Universidade
Federal do Rio Grande
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IO - Trabalhos apresentados em eventos

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    C-NLPCA: extracting non-linear principal components of image datasets
    (2005) Botelho, Silvia Silva da Costa; Bem, Rodrigo Andrade de; Almeida, Ígor Lorenzato de; Mata, Mauricio Magalhães
    In this paper we apply a Neural Network (NN)to reduce image dataset, distilling the massive datasets down to a new space of smaller dimension. Due to the possibility of these data have nonlinearities, traditional multi-variate analysis, like the Principal Component Analysis (PCA), may not represent reality. Alternatively, Nonlinear Principal Component Analysis (NLPCA) can be performed by a NN model to fulfill that deficiency. However, when the dimension of the image increases, NN may easily saturate . This work presents an original methodology associated with the use of a set of cascaded multi-layer NN with a bottleneck structure to extract nonlinear information of the large set of image data. We illustrate its good performance with a set of tests against comparisons using this methodology and PCA in the treatment of oceanographic data associated with mesoscale variability of an oceanic boundary current.
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    SAAv - uma ferramenta para avaliação
    (2004) Lopes, Giseli Rabello; Almeida, Ígor Lorenzato de; Machado, Karina dos Santos; Mata, Mauricio Magalhães
    Este artigo apresenta o Sistema Autônomo de Avaliação (SAAv)que foi projetado objetivando o desenvolvimento de uma inovadora forma de avaliar o desempenho de alunos em uma determinada disciplina. Para provar que essa nova maneira de avaliação é válida, o artigo descreve as principais vantagens deste sistema, tanto para os professores, quanto para os alunos. Além disso, mostra como o sistema está estruturado, objetivando tornar as provas mais atrativas e interessantes e a elaboração das mesmas de forma mais rápida e organizada. Também, são apresentadas as ferramentas que foram utilizadas para implementar o sistema, em como, os motivos pelos quais essas foram escolhidas.