Professor do Instituto de Ciência, Tecnologia, e Inovação (ICTIN) da Universidade Federal de Lavras (UFLA) - Campus São Sebastião do Paraíso. Doutor em Engenharia Elétrica na Escola de Engenharia de São Carlos, da Universidade de São Paulo (EESC-USP). Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Escola de Engenharia de São Carlos, da Universidade de São Paulo (EESC-USP). Possui experiência na área de engenharia elétrica, com ênfase em resiliência de sistemas, modelagem estatística, meta-heurísticas e métodos de quantização. (Fonte: Currículo Lattes)
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Atualmente existe a necessidade de uma teoria estatística para a análise de sinais. Para suprir essa necessidade, nos últimos anos vem se utilizando da inferência Bayesiana, em que se utiliza dados para inferir a estrutura e os parâmetros da Rede Bayesiana (que é uma descrição gráfica da probabilidade condicional entre variáveis aleatórias). O Laboratório de Processamento de Sinais tem um…
O estudo da resiliência de sistemas é de grande importância nos dias atuais. Dentro deste estudo destaca-se a utilização de modelos de redes complexas para se fazer análises da resiliência de sistemas reais. Neste projeto, pretende-se utilizar está representação para fazer a análise de resiliência de sistemas reconfiguráveis. Esses sistemas têm a capacidade de alterar a sua topologia para…
O aprendizado estrutural de Redes Bayesianas (BN) é um problema que possui um espaço de busca com característica super-exponencial. As escolhas de parâmetros afetam a aprendizagem estrutural e, portanto, precisam ser estudadas. Considerando que os algoritmos mais comumente usados para aprendizagem estrutural de BNs requerem o uso de dados discretos quantizados, a quantização precisa ser e…
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