K Nearest Neighbor
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1. Identifying olive oil fraud and adulteration using machine learning algorithms
As olive oil (OO) is more expensive than other vegetable oils, it is usually adulterated by blending it with more economic edible oils such as cottonseed oil (CSO), canola oil (CO), and soybean oil (SO). This research aimed to determine the fatty acid compositions obtained as a result of blending different proportions of CSO, CO and SO with OO using a gas ch
Química Nova. Publicado em: 2022
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2. Modeling of stem form and volume through machine learning
Abstract Taper functions and volume equations are essential for estimation of the individual volume, which have consolidated theory. On the other hand, mathematical innovation is dynamic, and may improve the forestry modeling. The objective was analyzing the accuracy of machine learning (ML) techniques in relation to a volumetric model and a taper function f
An. Acad. Bras. Ciênc.. Publicado em: 18/10/2018
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3. Quantitative MRI data in Multiple Sclerosis patients: a pattern recognition study
Abstract Introduction Multiple Sclerosis (MS) is a neurodegenerative disease characterized by inflammatory demyelination in the central nervous system. Quantitative Magnetic Resonance Imaging (qMRI) enables a detailed characterization of brain tissue, but generates a large number of numerical results. In this study, we elucidated the main qMRI techniques a
Res. Biomed. Eng.. Publicado em: 28/05/2018
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4. Estimating Stand Height and Tree Density in Pinus taeda plantations using in-situ data, airborne LiDAR and k-Nearest Neighbor Imputation
ABSTRACT Accurate forest inventory is of great economic importance to optimize the entire supply chain management in pulp and paper companies. The aim of this study was to estimate stand dominate and mean heights (HD and HM) and tree density (TD) of Pinus taeda plantations located in South Brazil using in-situ measurements, airborne Light Detection and Rangi
An. Acad. Bras. Ciênc.. Publicado em: 2018-03
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5. Sistemática de seleção de variáveis para classificação de produtos em categorias de modelos de reposição
Empresas integradas a cadeias de suprimento constantemente buscam iniciativas para melhorar o desempenho global da cadeia, principalmente no que concerne ao fornecimento de produtos e gerenciamento dos canais diretos e indiretos de distribuição. O VMI (Vendor Managed Inventory) auxilia as empresas a melhor gerenciar e balancear o estoque ao longo da cadeia
Gest. Prod.. Publicado em: 2015-03
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6. Avaliação de estratégias de modelagem guiada por dados para previsão de vazão em rio sergipano
Dentre as várias técnicas de previsão de vazão, os modelos guiados por dados (DDMs: data-driven models) estão sendo muito utilizados. Estes se baseiam num banco de dados formado pelos registros históricos das variáveis de entrada (precipitação e vazão) e saída (vazão) para realizar a previsão. Redes neurais artificiais (ANNs: artificial neural n
Rev. Ambient. Água. Publicado em: 2014-09
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7. Optimizing similarity queries in metric spaces meeting user\ s expectation / Otimização de operações de busca por similaridade em espaços métricos
The complexity of data stored in large databases has increased at very fast paces. Hence, operations more elaborated than traditional queries are essential in order to extract all required information from the database. Therefore, the interest of the database community in similarity search has increased significantly. Two of the well-known types of similarit
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 22/10/2012
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8. Estudo da influÃncia de diversas medidas de similaridade na previsÃo de sÃries temporais utilizando o algoritmo KNN-TSP / Study of the influence of similarity measures in Time Series Prediction with the kNN-TSP algorithm
SÃries temporais podem ser entendidas como qualquer conjunto de observaÃÃes que se encontram ordenadas no tempo. Dentre as vÃrias tarefas possÃveis com dados temporais, uma que tem atraÃdo crescente interesse, devido a suas vÃrias aplicaÃÃes, Ã a previsÃo de sÃries temporais. O algoritmo k-Nearest Neighbor - Time Series Prediction (kNN-TSP) Ã um
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 11/04/2012
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9. Soluções aproximadas para algoritmos escaláveis de mineração de dados em domínios de dados complexos usando GPGPU / On approximate solutions to scalable data mining algorithms for complex data problems using GPGPU
The increasing availability of data in diverse domains has created a necessity to develop techniques and methods to discover knowledge from huge volumes of complex data, motivating many research works in databases, data mining and information retrieval communities. Recent studies have suggested that searching in complex data is an interesting research field
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 22/09/2011
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10. ESTABELECIMENTO DE UM PERFIL QUÍMICO PARA AMOSTRAS DE MAÇÃ A PARTIR DO SUCO
O mercado nacional de maçã é representado por uma produção bivarietal, Fuji e Gala, correspondendo por mais de 90% do total, consequência das pesquisas para produção de frutas de alta qualidade, com baixo custo e propícias para o clima brasileiro. A avaliação quimiométrica das análises realizadas em amostras de suco durante 20 anos dessas varied
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/07/2011
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11. Uma estratégia híbrida para o problema de classificação multirrótulo
Este trabalho apresenta um novo método para resolver o problema de classificação multirrótulo, baseado no método de enxame de partículas, chamado Multi Label K-Nearest Michigam Particle Swarm Optimization (ML-KMPSO), que foi avaliado utilizando-se duas bases de dados reais. A aprendizagem multirrótulo se originou na categorização de textos, onde cad
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/03/2011
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12. Classificação orientada ao objeto de imagem Quickbird-2 para a identificação da Araucária / Object-oriented classification of Quickbird-2 image for the identification of Araucaria
O objetivo do presente estudo foi mapear as copas de Araucaria angustifolia em uma imagem Quickbird-2 através da classificação orientada ao objeto. A área de estudos está inserida em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista localizada na Floresta Nacional de Irati PR. Baseado em fotografias aéreas em escala 1:2.000, foi realizado o trabalho de campo e
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 10/02/2011