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Registros recuperados : 16 | |
6. | | ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ZULLO JÚNIOR. J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Employing fractal dimension to analyze climate and remote sensing data streams. In: SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 9., 2009, Sparks. Proceedings... Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 2009. Não paginado. SDM 2009. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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7. | | ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. do V.; AMARAL, B. F. do; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 1-8. SBSR 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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8. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JÚNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Análise baseada em fractais para identificação de mudanças de tendências em múltiplas séries climáticas. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, 25., 2010, Belo Horizonte. Proceedings... Belo Horizonte: UFMG, 2010. p. 65-72. SBBD 2010. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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10. | | ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; RIBEIRO, M. X.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C. Aplicação de técnicas de mineração em dados climáticos e de satélite para auxiliar no acompanhamento das safras de cana-de-acúcar. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008. p. 87-92. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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11. | | GONÇALVES, R. R. do V.; ZULLO JUNIOR, J.; MARQUEZINI, O.; AMARAL, B. F. do; SOUSA, E. P. M. de; ROMANI, L. A. S. Análise da relação entre os perfis de NDVI obtidos dos sensores AVHRR/NOAA e MODIS nas áreas produtoras de cana-de-açúcar em São Paulo. In: SIMPOSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16., 2013, Foz do Iguaçu. Anais... São José dos Campos: INPE, 2013. p. 0640-0647. SBSR 2013. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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12. | | AMARAL, B. F.; CHINO, D. Y.; ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 31; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 3., 2011, Natal. Computação para todos: no caminho da evolução social: anais. Natal: UFRN, 2O11. p. 1472-1481. WCAMA 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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13. | | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M. Fractal-based analysis to identify trend changes in multiple climate time series. Journal of Information and Data Management, Belo Horizonte, v. 2, n. 1, p. 51-57, Feb. 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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14. | | SCRIVANI, R.; AMARAL, B. F. do; GONÇALVES, R. R. do V.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S. Identificação da mudança de uso da terra usando técnicas de agrupamento de séries temporais de imagens de satélite. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 5., 2014, Campo Grande, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2014. p. 554-563. 1 CD-ROM. Geopantanal 2014. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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16. | | ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; RIBEIRO, M. X.; ÁVILA, A. M. H. de; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Mining climate and remote sensing time series to improve monitoring of sugar cane fields. In: PRADO, H. A. do; LUIZ, A. J. B.; CHAIB FILHO, H. Computational Methods for Agricultural Research: Advances and Applications. Hershey: Information Science Reference, 2011. chap. 4, p. 50-72. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 16 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
05/01/2016 |
Data da última atualização: |
21/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
BONES, C. C.; ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de. |
Afiliação: |
CHRISTIAN C. BONES, USP, São Carlos, SP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ELAINE P. M. DE SOUSA, USP, São Carlos, SP. |
Título: |
Clustering multivariate climate data streams using fractal dimension. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, 30., 2015, Petrópolis. Proceedings... Petrópolis: Laboratório Nacional de Computação Científica, 2015. |
Páginas: |
p. 41-52. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
SBBD 2015. |
Conteúdo: |
Abstract. A data stream is a flow of data produced continuously along the time. Storing and analyzing such information become challenging due to exponential growth of the data volume collected. In this context, some methods were proposed to cluster data streams with similar behavior along the time. However, those methods have failed on clustering data flows with more than one attribute, i.e., multivariate flows. This paper introduces a new method to cluster multivariate data streams, based on fractal dimension, reading the data only once. We evaluated our method over real multivariate data streams generated by climate sensors. Not only was our method able to cluster the flows of data, but also identified sensors with similar behavior during the analyzed period. |
Palavras-Chave: |
Análise multivariada; Banco de dados; Dimensão fractal. |
Thesagro: |
Clima. |
Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Databases; Fractal dimensions; Multivariate analysis. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01588nam a2200253 a 4500 001 2032974 005 2020-01-21 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aBONES, C. C. 245 $aClustering multivariate climate data streams using fractal dimension.$h[electronic resource] 260 $aIn: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON DATABASES, 30., 2015, Petrópolis. Proceedings... Petrópolis: Laboratório Nacional de Computação Científica$c2015 300 $ap. 41-52. 500 $aSBBD 2015. 520 $aAbstract. A data stream is a flow of data produced continuously along the time. Storing and analyzing such information become challenging due to exponential growth of the data volume collected. In this context, some methods were proposed to cluster data streams with similar behavior along the time. However, those methods have failed on clustering data flows with more than one attribute, i.e., multivariate flows. This paper introduces a new method to cluster multivariate data streams, based on fractal dimension, reading the data only once. We evaluated our method over real multivariate data streams generated by climate sensors. Not only was our method able to cluster the flows of data, but also identified sensors with similar behavior during the analyzed period. 650 $aCluster analysis 650 $aDatabases 650 $aFractal dimensions 650 $aMultivariate analysis 650 $aClima 653 $aAnálise multivariada 653 $aBanco de dados 653 $aDimensão fractal 700 1 $aROMANI, L. A. S. 700 1 $aSOUSA, E. P. M. de
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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