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Dissertations / Theses on the topic 'Clusterização de dados'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 2 February 2022

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1

Lopes, Cavalcanti Junior Nicomedes. "Clusterização baseada em algoritmos fuzzy." Universidade Federal de Pernambuco, 2006. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2619.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006<br>Análise de cluster é uma técnica aplicada a diversas áreas como mineração de dados, reconhecimento de padrões, processamento de imagens. Algoritmos de clusterização têm por objetivo particionar um conjunto de dados em clusters de tal forma que indivíduos dentro de um mesmo cluster tenham um alto grau de similaridade, enquanto indivíduos pertencentes a diferentes clusters tenham alto grau de dissimilaridade. Um

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2

Bonato, Jorge Vinicius Ruviaro. "Clusterização de dados meteorológicos para comparação de técnicas de nowcasting." reponame:Repositório Institucional da UFPR, 2014. http://hdl.handle.net/1884/36598.

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Abstract:

Orientador : Prof. Dr. Paulo Henrique Siqueira<br>Co-orientador : Prof. Dr. Cesar Augustus Assis Beneti<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 09/04/2014<br>Inclui referências<br>Área de concentração: Programação Matematica<br>Resumo: O interesse de empresas e sociedade em geral em saber, em tempo quase real e de maneira precisa, sobre a ocorrência de eventos severos tem gerado grande demanda por técnicas de previsão que sejam rápidas e confiáveis. Nessa busca, há criação d

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3

Oliveira, Tatyana Bitencourt Soares de. "Clusterização de dados utilizando técnicas de redes complexas e computação bioinspirada." Universidade de São Paulo, 2008. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042008-142253/.

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Abstract:

A Clusterização de dados em grupos oferece uma maneira de entender e extrair informações relevantes de grandes conjuntos de dados. A abordagem em relação a aspectos como a representação dos dados e medida de similaridade entre clusters, e a necessidade de ajuste de parâmetros iniciais são as principais diferenças entre os algoritmos de clusterização, influenciando na qualidade da divisão dos clusters. O uso cada vez mais comum de grandes conjuntos de dados aliado à possibilidade de melhoria das técnicas já existentes tornam a clusterização de dados uma área de pesquisa que permite inovações em

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4

Queiroga, Eduardo Vieira. "Abordagens meta-heurísticas para clusterização de dados e segmentação de imagens." Universidade Federal da Paraíba, 2017. http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/9249.

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Abstract:

Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-14T11:28:15Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 7134434 bytes, checksum: a99ec0d172a3be38a844f44b70616b16 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2017-08-14T11:28:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 7134434 bytes, checksum: a99ec0d172a3be38a844f44b70616b16 (MD5) Previous issue date: 2017-02-17<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES<br>Many computational problems are considered to be hard due to their combinatorial nature. In such cases, the use of exaustive search techniques f

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5

Furukawa, Rogério Akiyoshi. "Um modelo dinâmico de clusterização de dados aplicado na detecção de intrusão." Universidade de São Paulo, 2003. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01082003-171816/.

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Abstract:

Atualmente, a segurança computacional vem se tornando cada vez mais necessária devido ao grande crescimento das estatísticas que relatam os crimes computacionais. Uma das ferramentas utilizadas para aumentar o nível de segurança é conhecida como Sistemas de Detecção de Intrusão (SDI). A flexibilidade e usabilidade destes sistemas têm contribuído, consideravelmente, para o aumento da proteção dos ambientes computacionais. Como grande parte das intrusões seguem padrões bem definidos de comportamento em uma rede de computadores, as técnicas de classificação e clusterização de dados tendem a ser m

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6

Peña, Lorena Gayarre. "Um algoritmo de clusterização de dados para auxílio à analise de comportamentos de sistemas." Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), 2015. http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/04.23.19.03.

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Abstract:

Os sistemas atuais se caracterizam pela variedade de incertezas humanas, ambientais e sistêmicas que afetam os comportamentos deles, influindo nos modos normais de operação e fazendo com que estes se comportem de modos anômalos ou até de modos falhos. Como isto é inevitável, é mandatória a detecção de anomalias e a análise de comportamentos no projeto de sistemas altamente confiáveis como nas áreas espacial ou aeronáutica. Motivados por esta necessidade, o objetivo deste trabalho é propor, implementar e testar um algoritmo de clusterização de dados para auxílio à análise de comportamentos de s

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7

LIMA, João Gabriel Rodrigues de Oliveira. "Stormsom: clusterização em tempo-real de fluxos de dados distribuídos no contexto de BigData." Universidade Federal do Pará, 2015. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7487.

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Abstract:

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-01-27T16:34:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_StormsomClusterizacaoTempo-Real.pdf: 1081222 bytes, checksum: 30261425224872c11433d064abb4a2d8 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-30T13:30:32Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_StormsomClusterizacaoTempo-Real.pdf: 1081222 bytes, checksum: 30261425224872c11433d064abb4a2d8 (M

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8

Araújo, Neto Antônio Cavalcante. "G2P-DBSCAN: Estratégia de Particionamento de Dados e de Processamento Distribuído fazer DBSCAN com MapReduce." reponame:Repositório Institucional da UFC, 2016. http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16372.

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Abstract:

ARAÚJO NETO, Antônio Cavalcante. G2P-DBSCAN: Estratégia de Particionamento de Dados e de Processamento Distribuído fazer DBSCAN com MapReduce. 2016. 63 f. Dissertação (mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2016.<br>Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-03-22T19:21:02Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_acaraujoneto.pdf: 5671232 bytes, checksum: ce91a85d087f63206ad938133c163560 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-04-25T12:33:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_acaraujoneto.pdf: 567

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9

Weber, Juliano Gomes. "Técnicas de clusterização baseadas em características de cor para a consulta em bancos de dados de imagens." Universidade Federal de Santa Maria, 2009. http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5350.

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Abstract:

The current technologies for acquisition, storage and transmission of digital data, generate large amounts of data. This quantitative increase is directly proportional to the expansion of multimedia databases, where the bases are part of images. Factors contributing to this expansion is the generation of data access and multimedia, which are frequently used by the population through the media today. Thus, we find a clear need exists for automated systems, capable of dealing with the storage and retrieval of data in a time acceptable to the current standards. To this end, systems are designed f

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10

Paiva, Renato Edésio Rodrigues. "Explorando a combinação de visualização de software com clusterização de dados em um processo de reconstrução de arquitetura." reponame:Repositório Institucional da UnB, 2015. http://dx.doi.org/10.26512/2015.10.D.20529.

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Abstract:

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.<br>Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-03-07T13:15:29Z No. of bitstreams: 1 2015_RenatoEdésioRodriguesPaiva.pdf: 5554300 bytes, checksum: b2d39ac939e185f521a32f17a9208f1b (MD5)<br>Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-05-26T18:53:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_RenatoEdésioRodriguesPaiva.pdf: 5554300 bytes, checksum: b2d39ac939e185f521a32f17a9208f1b (MD5)<br>Made available in DSpace on 20

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Rodriguez, Vila Juan Jose Franklin. "Clusterização e visualização espaço-temporal de dados georreferenciados adaptando o algoritmo marker clusterer: um caso de uso em Curitiba." Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2016. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2832.

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Abstract:

CNPq; CAPES;<br>Cinquenta por cento da população mundial vive em cidades, e a expectativa para 2050 é de que essa porcentagem chegue a 70% (WHO, 2014). As cidades consomem 75% dos recursos naturais e de energia do mundo, e geram 80% dos gases-estufa responsáveis pelo efeito estufa; considerando que, ocupam apenas 2% do território mundial (Signori, 2008). As cidades são também o palco de grande parte dos problemas ambientais globais (Gomes, 2009), e é no contexto urbano onde a dimensão social, econômica e ambiental convergem mais intensamente (European Commission, 2007). Esse crescimento popula

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Barcelos, Mariana Müller. "Análise de benchmarking com foco na satisfação dos usuários de transporte coletivo : normalização, análise envoltória de dados e clusterização." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2016. http://hdl.handle.net/10183/156823.

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Abstract:

Atrair usuários para o transporte coletivo e manter os que já utilizam é essencial para fomentar cidades mais sustentáveis. Melhorar a qualidade do transporte urbano por ônibus e considerar a visão do usuário, portanto, torna-se relevante. O benchmarking é uma ferramenta reconhecida de gestão da qualidade que permite comparar sistemas, identificar referências de boas práticas e promover trocas de experiência. Neste contexto, aliar o processo de benchmarking com avaliações de satisfação dos usuários do transporte coletivo tem um grande potencial para promover uma gestão mais efetiva e focada na

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Diniz, Roberta Brito Nunes. "Uso de técnicas de mineração de dados na identificação de áreas hidrologicamente homogêneas." Universidade Federal da Paraíba, 2009. http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/6080.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2195598 bytes, checksum: a95d4adfe41dfc528b087d4d211c0932 (MD5) Previous issue date: 2009-06-26<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>The lack of fluviometric data and the bad quality of existing data related to watercourses of Brazilian northeast have obligated hydrology specialists to search for new solutions, improving the knowledge and methodologies to build the region up according to its environment limitations. Through the hydrologic regionalization techniques it's

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Junior, Antonio Paulo Galdeano Damiance. "Desenvolvimento de modelos dinâmicos para a formação de clusters aplicados em dados biológicos." Universidade de São Paulo, 2006. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23012007-103117/.

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Abstract:

Com o advento da tecnologia de microarray, uma grande quantidade de dados de expressão gênica encontra-se disponível. Após a extração das taxas de expressão dos genes, técnicas de formação de clusters são utilizadas para a análise dos dados. Diante da diversidade do conhecimento que pode ser extraído dos dados de expressão gênica, existe a necessidade de diferentes técnicas de formação de clusters. O modelo dinâmico desenvolvido em (Zhao et. al. 2003a) apresenta diversas características interessantes para o problema de formação de clusters, entre as quais podemos citar: a não necessidade de fo

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Muller, Marcos Ricardo. "Agrupamento de curvas de carga para redução de bases de dados utilizadas na previsão de carga de curto prazo." Universidade Estadual do Oeste do Parana, 2014. http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/1072.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:11:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO Marcos Muller2.pdf: 3169941 bytes, checksum: 9c51b1da2e6c3f07726daa30c819efbb (MD5) Previous issue date: 2014-02-21<br>Fundação Parque Tecnológico Itaipu<br>This work presents the use of clustering techniques in load curves for the similar days method for load forecasting, in order to obtain a reduced data to achieve a faster computational algorithm, while achieving similar or superior performance compared to those obtained by the traditional method that makes use of the original data set. The method a

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Fontana, Fabiane Sorbar. "Definição de zonas de manejo utilizando algoritmo de agrupamento fuzzy c-means com variadas métricas de distâncias." Universidade Estadual do Oeste do Paraná, 2017. http://tede.unioeste.br/handle/tede/3764.

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Abstract:

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-06-15T20:19:22Z No. of bitstreams: 2 Fabiane_Fontana2018.pdf: 2677532 bytes, checksum: 3036328537227cc96b8ea368e893f2fc (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)<br>Made available in DSpace on 2018-06-15T20:19:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Fabiane_Fontana2018.pdf: 2677532 bytes, checksum: 3036328537227cc96b8ea368e893f2fc (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-07-19<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -

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Ribeiro, Hethini do Nascimento. "Paralelização do algoritmo DIANA com OpenMP e MPI." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2018. http://hdl.handle.net/11449/157280.

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Abstract:

Submitted by HETHINI DO NASCIMENTO RIBEIRO (hethini.ribeiro@outlook.com) on 2018-10-08T23:20:34Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_hethini.pdf: 1986842 bytes, checksum: f1d6e8b9be8decd1fb1e992204d2b2d0 (MD5)<br>Rejected by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br), reason: Solicitamos que realize correções na submissão seguindo as orientações abaixo: Problema 01) A FICHA CATALOGRÁFICA (Obrigatório pela ABNT NBR14724) está desconfigurada e falta número do CDU. Problema 02) Falta citação nos agradecimentos, segundo a Portaria nº 206, de 4 de setembro de 2018, todos os trabalhos qu

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ângelos, Eduardo Werley Silva dos. "DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA CLASSIFICAÇÃO DE ANORMALIDADES NO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA." Universidade Federal do Maranhão, 2009. http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/419.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Eduardo Werley Silva dos Angelos.pdf: 3115744 bytes, checksum: 6426e6a53fa69a9616988e00882cb314 (MD5) Previous issue date: 2009-08-07<br>Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico<br>This work proposes a computational technique for classification of electricity consumption profiles. The approach is based on the assumption that it s possible to find out groups of consumers with similar patterns of energy use. So, given the found groups, which can be also viewed as a normal consumption profile, on

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Neto, AntÃnio Cavalcante AraÃjo. "G2P-DBSCAN: Data Partitioning Strategy and Distributed Processing of DBSCAN with MapReduce." Universidade Federal do CearÃ, 2015. http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=15592.

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Abstract:

CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior<br>Clustering is a data mining technique that brings together elements of a data set such so that the elements of a same group are more similar to each other than to those from other groups. This thesis studied the problem of processing the clustering based on density DBSCAN algorithm distributedly through the MapReduce paradigm. In the distributed processing it is important that the partitions are processed have approximately the same size, provided that the total of the processing time is limited by the time the node with a larger am

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Vilela, Mateus Aparecido. "Uma solução de roteamento para redes de sensores sem fio móveis heterogêneas." Universidade Federal de São Carlos, 2012. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/553.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5631.pdf: 1787133 bytes, checksum: c363525148fa6a5fe71608e7a8ffcf4c (MD5) Previous issue date: 2012-09-28<br>Universidade Federal de Sao Carlos<br>The Wireless Sensor Networks (WSNs) and Mobile Wireless Sensor Networks (MWSNs) are being increasingly used by different applications, such as monitoring of animals, monitoring of vital signs, environmental monitoring, surveillance and protection of critical infrastructure, leaking gas, among many others. Some of these applications are already making use of mobile sensor

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