{"id":3198,"date":"2014-12-05T08:00:40","date_gmt":"2014-12-05T10:00:40","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=3198"},"modified":"2014-12-05T08:00:40","modified_gmt":"2014-12-05T10:00:40","slug":"banca-de-tcc-leonardo-de-lima-correa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-de-tcc-leonardo-de-lima-correa\/","title":{"rendered":"Banca de TCC: Leonardo de Lima Corr\u00eaa"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2014\/2)<\/strong><\/p>\n

Implementa\u00e7\u00e3o E An\u00e1lise De T\u00e9cnicas De Intelig\u00eancia Artificial Aplicadas \u00c0 Clusteriza\u00e7\u00e3o Em Recursos H\u00eddricos
\npor
\nLeonardo de Lima Corr\u00eaa<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador)
\nProf. Samuel Beskow (co-orientador)
\nProfa. Daniela Francisco Brauner
\nProf. Anderson Priebe Ferrugem
\nEng. Tamara Leitzke Caldeira<\/p>\n

Data: 08 de Dezembro de 2014<\/p>\n

Hora: 13:30h<\/p>\n

Local: P\u00f3s 1, FAT.<\/p>\n

Resumo do Trabalho: A clusteriza\u00e7\u00e3o de dados desempenha um importante papel na descoberta de padr\u00f5es em conjunto de dados, consistindo em um processo que busca classificar objetos baseado na aprendizagem n\u00e3o supervisionada, alocando elementos similares em um mesmo cluster e distintos em clusters diferentes. No campo da Hidrologia Aplicada, existe grande necessidade de agrupar s\u00e9ries hist\u00f3ricas de vaz\u00e3o em cursos d\u2019\u00e1gua de bacias hidrogr\u00e1ficas, com comportamento hidrol\u00f3gico similar, visando dispor t\u00e9cnicas de transposi\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es de bacias com dados para bacias sem dados, dentro da mesma regi\u00e3o dita com padr\u00e3o hidrol\u00f3gico similar. Este trabalho apresenta uma an\u00e1lise, a respeito de diferentes t\u00e9cnicas propostas para a realiza\u00e7\u00e3o de clusteriza\u00e7\u00e3o, incluindo algoritmos mais cl\u00e1ssicos, algoritmos mais complexos que envolvem conceitos da L\u00f3gica Fuzzy e de Algoritmos Gen\u00e9ticos, al\u00e9m de diferentes m\u00e9tricas de dist\u00e2ncia e m\u00e9todos que visam melhorar a inicializa\u00e7\u00e3o dos algoritmos. Como estudo de caso, empregaram-se conjuntos de dados de vaz\u00e3o de 78 bacias hidrogr\u00e1ficas situadas no estado do Rio Grande do Sul. Para cada um dos conjuntos de dados, aplicou-se uma medida de sazonalidade visando estabelecer atributos, sendo elas, Seasonality Ratio, Seasonality Index e Seasonality Histogram. Os melhores resultados foram obtidos atrav\u00e9s do estudo de caso idealizado a partir da medida de sazonalidade Seasonality Ratio, aliado aos algoritmos Genetic K-means Algorithm e K-means++, utilizando como m\u00e9trica de dist\u00e2ncia a dist\u00e2ncia Euclidiana, tanto analisando os valores obtidos atrav\u00e9s das m\u00e9tricas de valida\u00e7\u00e3o empregadas, quanto analisando visualmente as espacializa\u00e7\u00f5es dos dados.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/notcc\/doku.php?id=bancas:2014_2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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