Sistema inteligente para treinamento do controle da infecção hospitalar

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnologico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétric

Programaçao genética orientada a gramática e a mineraçao de base de dados relacionais

Orientadora : Aurora T. R. PozoDissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paran

Search-Based Evolution of XML Schemas

The use of schemas makes an XML-based application more reliable, since they contribute to avoid failures by defining the specific format for the data that the application manipulates. In practice, when an application evolves, new requirements for the data may be established, raising the need of schema evolution. In some cases the generation of a schema is necessary, if such schema does not exist. To reduce maintenance and reengineering costs, automatic evolution of schemas is very desirable. However, there are no algorithms to satisfactorily solve the problem. To help in this task, this paper introduces a search-based approach that explores the correspondence between schemas and context-free grammars. The approach is supported by a tool, named EXS. Our tool implements algorithms of grammatical inference based on LL(1) Parsing. If a grammar (that corresponds to a schema) is given and a new word (XML document) is provided, the EXS system infers the new grammar that: i) continues to generate the same words as before and ii) generates the new word, by modifying the original grammar. If no initial grammar is available, EXS is also capable of generating a grammar from scratch from a set of samples

Estudos empíricos dos métodos de balanceamento para a classificação

A classificação tem o objetivo de rotular eventos ou objetos de acordo com classes pré-estabelecidas. No entanto, a maioria dos algoritmos perdem a capacidade de predição, quando o conjunto de dados possui uma distribuição desbalanceada entre suas classes. Para tentar resolver esse problema diversos métodos tęm sido propostos na literatura. O presente estudo tem como objetivo analisar e comparar os métodos mais conhecidos que se propõem a resolver o problema de classificação com bases desbalanceadas. Para isto, os métodos foram testados usando cinco classificadores tradicionais, e 13 bases provenientes do UCI Machine Learning Repository. Os resultados demonstram que é possível melhorar a taxa de classificação, mas é difícil dizer o método que se comporta melhor, pois tudo depende de como o algoritmo de classificação generaliza a base.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Estudos empíricos dos métodos de balanceamento para a classificação

A classificação tem o objetivo de rotular eventos ou objetos de acordo com classes pré-estabelecidas. No entanto, a maioria dos algoritmos perdem a capacidade de predição, quando o conjunto de dados possui uma distribuição desbalanceada entre suas classes. Para tentar resolver esse problema diversos métodos tęm sido propostos na literatura. O presente estudo tem como objetivo analisar e comparar os métodos mais conhecidos que se propõem a resolver o problema de classificação com bases desbalanceadas. Para isto, os métodos foram testados usando cinco classificadores tradicionais, e 13 bases provenientes do UCI Machine Learning Repository. Os resultados demonstram que é possível melhorar a taxa de classificação, mas é difícil dizer o método que se comporta melhor, pois tudo depende de como o algoritmo de classificação generaliza a base.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Estudos empíricos dos métodos de balanceamento para a classificação

A classificação tem o objetivo de rotular eventos ou objetos de acordo com classes pré-estabelecidas. No entanto, a maioria dos algoritmos perdem a capacidade de predição, quando o conjunto de dados possui uma distribuição desbalanceada entre suas classes. Para tentar resolver esse problema diversos métodos tęm sido propostos na literatura. O presente estudo tem como objetivo analisar e comparar os métodos mais conhecidos que se propõem a resolver o problema de classificação com bases desbalanceadas. Para isto, os métodos foram testados usando cinco classificadores tradicionais, e 13 bases provenientes do UCI Machine Learning Repository. Os resultados demonstram que é possível melhorar a taxa de classificação, mas é difícil dizer o método que se comporta melhor, pois tudo depende de como o algoritmo de classificação generaliza a base.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Effective linkage learning using low-order statistics and clustering

The adoption of probabilistic models for selected individuals is a powerful approach for evolutionary computation. Probabilistic models based on high-order statistics have been used by estimation of distribution algorithms (EDAs), resulting better effectiveness when searching for global optima for hard optimization problems. This paper proposes a new framework for evolutionary algorithms, which combines a simple EDA based on order 1 statistics and a clustering technique in order to avoid the high computational cost required by higher order EDAs. The algorithm uses clustering to group genotypically similar solutions, relying that different clusters focus on different substructures and the combination of information from different clusters effectively combines substructures. The combination mechanism uses an information gain measure when deciding which cluster is more informative for any given gene position, during a pairwise cluster combination. Empirical evaluations effectively cover a comprehensive range of benchmark optimization problems

Generating Integration Test Orders for Aspect Oriented Software with Multi-objective Algorithms

The problem known as CAITO refers to the determination of an order to integrate and test classes and aspects that minimizes stubbing costs. Such problem is NP-hard and to solve it efficiently, search based algorithms have been used, mainly evolutionary ones. However, the problem is very complex since it involves different factors that may influence the stubbing process, such as complexity measures, contractual issues and so on. These factors are usually in conflict and different possible solutions for the problem exist. To deal properly with this problem, this work explores the use of multi-objective optimization algorithms. The paper presents results from the application of two evolutionary algorithms - NSGA-II and SPEA2 - to the CAITO problem in four real systems, implemented in AspectJ. Both multi-objective algorithms are evaluated and compared with the traditional Tarjan's algorithm and with a mono-objective genetic algorithm. Moreover, it is shown how the tester can use the found solutions, according to the test goals