On the Suitability of Genetic-Based Algorithms for Data Mining

Data mining has as goal to extract knowledge from large databases. A database may be considered as a search space consisting of an enormous number of elements, and a mining algorithm as a search strategy. In general, an exhaustive search of the space is infeasible. Therefore, efficient search strategies are of vital importance. Search strategies on genetic-based algorithms have been applied successfully in a wide range of applications. We focus on the suitability of genetic-based algorithms for data mining. We discuss the design and implementation of a genetic-based algorithm for data mining and illustrate its potentials

Closed Expressions for Lie Algebra Invariants and Finite Transformations

A simple procedure to obtain complete, closed expressions for Lie algebra invariants is presented. The invariants are ultimately polynomials in the group parameters. The construction of finite group elements require the use of projectors, whose coefficients are invariant polynomials. The detailed general forms of these projectors are given. Closed expressions for finite Lorentz transformations, both homogeneous and inhomogeneous, as well as for Galilei transformations, are found as examples.Comment: 34 pages, ps file, no figure

Estimativas de curvas de crescimento na produção animal.

bitstream/CPPSE/17106/1/Documentos68.pdfISSN 1980-684

Avaliação de procedimentos na estimação de parâmetros genéticos em bovinos de corte.

Estimativas de variâncias, covariâncias e herdabilidades (h2) de dados de pesos ao nascimento (y 1), a desmama (y2 aos 12 (y3), l 8 (y4) e 24 meses (y5) e circunferência escrotal aos l2 (y6) meses de idade foram obtidas de três amostras de dados de animais Canchim, machos e fêmeas, nascidos de l961 a 1991, em São Carlos, SP. Foram utilizadas análises univariada, por meio do método 3 de Henderson, máxima verossimilhança (ML), ML restrita (REML). Método iterativo Simples de Henderson (IHSM). Método da Estimação Quadrática não-viesada de variância minima (MIVQUEo) e procedimento GLM do SAS, e multivariada por IHSM, ML e REML, com e sem a inclusão da matriz de parentesco entre os animais. As estimativas de h2 variaram de 0,33 a 0,34 (y 1 ), 0,30 a O,81 (y2). 0,28 a 0,68 (y3), 0,27 a 0,27 (y4), 0,40 a 0,40 (y5) e 0,40 a 0,40 (y6). Detectou-se afastamento da normalide para quase todas as características e heterogeneidade de variâncias para os efeitos fixos de sexo, ano e época de nascimento, idade da vaca no parto, geração do animal e efeito aleatório de touros. A transformação dos dados fornecendo escores normais como resposta foi mais eficiente em aproximar os dados a uma distribuição normal. Métodos de estimação, análise univariada ou multivariada, amostragem e tipo de transformarção de dados, nesta ordem, foram os que mais influenciaram as estimativas de h2