Funcoes De Variaveis Reais
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1. Bivariate Copula-based Linear Mixed-effects Models: An Application to Longitudinal Child Growth Data
RESUMO Estudos longitudinais com múltiplas variáveis respostas são comuns na área de saúde pública e, consequentemente, métodos estatísticos adequados são requeridos quando há interesse em analisar a evolução temporal de uma ou mais variáveis resposta. Contudo, especificar a função de densidade conjunta de todas as variáveis respostas e a est
TEMA (São Carlos). Publicado em: 30/05/2019
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2. Análise do Esforço Computacional das Funções Densidade de Probabilidade com Diferentes Distribuições
RESUMO Quando se trabalha com números de ponto flutuante o resultado é apenas uma aproximação de um valor real e erros gerados por arredondamentos ou por instabilidade dos algoritmos podem levar a resultados incorretos. Não se pode afirmar a exatidão da resposta estimada sem o auxílio de uma análise de erro. Utilizando-se intervalos para representaç
TEMA (São Carlos). Publicado em: 2018-01
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3. Modelo fuzzy para estimar o número de internações por asma e pneumonia sob os efeitos da poluição do ar
RESUMO OBJETIVO Prever o número de internações por asma e pneumonia associadas à exposição a poluentes do ar no município em São José dos Campos, estado de São Paulo. MÉTODOS Trata-se de um modelo computacional que utiliza a lógica fuzzy baseado na técnica de inferência de Mamdani. Para a fuzzificação das variáveis de entrada material pa
Rev. Saúde Pública. Publicado em: 22/06/2017
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4. Modelo fuzzy estimando tempo de internação por doenças cardiovasculares
ResumoPara prever o tempo médio de internações por doenças cardiovasculares relacionadas à exposição de poluentes do ar em São José dos Campos (SP), em 2009, foi construído um modelo linguístico fuzzy, baseado no método de Mamdani, com variáveis de entrada: material particulado, dióxido de enxofre, temperatura e vento, obtidos da CETESB, com du
Ciênc. saúde coletiva. Publicado em: 2015-08
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5. HYBRID SYSTEM FOR RULE EXTRACTION APPLIED TO DIAGNOSIS OF POWER TRANSFORMERS / SISTEMA HÍBRIDO DE EXTRAÇÃO DE REGRAS APLICADO A DIAGNÓSTICO DE TRANSFORMADORES
Este trabalho tem como objetivo construir um classificador baseado em regras de inferência fuzzy, as quais são extraídas a partir de máquinas de vetor suporte (SVMs) e ajustadas com o auxílio de um algoritmo genético. O classificador construído visa a diagnosticar transformadores de potência. As SVMs são sistemas de aprendizado baseados na teoria do
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 10/09/2012
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6. Epidemiologia e resistência do cafeeiro conilon à ferrugem / Epidemiology and resistance of coffee conilon to rust
Nos últimos anos a ferrugem no cafeeiro conilon (Coffea canephora), causada por Hemileia vastatrix, tem ocorrido no campo sob grandes epidemias. Pouco se conhece sobre esse patossistema e a partir de questionamentos sobre o hospedeiro, o patógeno e o ambiente dessa interação surgiu o interesse em desenvolver este trabalho, que teve como objetivos: 1) det
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 21/10/2011
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7. Desenvolvimento de um ambiente para projeto de controladores fuzzy para dispositivos móveis
Sistemas inteligentes Fuzzy estão presentes nos mais variados equipamentos, desde eletrodomésticos e máquinas industriais até dispositivos de pequeno porte, como máquinas digitais e aparelhos celulares, sendo utilizados principalmente por lidar com as incertezas inerentes a modelagem dos sistemas reais. No entanto, as implementações comerciais de sist
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 02/09/2011
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8. Uso de redes neurais artificiais para predição de índices zootécnicos nas fases de gestação e maternidade na suinocultura
Objetivou-se com este trabalho avaliar a precisão das redes neurais artificiais (RNA) na estimativa das redes neurais artificiais (RNA) na predição de índices zootécnicos, com base em variáveis térmicas e fisiológicas de porcas gestantes. A pesquisa foi realizada entre janeiro e abril de 2005 em uma propriedade de produção industrial de suínos, no
Revista Brasileira de Zootecnia. Publicado em: 2011-03
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9. Modelos logísticos com classes estendidas de distribuições normais para os efeitos aleatórios
Esta dissertação apresenta uma extensão do modelo logístico misto ao considerar classes extendidas de distribuições normais para os efeitos aleatórios. Os efeitos aleatórios são introduzidos para modelar dados correlacionados, superdispersão nos dados ou para representar covariáveis que não foram medidas e, geralmente, assume-se a distribuição
Publicado em: 2011
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10. QUANTUM-INSPIRED EVOLUCIONARY ALGORITHM WITH MIXED REPRESENTATION APPLIED TO NEURO-EVOLUTION / ALGORITMO EVOLUCIONÁRIO COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICA E REPRESENTAÇÃO MISTA APLICADO A NEUROEVOLUÇÃO
Esta dissertação objetivará a unificação de duas metodologias de algoritmos evolutivos consagradas para tratamento de problemas ou do tipo combinatórios, ou do tipo numéricos, num único algoritmo com representação mista. Trata-se de um algoritmo evolutivo inspirado na física quântica com representação mista binário-real do espaço de soluçõe
Publicado em: 2010
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11. Comparação de matrizes de covariâncias de populações normais dependentes: um estudo de caso
Inferências sobre comparações de matrizes de covariâncias em populações normais dependentes são usualmente obtidas considerando testes assintóticos baseados na maximização de funções de verossimilhanças. Entretanto, se o número de populações e/ou de variáveis consideradas é excessivo pode-se ter problemas na convergência dos métodos numé
Ciência e Agrotecnologia. Publicado em: 2009
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12. Algoritmo kNN para previsão de dados temporais: funções de previsão e critérios de seleção de vizinhos próximos aplicados a variáveis ambientais em limnologia / Time series prediction using a KNN-based algorithm prediction functions and nearest neighbor selection criteria applied to limnological data
A análise de dados contendo informações sequenciais é um problema de crescente interesse devido à grande quantidade de informação que é gerada, entre outros, em processos de monitoramento. As séries temporais são um dos tipos mais comuns de dados sequenciais e consistem em observações ao longo do tempo. O algoritmo k-Nearest Neighbor - Time Serie
Publicado em: 2009