Construção e avaliação de um modelo matematico para predizer a evolução do cancer de prostata e descrever seu crescimento utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy

Castanho, Maria José de Paula

doi:10.47749/t/unicamp.2005.336300

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“…Uma das vantagens do método de KTS em relação ao método de Mamdani é por ser computacionalmente mais barato [4]. O centro de gravidade fornece a média das áreas de todas as figuras que representam os graus de pertinência de um subconjunto fuzzy.…”

Section: Inferênciaunclassified

“…tanto quanto pessimistas. Com o objetivo de melhorar os resultados deste modelo, vamos adaptar as funções de pertinência que descrevem os conjuntos fuzzy de saída, procedendo de forma análoga à Castanho (2005) [4] e à Silveira (2007) [26]. Este método estabelece uma relação entre a pertinência e a probabilidade de ocorrência em cada conjunto fuzzy: Risco de Recidiva menor que 3 anos e maior que 3 anos.…”

Section: Simulaçõesunclassified

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Modelagem fuzzy para predizer os riscos de recidiva e progressão de tumores superficiais de bexiga

Baêta¹,

Vendite²,

Matheus³

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AgradecimentosÀ DEUS, por estar sempre ao meu lado, iluminando meus caminhos.Aos meus queridos pais Nilson e Nilma, pelo apoio em todas as etapas de minha vida, pelo amor e confiança que sempre tiveram em mim e, principalmente, pelo exemplo de força e de luta, me ensinando a nunca desistir dos meus sonhos.Ao grande amigo e orientador Prof. Dr. Laércio Luis Vendite, por ter me proposto um tema tão interessante e com o qual tanto me identifiquei, pela paciência, ajuda e orientação durante a realização deste trabalho e do curso.Ao meu co-orientador e amigo Dr. Wagner Eduardo Matheus, pela orientação, disponibilidade com que sempre me atendeu nas inúmeras vezes que necessitei de sua ajuda e pelas sugestões no decorrer desta dissertação. Ao Prof. Dr. Laécio Carvalho de Barros, pelas sugestões dadas durante o exame de qualificação.Ao Dr. Ubirajara Ferreira, pela atenção e pelo tempo que me dedicou para discutir partes deste trabalho. Ao Prof. Paulo Roberto Mendes Guimarães, por ter nos sugerido a análise multivariada do segundo modelo que foi tão importante para a atribuição do peso às regras que compoem a base de regras. À Graciele, pela disposição sempre presente em sanar minhas dúvidas nas diversas vezes que precisei e pelas valiosas dicas que foram tão importantes para a concretização desta dissertação. vii Aos médicos do Hospital A.

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Section: Inferênciaunclassified

Section: Simulaçõesunclassified

Modelagem fuzzy para predizer os riscos de recidiva e progressão de tumores superficiais de bexiga

Baêta¹,

Vendite²,

Matheus³

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“…A partir das aplicações apresentadas poderemos constatar a eficácia, versatilidade e robustez da teoria desenvolvida nos capítulos anteriores. Além das aplicações contidas neste capítulo podemos citar trabalhos recentes do grupo de Biomatemática da Unicamp, como [7], [10], [13], [19], [24] e [28].…”

Section: Aplicações Em Biomatemáticaunclassified

Analise de estabilidade de sistemas dinamicos p-fuzzy com aplicações em biomatematica

Silva¹,

Bassanezi²

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Ao meu orientador e amigo Rodney Carlos Bassanezi, que, além da orientação segura deste trabalho, contribuiu expressivamente para minha formação como pesquisador e principalmente como ser humano.A minha esposa, Claudilene da Cruz Silva, que soube compreender as ausências e apoiar a todo momento.Ao meu filho que, mesmo sem saber, é o meu maior incentivador. Aos meus pais pela formação moral que me deram, pelo incentivo constante e pela confiança depositada.Aos grandes amigos do IMECC, aos quais prefiro não citar para não cometer injustiça. Aos meus grandes amigos fora do meio acadêmico, principalmente a Napoleão Campos Sobrinho e família pelo incentivo e confiança.Aos professores do IMECC/UNICAMP, que contribuíram significativamente para minha formação como matemático aplicado.Agradeço a CAPES e a UFMA pelo apoio financeiro, sem o qual este trabalho seria impossível.Agradeço aos funcionários da secretaria de pós-graduação pela eficiência que sempre demonstraram.Para finalizar quero agradecer a todas as pessoas que contribuíram para a realização desta tese de doutorado.A todos, muito obrigado! iii ResumoUm sistema dinâmico p-fuzzy é um sistema cuja dinâmica é obtida através de um sistema baseado em regras fuzzy. Neste trabalho, realizamos um estudo analítico da estabilidade dos sistemas dinâmicos p-fuzzy. Estabelecemos condições necessárias e suficientes para existência de ponto de equilíbrio para sistemas p-fuzzy unidimensionais e bidimensionais e derivamos condições para estabilidade deste ponto. Vimos que, uma condição suficiente para existência de ponto de equilíbrio é uma mudança de sinal na saída do controlador.Este trabalho mostra ainda, que a estabilidade de um ponto de equilíbrio depende, principalmente, das variáveis de entradas e saídas do sistema baseado em regras fuzzy associado ao sistema p-fuzzy.Além dos diversos resultados matemáticos encontrados, com demonstrações rigorosas, realizamos inúmeros experimentos computacionais e obtivemos resultados que atestam a veracidade de da teoria aqui proposta.Apresentamos ainda, algumas aplicações em Biomatemática onde podemos comprovar, em situações concretas, a eficácia, versatilidade e robustez da teoria desenvolvida.

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“…A fuzzy subset is formed by elements that can be represented by degrees, such that an element 𝑥 of 𝑈 belongs to the given class if it presents a degree of membership with a value greater than a given level 𝛼 ∈ [0, 1], which defines the class. Therefore, the concept is necessary for cases in which the sets are not classical, that is, that have a transition from membership to non-membership gradually, and not abruptly (Castanho, 2005).…”

Section: Input Variables and Setsmentioning

confidence: 99%

A matrix population forecasting model for Aedes aegypti considering basic sanitation environment, daily weather, and its impact over the dormancy state

Bassani

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Construção e avaliação de um modelo matematico para predizer a evolução do cancer de prostata e descrever seu crescimento utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy

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Modelagem fuzzy para predizer os riscos de recidiva e progressão de tumores superficiais de bexiga

Modelagem fuzzy para predizer os riscos de recidiva e progressão de tumores superficiais de bexiga

Analise de estabilidade de sistemas dinamicos p-fuzzy com aplicações em biomatematica

A matrix population forecasting model for Aedes aegypti considering basic sanitation environment, daily weather, and its impact over the dormancy state

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