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    Trabalho de Curso - Graduação - MonografiaAcesso aberto (Open Access)
    Descoberta de padrões no período reprodutivo de macacos da espécie Saimiri Collinsi através da mineração de dados
    (2017-10-16) SANTOS, Sandio Maciel dos; ARAÚJO, Fabíola Pantoja Oliveira; http://lattes.cnpq.br/7676631005873564
    Ainda hoje algumas das análises em bases de dados têm sido realizadas de forma manual ou quase sem uso de tecnologias especializadas, como é o caso dos pesquisadores de Medicina Veterinária da Universidade Federal do Pará – campus Castanhal, que realizam suas análises através de cálculos estatísticos por meio de planilhas, demando bastante tempo em suas análises até que as informações úteis sejam de fato detectadas. Assim o presente trabalho descreve aplicação do processo de descoberta de conhecimento em base de dados sob o conjunto de dados dos pesquisadores de Medicina Veterinária para resolver um problema real relacionado à detecção de padrões através dos características físicas e morfológicas dos macacos da espécie Saimiri Collinsi que vivem em cativeiro. Com ênfase na etapa de mineração de dados visando solucionar as seguintes premissas: determinar quais características físicas (dobras cutâneas do braço e tórax, peso e o volume testicular) têm maior influência na estação reprodutiva dos animais. Após é feita uma nova análise sob os parâmetros de qualidade seminal com o objetivo de identificar qual o melhor período para a coleta do sêmen dos macacos. Todo esse processo foi realizado através das regras de associação por meio dos algoritmos Apriori e o FP-Growth, para uma melhor performance dos resultados obtidos através de uma comparação algorítmica. Vale ressaltar, que houver a necessidade de gerar dados sintéticos (DS) devido à pouca quantidade de dados disponíveis para realizar o treinamento dos algoritmos. Sendo assim cada resultado obtido nessa pesquisa foi analisado e avaliado juntamente aos especialistas da área, para que não houvessem dúvidas, nem interpretações equivocadas garantindo, assim, a integridade dos resultados.
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