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		<title>Comparação de abordagens de classificação para um problema de mineração de dados meteorológicos</title>
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		<author>Lima, Glauston Roberto Teixeira de,</author>
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		<conferencename>Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 34 (CNMAC).</conferencename>
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		<keywords>mineração de dados, sistemas convectivos.</keywords>
		<abstract>Este trabalho propõe três abordagens de classificação para a detecção de ocorrências de eventos convectivos severos por meio do monitoramento das saídas do modelo de previsão numérica de tempo Eta. Assume-se que esses eventos possam ser correlacionados com um grande número de descargas elétricas atmosféricas, expressas pelo correspondente campo de densidade de ocorrências. Neste contexto, foram desenvolvidas e testadas duas abordagens de classificação baseadas em similaridade de vetores e agrupamentos e também um classificador neural com o objetivo de identificar padrões indicativos de eventos severos. O desempenho de classificação dessas abordagens é analisado para esquemas de validação cruzada e de predição para testes realizados com tr&#7869;s mini-regiões do território brasileiro. Os resultados mostram ser possível desenvolver um classificador para auxílio ao meteorologista na previsão do tempo.</abstract>
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		<notes>Setores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social.</notes>
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