monitoração de qualidade de água com o uso de dados simbólicos
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Monitoração de Qualidade de água com o uso de Dados simbólicos. Afonso Gustavo Ataide Ferreira. Cenário. Preocupação Mundial Escassez Conflitos Armados Mundo volta-se para a qualidade. (IQA) Iniciativas Brasileiras Conama ANA. Roteiro. Estado da Arte Metodologia Resultados - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Monitoração de Qualidade Monitoração de Qualidade de água com o uso de de água com o uso de
Dados simbólicosDados simbólicos
Afonso Gustavo Ataide FerreiraAfonso Gustavo Ataide Ferreira
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CenárioCenário
Preocupação MundialPreocupação Mundial EscassezEscassez Conflitos ArmadosConflitos Armados Mundo volta-se para a qualidade. (IQA)Mundo volta-se para a qualidade. (IQA)
Iniciativas BrasileirasIniciativas Brasileiras ConamaConama ANAANA
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RoteiroRoteiro
Estado da ArteEstado da Arte MetodologiaMetodologia ResultadosResultados Conclusões e Trabalhos FuturosConclusões e Trabalhos Futuros
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Estado da ArteEstado da Arte
Classificação de Amostras de ÁguaClassificação de Amostras de Água
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Classificação de Amostras de ÁguaClassificação de Amostras de Água
CONRADS (MLP x Branch/BLTM)CONRADS (MLP x Branch/BLTM) YONG (SOM x MLP)YONG (SOM x MLP) BARUAH (MLP)BARUAH (MLP)
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Estado da ArteEstado da Arte
Análise de Dados SimbólicosAnálise de Dados Simbólicos
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Análise de Dados SimbólicosAnálise de Dados Simbólicos
Dado NuméricoDado Numérico Dado CategóricoDado Categórico ConjuntosConjuntos Intervalos NuméricosIntervalos Numéricos Conjuntos associados a pesosConjuntos associados a pesos
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Análise de Dados SimbólicosAnálise de Dados SimbólicosPessoa Idade Altura(m) Peso(kg) Sexo
W1 18 1,7 95 M
W2 25 1,6 51 F
W3 60 1,58 60 F
W4 14 1,5 55 M
W5 10 1,1 42 F
Grupo Idade Altura (m) Peso (kg) Sexo
G1
{(Pré-adolescente, 2/5), (Adolescente,1/5),
(Adulto, 2/5)}
{(Alto, 1/5), (Médio, 2/5), (Baixo, 1/5) }
{ (Magro, 1/5), (Normal, 3/5),
(Gordo, 1/5) }
{(M, 2/5), (F, 3/5)}
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Classificador SimbólicoClassificador Simbólico Amostras:Amostras:
Espaço:Espaço:
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Classificador SimbólicoClassificador Simbólico
Join:Join:
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Classificador SimbólicoClassificador Simbólico
Aprendizagem:Aprendizagem: Sem Mutual Neighborhood GraphSem Mutual Neighborhood Graph Mutual Neighborhood Graph:Mutual Neighborhood Graph:
Múltiplas regiões.Múltiplas regiões. Sem interseção com outras classes.Sem interseção com outras classes.
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Classificador SimbólicoClassificador Simbólico
Classificação:Classificação:
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MetodologiaMetodologiaColeta de DadosColeta de Dados
Seleção de VariáveisSeleção de VariáveisLimpeza dos DadosLimpeza dos DadosAnálise dos DadosAnálise dos Dados
Divisão dos ConjuntosDivisão dos Conjuntos
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Coleta de DadosColeta de Dados
Bases da CETESBBases da CETESB 35 Características 35 Características IQA e outros índicesIQA e outros índices onze rios, 239 amostras.onze rios, 239 amostras.
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Seleção de VariáveisSeleção de Variáveis
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Seleção de VariáveisSeleção de Variáveis Oxigênio DissolvidosOxigênio Dissolvidos Coliformes FecaisColiformes Fecais Potencial Hidrogeniônico (pH)Potencial Hidrogeniônico (pH) Demanda Bioquímica de OxigênioDemanda Bioquímica de Oxigênio TemperaturaTemperatura Nitrogênio TotalNitrogênio Total Fósforo TotalFósforo Total TurbidezTurbidez Resíduo TotalResíduo Total
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Limpeza dos DadosLimpeza dos Dados
Valores não numéricosValores não numéricos Ex: NKT < 0,2Ex: NKT < 0,2
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Limpeza dos DadosLimpeza dos Dados
Valores Ausentes:Valores Ausentes: Substituídos pela média da classeSubstituídos pela média da classe
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Análise dos DadosAnálise dos Dados
Tamanho do conjuntoTamanho do conjunto
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Análise dos DadosAnálise dos Dados
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Conjuntos de Treinamento e TesteConjuntos de Treinamento e Teste
Hold-out estratificado (50 – 50)Hold-out estratificado (50 – 50)
Classe Treinamento Teste
C0 10 09
C2 77 77
C3 12 12
C4 21 21
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ResultadosResultados
ProtótipoProtótipoExperimentosExperimentos
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ProtótipoProtótipo
Java J2SE1.5Java J2SE1.5 TanagraTanagra
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ExperimentosExperimentos
Classificador Simbólico:Classificador Simbólico: Taxa de Erro: 21,20%Taxa de Erro: 21,20% Desempate: Maior VolumeDesempate: Maior Volume
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ExperimentosExperimentos
K-Vizinhos (5-nn)K-Vizinhos (5-nn) Distância: EuclidianaDistância: Euclidiana Taxa de Erro: 28,84%Taxa de Erro: 28,84%
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ExperimentosExperimentos
Classificador Simbólico:Classificador Simbólico: Taxa de Erro: 29,63%Taxa de Erro: 29,63% Desempate: Menor VolumeDesempate: Menor Volume
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ResultadosResultados
Teste EstatísticoTeste Estatístico 1000 iterações1000 iterações
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ConclusõesConclusões
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ConclusõesConclusões
Classificador Simbólico um pouco melhor Classificador Simbólico um pouco melhor que o k-vizinhosque o k-vizinhos
Performance ruim em algumas classesPerformance ruim em algumas classes Utilização de MNG aumentou taxa de erro.Utilização de MNG aumentou taxa de erro.
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Trabalhos FuturosTrabalhos Futuros
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Trabalhos FuturosTrabalhos Futuros
Mudança do formato de RegiãoMudança do formato de Região H-RegionH-Region
Adaptação do algoritmo de MNGAdaptação do algoritmo de MNG Testes com outras bases de DadosTestes com outras bases de Dados
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ReferênciasReferências ANA – Agência Nacional de ÁguasANA – Agência Nacional de Águas
Java – Java – http://java.sun.comhttp://java.sun.com
ICHINO, M., YAGUCHI, H. AND DIDAY, E.: A fuzzy symbolic pattern ICHINO, M., YAGUCHI, H. AND DIDAY, E.: A fuzzy symbolic pattern classifier In: Diday, E. et al (Eds.): Ordinal and Symbolic Data Analysis. classifier In: Diday, E. et al (Eds.): Ordinal and Symbolic Data Analysis. Springer, Berlin, (1996) 92–102Springer, Berlin, (1996) 92–102
D’OLIVEIRA, S. T., CARVALHO, F.A.T., SOUZA, R. M. C. R.. D’OLIVEIRA, S. T., CARVALHO, F.A.T., SOUZA, R. M. C. R.. A A Classifier for Quantitative Feature Values Based on a Region Oriented Classifier for Quantitative Feature Values Based on a Region Oriented Symbolic Approach. Symbolic Approach. C. Lemaître, C.A. Reyes, J. A. Gonzalez: C. Lemaître, C.A. Reyes, J. A. Gonzalez: IBERAMIA 2004, LNAI 3315 pp. 464-473,2004IBERAMIA 2004, LNAI 3315 pp. 464-473,2004
TANAGRA. TANAGRA - A Free DATA MINING Software for Teaching TANAGRA. TANAGRA - A Free DATA MINING Software for Teaching and Research. and Research. Disponível em: Disponível em: <http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/tanagra/en/tanagra.html >. Acesso em: <http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/tanagra/en/tanagra.html >. Acesso em: Janeiro 2006.Janeiro 2006.