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A Escola de Minas de Ouro Preto foi fundada pelo cientista Claude Henri Gorceix e inaugurada em 12 de outubro de 1876.

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Tem arquivos: SimAssunto: search.filters.subject.Mineração de dados - computação

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    Seleção de atributos baseado no algoritmo de otimização por colônia de formigas para processos mineradores.
    (2021) Ayres, Pedro Fontes; Coelho, Bruno Nazário; Sabino, Jodelson Aguilar; Coelho, Bruno Nazário; Sabino, Jodelson Aguilar; Reis, Agnaldo José da Rocha; Coelho, Igor Machado
    Analise avançada de dados referentes aos processos relacionados á atividade mineradora apresentam um cenário desafiador que é extrair conhecimento útil a partir de diferentes bancos de dados. Diante disto, inserido na ciência de Mineração de Dados, uma tecnologia utilizada na fase de pré-processamento dos dados conhecida como Seleção de Atributos visa reduzir a dimensionalidade dos dados e identificar suas variáveis relevantes, aumentando assim o poder ´ preditivo do classificador. Abordagens computacionais baseadas em Inteligência de Enxame vem se destacando para esta etapa. A seguinte Dissertação aborda a evolução dos algoritmos baseado na Otimização por Colônia de Formigas, conhecido algoritmo meta-heurístico de exploração, aplicados a Seleção de Atributos, assim como a proposta de um novo método com características do tipo Filter e Wrapper. Seu desempenho e avaliado a partir de diferentes ´ bancos de dados e também comparando-se seus resultados com outros algoritmos referenciais acerca do tema. Uma aplicação pratica da redução da dimensionalidade de um banco de dados relacionados à gestão de pátios, adotando-se um algoritmo referencial e descrito através de artigo. O trabalho foi orientado através da metologia de dados CRISP-DM e disponibilizado ´ um projeto no Github a partir do produzido.
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    Aplicação de métodos de aprendizado de máquina para otimização do desempenho da prensa de rolos no processo de pelotização.
    (2021) Abreu, Thiago Nicoli de; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Rêgo Segundo, Alan Kardek; Oliveira, Sérgio de
    A tecnologia da prensa de rolos é útil nos processos de pelotização para cominuição do pellet feed e para o aumento da superfície específica do minério de ferro, o que impacta em ganhos de produtividade e qualidade na pelotização. O aumento da eficiência da prensa depende de um grande número de variáveis. Este trabalho identifica as variáveis de maior importância no ganho da superfície específica, desenvolve um modelo de classificação para determinar regras de configurações ótimas de operação e apresenta um modelo de regressão para predição da variável de superfície específica. As variáveis de maior influência foram ranqueadas e os setups ótimos de operação foram determinados, fatores estes que suportam a tomada de decisão pelos operadores e pela engenharia de processo. Os resultados deste trabalho agilizam e automatizam o diagnóstico do desempenho da prensa de rolos em tempo real.