3 research outputs found

    Symbol–Relation Grammars: A Formalism for Graphical Languages

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    AbstractA common approach to the formal description of pictorial and visual languages makes use of formal grammars and rewriting mechanisms. The present paper is concerned with the formalism of Symbol–Relation Grammars (SR grammars, for short). Each sentence in an SR language is composed of a set of symbol occurrences representing visual elementary objects, which are related through a set of binary relational items. The main feature of SR grammars is the uniform way they use context-free productions to rewrite symbol occurrences as well as relation items. The clearness and uniformity of the derivation process for SR grammars allow the extension of well-established techniques of syntactic and semantic analysis to the case of SR grammars. The paper provides an accurate analysis of the derivation mechanism and the expressive power of the SR formalism. This is necessary to fully exploit the capabilities of the model. The most meaningful features of SR grammars as well as their generative power are compared with those of well-known graph grammar families. In spite of their structural simplicity, variations of SR grammars have a generative power comparable with that of expressive classes of graph grammars, such as the edNCE and the N-edNCE classes

    A visual programming tool for forecasting and pattern recognition

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    Orientador: Takaaki OhishiDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: A tomada de decisão, em qualquer setor e nos mais diversos níveis, é um processo cada vez mais complexo, principalmente em função do nível de incerteza em relação ao futuro. Neste contexto, a disponibilidade de previsões torna-se um fator importante para uma decisão mais eficaz. As ferramentas de reconhecimento de padrões, por sua vez, são importantes em muitas áreas, tais como nas determinações de comportamentos típicos e em sistemas de controle. Nessa conjuntura, a proposta deste trabalho consistiu em explorar a criação e o uso de uma linguagem de programação visual, denominada Linguagem VisualPREV, de modo a facilitar a concepção e a execução dos modelos de previsão e classificação. Nesta Linguagem, blocos visuais colocados num diagrama (interface visual computacional) representam conceitos envolvidos num processo de modelagem do problema. O modelo pode então ser configurado, executado e armazenado para acesso futuro. Embora essa escolha implique uma perda de vantagens exclusivas da programação em código tradicional, como a maior flexibilidade para programação genérica, por exemplo, a linguagem diminui sensivelmente o tempo de criação dos modelos específicos para tratamento de dados em previsão de séries temporais e reconhecimento de padrões. Em algumas aplicações com dados relevantes, a linguagem foi avaliada com critérios baseados em métricas de usabilidade e os resultados foram discutidos ao longo do trabalhoAbstract : Decision making, in any area and in many different levels, is a process with growing complexity, mainly if you consider the level of uncertainty related to the future. In this context, the possibility of forecasting plays a major role in an efficient decision. On the other hand, pattern recognition tools are important in many areas, like fitting typical behaviors and in control systems, as well. In this context, we propose a visual programming language, called VisualPREV Language, intended to make easier the conception and execution of forecasting and pattern recognition models. Within this language, visual blocks that can be put into a diagram (computational visual interface) represent concepts involved when modeling the processes. These models can be configured, executed and stored for future access. Although these approach implies losing exclusive advantages of traditional programming (like flexibility of generic programming, for example), VisualPREV decreases considerably the amount of time needed for creating specific models for forecasting and pattern recognition. In few applications with relevant data, the language was evaluated based on usability metrics, and the results were discussed throughout the textMestradoEnergia EletricaMestre em Engenharia Elétric
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