Navegando por Autor "Silva, Huliane Medeiros da"
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TCC Alocação de facilidades utilizando p-Mediana aplicada à instalação de chafarizes(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-05-19) Evangelista, Fernando Fernando Elinson Silva; Silva, Huliane Medeiros da; Silva, Renato Renato Ramos; Santana, Jerbeson Jerbeson de MeloEste trabalho de conclusão de curso tem como objetivo propor uma solução para a alocação de chafarizes em regiões afetadas pela seca, utilizando modelos de localização de facilidades. Em particular, foram utilizados os modelos p-mediana e p-mediana capacitado para encontrar a melhor distribuição de chafarizes em uma determinada região, com o objetivo de minimizar a distância percorrida pelos moradores até as facilidades instaladas. Para realizar o experimento, foi feito o mapeamento de um bairro da cidade de Caicó/RN, utilizando coordenadas dos cruzamentos de ruas, obtidas através do Google Maps. Foram selecionados pontos candidatos para a instalação dos chafarizes, tais como templos religiosos, unidades de saúde e escolas. Os modelos foram implementados na ferramenta Gusek, que utiliza o software livre e de código aberto GNU Linear Programming Kit (GLPK) para resolver problemas de otimização linear. Os resultados obtidos mostram que a utilização dos modelos propostos pode ser uma estratégia eficaz para a alocação de chafarizes em regiões afetadas pela seca, contribuindo para o enfrentamento desse problema em regiões vulneráveis.Tese Análise de dinamicidade na seleção de parâmetros de comitê de classificadores(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-04-25) Silva, Jesaias Carvalho Pereira; Canuto, Anne Magaly de Paula; Santos, Araken de Medeiros; http://lattes.cnpq.br/1357887401899097; https://orcid.org/0000-0002-6586-8340; http://lattes.cnpq.br/4068957569470459; Carvalho, Bruno Motta de; Nascimento, Diego Silveira Costa; Silva, Huliane Medeiros da; Oliveira Filho, Isaac de LimaAo longo dos anos, um progresso significativo foi feito no domínio da pesquisa de comitê de classificadores. Vários métodos para aumentar a eficiência foram propostos, aplicáveis a estruturas de comitês de classificadores homogêneos e heterogêneos. Um desafio chave reside em determinar a sua estrutura (hiperparâmetros). Basicamente, a seleção da estrutura do comitê pode ser feita de duas maneiras diferentes, seleção estática e dinâmica. Ao contrário da seleção estática, que independente dos parâmetros usa o mesmo critério para realizar a escolha, a seleção dinâmica define a estrutura do comitê para cada instância de teste. Diferentes métodos de seleção dinâmica têm sido propostos na literatura, principalmente para membros do comitê e atributos da base de dados, mas muito pouco esforço tem sido feito para propor métodos de seleção dinâmica para métodos de combinação, também conhecidos métodos de fusão. Portanto, é importante avaliar o impacto de uma seleção dinâmica de métodos de combinação ou de ambos (métodos e membros) na criação de comitês de classificadores robustos. Este trabalho propõe uma análise exploratória da seleção dinâmica dos principais parâmetros da estrutura de um comitê. Para isso, foram avaliados três cenários diferentes: Comitês completamente estáticos; Comitês parcialmente dinâmicos; e, Comitês completamente dinâmicos. Com o objetivo de analisar os cenários dinâmicos, três métodos de fusão dinâmica foram propostos e utilizados com três métodos de seleção de membros. Cada um se concentra em um enfoque específico: um por região de competência, outro por meta-aprendizado e o último por hipercaixas fuzzy. Por fim, foi realizada uma análise empírica destes três cenários em 30 bases de dados. Os resultados desta pesquisa confirmam que a seleção dinâmica de classificadores e combinadores melhora significativamente a precisão e adaptabilidade dos comitês de classificadores. Métodos completamente dinâmicos, demonstraram desempenho superior em comparação com abordagens parcialmente dinâmicas e estáticas, destacando-se pela capacidade de selecionar os melhores classificadores e métodos de fusão para cada instância de teste. Desta forma, podemos afirmar que os resultados incentivam o desenvolvimento de métodos mais eficientes e escaláveis no campo do aprendizado de máquina.TCC Análise exploratória da relação do clima nas culturas de cana-de-açúcar e melão(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-07-10) Couto, Eric Oliveira do; Vale, Tásia Moura Cardoso do; Silva, Huliane Medeiros da; https://orcid.org/0000-0002-1508-8266; http://lattes.cnpq.br/7244432253471114; https://lattes.cnpq.br/; Curvelo, Carla da Costa Fernandes; http://lattes.cnpq.br/2329425562585943Este trabalho consistiu em uma análise exploratória dos dados climáticos e sua relação com a produção agrícola de cana-de-açúcar e melão no Rio Grande do Norte. Foram coletados dados climáticos e agrícolas relevantes e realizada uma análise de componentes principais (PCA) para identificar as principais variáveis climáticas que impactam nas culturas estudadas. Observou-se correlações significativas entre variáveis climáticas, como umidade, temperatura e precipitação, e os rendimentos das culturas. O PCA permitiu visualizar as relações entre as variáveis climáticas e as culturas. Essa abordagem impulsiona a compreensão da interação entre clima e agricultura, contribuindo a implementação de medidas preventivas, mitigando os impactos negativos e promovendo uma produção agrícola mais resiliente e sustentável nas práticas agrícolas no Rio Grande do Norte.TCC Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para identificação de alunos com tendência à evasão escolar(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-22) Oliveira, Artur Carlos Santiago de; Vale, Karliane Medeiros Ovidio; Gorgonio, Flavius da Luz e; Silva, Huliane Medeiros da; Guerra, Fabricio Vale de AzevedoOs índices de reprovação e evasão entre estudantes em cursos de computação é uma estatística preocupante. Os problemas com os alunos que reprovam em disciplinas iniciais são frequentemente citados como um fator que contribui para a evasão. Este estudo propõe o uso de técnicas de aprendizado de máquina para tentar prever o desempenho dos alunos na disciplina de Programação do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da UFRN por meio do desempenho das disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram ser possível prever o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 79% e que esta informação é útil para a implementação de medidas de prevenção à reprovação.TCC Aprimorando a entrega e disponibilidade de um sistema de informação com CI/CD e estratégias de implantação(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-22) Maia, Jonathan Tauan Pereira; Silva, Taciano de Morais; https://orcid.org/0000-0002-4104-8014; http://lattes.cnpq.br/4420554987782575; http://lattes.cnpq.br/2789746121159220; Souza, Arthur Emanoel Cássio da Silva e; http://lattes.cnpq.br/0936695072170254; Silva, Huliane Medeiros da; http://lattes.cnpq.br/1797223363490431; Neto, João Batista Borges; https://orcid.org/0000-0001-6497-1613; http://lattes.cnpq.br/3102308378811852Este trabalho teve como objetivo desenvolver um pipeline de Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD, do inglês Continuous Integration and Continuous Delivery) utilizando Jenkins e Kubernetes, juntamente com outras ferramentas de código aberto, para otimizar os processos de desenvolvimento e entrega de software no sistema web SigArte da Casa do Artesão do Seridó (CARTS). Integrando práticas da cultura DevOps e princípios de desenvolvimento ágil, o pipeline abrangeu diversos processos eficientes da engenharia de software e uma implantação sem downtime, através de estratégias de atualização no Kubernetes. O trabalho evidencia a importância de um pipeline CI/CD bem estruturado para assegurar a qualidade e continuidade dos sistemas como o SigArte. Esta abordagem aumentou a agilidade no ciclo de desenvolvimento, melhorou a consistência e confiança no código, e eliminou o tempo de inatividade durante as atualizações. Adicionalmente, o trabalho produziu uma referência detalhada e replicável que serve como base sólida para futuras implementações de CI/CDTCC Informatização da coleta de dados no levantamento rápido de índices de infestação do Aedes Aegypti(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-28) Santos, Flavio Roberto Olivera dos; Silva, Taciano de Morais; http://lattes.cnpq.br/0016965270182355; Gorgônio, Flavius da Luz e; Souza, Arthur Emanoel Cassio da Silva e; Silva, Huliane Medeiros daEste trabalho desenvolveu um sistema web utilizando a plataforma Django para apoiar os agentes de combate à dengue no Levantamento Rápido do Índice de Infestação do Mosquito Aedes aegypti (LIRAa). O sistema proposto visa otimizar e simplificar o processo de coleta, armazenamento e visualização georreferenciada dos dados de infestação, contribuindo para a criação de mapas de calor que identificam áreas com maior risco de proliferação do vetor. A plataforma desenvolvida torna o processo mais eficiente e acessível para os profissionais envolvidos, facilitando a tomada de decisões estratégicas no controle da dengue.Tese Uma metodologia para definição do número de grupos e do conjunto de centros iniciais para algoritmos particionais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-02-05) Silva, Huliane Medeiros da; Bedregal, Benjamin Rene Callejas; Canuto, Anne Magaly de Paula; 66487099449; http://lattes.cnpq.br/1357887401899097; http://lattes.cnpq.br/4601263005352005; http://lattes.cnpq.br/1797223363490431; Santos, Araken de Medeiros; http://lattes.cnpq.br/8059198436766378; Dimuro, Graçaliz Pereira; http://lattes.cnpq.br/9414212573217453; Moura, Ronildo Pinheiro de Araújo; http://lattes.cnpq.br/8664977292629302O agrupamento de dados consiste em agrupar objetos semelhantes de acordo com alguma característica. Na literatura, existem diversos algoritmos de agrupamento, dentre os quais destaca-se o algoritmo Fuzzy C-Means (FCM), um dos mais discutidos e utilizados em diferentes aplicações. Embora seja um método de agrupamento simples e fácil de manipular, o algoritmo FCM requer como parâmetro inicial o número de grupos. No geral, essa informação é desconhecida, a priori, e se torna um problema relevante no processo de análise de agrupamento de dados. Além disso, o desenho do algoritmo FCM depende fortemente da seleção dos centros iniciais dos grupos. Normalmente, a escolha do conjunto de centros iniciais é feita aleatoriamente, o que pode comprometer o desempenho do FCM e, consequentemente, o processo de análise de agrupamento. Neste contexto, este trabalho propõe uma nova metodologia pra determinar o número de grupos e o conjunto de centros iniciais de algoritmos particionais, usando como estudo de caso o algoritmo FCM e algumas de suas variantes. A ideia é usar um subconjunto dos dados originais para definir o número de grupos e determinar o conjunto de centros iniciais através de um método baseado em funções do tipo média. Com essa nova metodologia, pretende-se reduzir os efeitos colaterais da fase de definição de grupos, possivelmente tornando mais rápido o tempo de processamento e diminuindo o custo computacional. Para avaliar a metodologia proposta, serão utilizados diferentes índices de validação de agrupamento, capazes de avaliar a qualidade dos agrupamentos obtidos pelo algoritmo FCM e algumas de suas variantes, quando aplicados a diferentes bases de dados.TCC Mineração de dados em padrões de acidentes de trânsito: o uso de dados abertos da Polícia Rodoviária Federal no RN(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2020-12-21) Santos, Isaac José de Oliveira; Rabelo, Humberto; Andrade, Adrianne Paula Vieira de; Hékis, Hélio Roberto; Silva, Huliane Medeiros daCom a grande quantidade de dados produzida, diariamente, por instituições, organizações, redes sociais, entre outros; a capacidade humana de análise está se tornando ineficiente. Nos últimos anos, o processo de transformar dados em informações úteis se faz com o uso de recursos tecnológicos. Diante disso, a Mineração de Dados tem sido um dos principais meios para a extração de informações implícitas provenientes de bases de dados. Assim, o presente trabalho tem como objetivo a busca por padrões de acidentes de trânsito nas rodovias federais do estado do Rio Grande do Norte, utilizando a Mineração de Dados. Para a identificação dos padrões, serão utilizados a ferramenta WEKA, a tarefa de Associação de Dados, a técnica Regras de Associação e o algoritmo Apriori. Os dados utilizados, provenientes da base de dados abertos da PRF, foram os referentes às rodovias federais do estado do RN, do período de janeiro de 2017 até dezembro de 2019. Os resultados apontam que nos quilômetros entre 74 e 110 há maior probabilidade de haver acidentes no município de Natal-RN e, nos quilômetros entre 37 e 73, no município de Mossoró-RN.Dissertação Otimização de comitês de agrupamento usando o algoritmo coral reefs optimization(2016-03-04) Silva, Huliane Medeiros da; Canuto, Anne Magaly de Paula; ; ; Carvalho, Bruno Motta de; ; Gorgonio, Flavius da Luz e; ; Xavier Júnior, João Carlos; ; Santos, Araken de Medeiros;O presente trabalho está inserido na linha de pesquisa de aprendizado de máquina, que é um campo de pesquisa associado à Inteligência Artificial e dedicado ao desenvolvimento de técnicas que, permitem ao computador aprender com experiências passadas. Em aprendizado de máquina, há diferentes tarefas de aprendizado que pertencem a determinado paradigma de aprendizado, entre elas podemos citar agrupamento de dados, que pertencente ao paradigma de aprendizado não supervisionado. Diversos algoritmos de agrupamento vêm sendo utilizados com sucesso em diferentes aplicações. No entanto, cada algoritmo possui suas próprias características e limitações, que podem gerar diferentes soluções para um mesmo conjunto de dados. Dessa forma, combinar vários métodos de agrupamento (comitês de agrupamento), capaz de aproveitar as características de cada algoritmo é uma abordagem bastante utilizada na tentativa de superar as limitações de cada técnica de agrupamento. Nesse contexto, diversas abordagens têm sido propostas na literatura no intuito de otimizar, ou seja, de melhorar cada vez mais as soluções encontradas. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem para otimização de comitês de agrupamento, por meio da função consenso, utilizando técnicas inspiradas na natureza. Essa abordagem consiste na formação de um comitê de agrupamento heterogêneo, de modo que as partições iniciais são combinadas por um método que utilizada o algoritmo de otimização Coral Reefs Optimization com o método de co-associação, resultando em uma partição final. Essa estratégia é avaliada através dos índices de avaliação de agrupamento, Dunn, Calinski-Harabasz, Dom e Jaccard, no intuito de analisar a viabilidade da abordagem proposta. Finalmente, o desempenho da abordagem proposta é comparado com duas outras abordagens, são elas: algoritmo genético com o método de co-associação e o método de co-associação tradicional. Essa comparação é feita através da utilização de testes estatísticos, especificamente teste de Friedman.TCC TAUROS: Tecnologia Aplicada à Unidade de Resolução para Ocorrências(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-22) Freitas Neto, Mario Estevam de; Curvelo, Carla da Costa Fernandes; Chacon, Taniro Rodrigues; Vale, Tasia Moura do; Silva, Huliane Medeiros daNeste trabalho de conclusão de curso foi desenvolvido um sistema web para controle de chamados, voltado especialmente para o setor de suporte de informática da instituição EAJ (Escola Agrícola de Jundiaí) devido problemas e bugs encontrados no sistema atualmente utilizado. O sistema desenvolvido fez uso da linguagem JAVA, e de frameworks como Spring boot e Spring MVC. A arquitetura utilizada foi a MVC assim como a apresentação das principais vantagens do uso desta arquitetura. Os módulos de autenticação e autorização fazem uso do Spring Security. É apresentado os diagramas de caso de uso do sistema, a modelagem do banco, assim como outras tecnologias utilizadas. Como resultado o sistema desenvolvido agradou ao usuário principal que é o gerente de suporte da EAJ, pois resolveu problemas do atual sistema utilizado por ele, como um simples cadastro de usuário, além de apresentar uma interface mais elegante também.TCC Utilização de técnicas de séries temporais na análise de possíveis evidências de subnotificação ou supernotificação do número de mortes humanas no Brasil devido à Covid-19(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-22) Silva, Gesson Brener Ferreira da; Gorgônio, Flavius da Luz e; Silva, Huliane Medeiros da; http://lattes.cnpq.br/1797223363490431; http://lattes.cnpq.br/7375286161719016; http://lattes.cnpq.br/7533770159565096; Silva, Huliane Medeiros da; http://lattes.cnpq.br/1797223363490431; Vale, Karliane Medeiros Ovidio; http://lattes.cnpq.br/7907570677010860A troca de informação de forma digital nos últimos anos cresceu em grande escala, a cada dia as pessoas conseguem produzir e disseminar conteúdos/informações facilmente em grande massa que chega a qualquer lugar do mundo em um clique. Essa facilidade de acesso aos meios digitais, bem como a produção e abertura para difundir informações, foi crucial desde o início da pandemia causada pela COVID-19. Por um lado, pessoas usavam de forma positiva para resolver suas vidas de diversas formas quando o mundo entrava em quarentena, mas por outro lado cidadãos utilizavam tais meios tecnológicos-sociais para criar negacionismo acerca da pandemia, principalmente na tentativa de influenciar pessoas a acreditar em supostas versões de que o vírus não era tão perigoso como estava sendo divulgado por autoridades sanitárias da saúde, bem como desconfiavam do número de mortes chegando a afirmar que pessoas estavam morrendo em uma causa alheia a COVID-19 mas estavam sendo registradas como sendo COVID-19. A partir desta premissa, surge o presente trabalho de pesquisa, que busca inferir, usando algoritmos de séries temporais com modelos não estacionários (em específico médias móveis duplas), se houve ou não supernotificação/subnotificações do número de mortes registrado pelo Ministério da Saúde do Brasil. Para isso, foi utilizado a base de dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) do ano de 2000 a 2020 sendo os dados agrupados por cada ano, número de mortes e o capítulo da 10ª Revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID-10). Após os experimentos, o algoritmo de predição demonstrou, a partir dos dados reais e dos preditos que, mesmo o número de mortes do capítulo da CID-10 que aloja causas de COVID-19 tenha sido muito alto no ano de 2020 devido a surgimento da pandemia, as demais causas de mortes continuaram acontecendo praticamente no mesmo nível do ano anterior, algumas até aumentaram e algumas outras diminuíram um pouco, mas não tão significantemente para dizer que os números de mortes que seriam deles, teriam sido registrada como sendo COVID-19. Portanto, a partir da análise, foi possível inferir que não houver supernotificação e nem subnotificação dos dados referente a mortalidade durante o período analisado e que os números registrados pelo Ministério da Saúde representam, de fato, mortes relacionadas à COVID-19.Dissertação Vc-means: um novo algoritmo de agrupamento(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-09) Martins, Nicolas Jacobino; Bedregal, Benjamin René Callejas; http://lattes.cnpq.br/4601263005352005; http://lattes.cnpq.br/5588197462832398; Canuto, Anne Magaly de Paula; Silva, Huliane Medeiros daEste estudo apresenta o desenvolvimento e a avaliação do algoritmo Vc-Means como uma abordagem inovadora para o agrupamento de dados. O Vector c-Means (Vc-Means) é baseado em um algoritmo previamente desenvolvido chamado CK-Means e é projetado para identificar padrões e agrupamentos específicos em conjuntos de dados. Foram realizados testes estatísticos em 20 bases de dados tradicionais, comparando e validando sua eficiência com três algoritmos conhecidos na literatura: K-Means, Fuzzy C-Means (FCM) e Gustafson-Kessel (GK). A avaliação foi feita utilizando índices de validação como o índice DB, Silhueta, Índice de Rand Ajustado, Calinski-Harabasz, Informação Mútua Ajustada e V-measure. Os resultados mostraram que o Vc-Means obteve um ótimo desempenho, sem diferença estatística significativa em relação aos outros algoritmos, e demonstrou uma eficiência notável em termos de tempo de processamento.