Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) realizado em 21/11/2017

Heloisa de Arruda Camargo

Possui graduação em Ciência da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Usp São Carlos (1978), mestrado em Ciências da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Usp São Carlos (1984) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1993). Realizou pós-doutorado em Edmonton, AB, Canada, na University of Alberta (2001-2002). Atualmente é professora associada da Universidade Federal de São Carlos, no Departamento de Computação. É credenciada no Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação, na UFSCar. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: Lógica Fuzzy, Sistemas Fuzzy Genéticos, Aprendizado de Máquina, Agrupamento de dados, Ontologias Fuzzy e Fuzzy Petri Nets. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/0487231065057783 (10/11/2017)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise: 1980-2017
  • Endereço: Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação. UFSCAR-VIA WASHINGTON LUIZ KM 235 MONJOLINHO 13565-905 - Sao Carlos, SP - Brasil Telefone: (16) 33518620 Fax: (16) 33518233 URL da Homepage: www.dc.ufscar.br/~heloisa
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (11)
    1. 2014-Atual. Geracao Genetica Multiobjetivo de Sistemas Baseados em Regras Fuzzy
      Descrição: O principal foco de pesquisa deste trabalho é a investigação das abordagens de construção automática de Sistemas Fuzzy aplicados a problemas de classificação ou regressão, através de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo para a geração da base de regras e otimização dos conjuntos fuzzy que compõem a Base de Conhecimento. O trabalho proposto considera o balanceamento entre precisão e interpretabilidade, ambos considerados contraditórios entre si na construção de Sistemas Baseados em Regras Fuzzy. A combinação de Sistemas Baseados em Regras Fuzzy e Computação Evolutiva, em especial os Algoritmos Genéticos Multiobjetivo, conhecida como Sistemas Fuzzy Evolutivos Multiobjetivo, tem grande aceitação na comunidade científica, uma vez que estes sistemas são robustos e capazes de encontrar boas soluções em espaços complexos e irregulares.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador / Matheus Giovanni Pires - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    2. 2014-Atual. Ontologias Fuzzy para Representacao e Processamento do Conhecimento
      Descrição: O objetivo deste projeto é investigar, estender, propor e avaliar abordagens para representação de conhecimento impreciso em ontologias com base nas extensões fuzzy das lógicas de descrição, bem como para combinação de esquemas de raciocínio típicos de ontologias e de Sistemas de Inferência Fuzzy (SIF). Pretende-se com esse trabalho explorar problemas em aberto no campo de representação e processamento de conhecimento impreciso em ontologias fuzzy e tratar principalmente as questões relativas à interpretabilidade das estruturas de representação do conhecimento, precisão dos sistemas de raciocínio envolvidos e a dicotomia entre complexidade e representatividade das várias formas de combinação entre ontologias e SIF.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador / Cristiane A. Yaguinuma - Integrante / Marilde T. P. Santos - Integrante.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    3. 2008-2010. Metodos Hibridos para Modelagem Fuzzy
      Descrição: Edital MCT/CNPq 14/2008 Universal - Processo no. 479223/2008-4. O objetivo deste projeto é investigar, estender, propor e avaliar métodos híbridos para modelagem fuzzy pela combinação das metodologias derivadas da lógica fuzzy para representação e processamento do conhecimento com aquelas derivadas da computação evolutiva e do agrupamento de dados para a aquisição do conhecimento. Pretende-se com esse trabalho explorar problemas em aberto no campo de aprendizado de máquina para construção de sistemas fuzzy e tratar principalmente as questões relativas à interpretabilidade, precisão e expressividade dos sistemas resultantes e a dimensionalidade do domínio de conhecimento.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) . Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    4. 2008-2010. Pesquisa e Desenvolvimento em Inteligencia Artificial UFSCar/e-Biz Solution
      Descrição: Este projeto tem como objetivo investigar, propor, implementar e avaliar métodos de aprendizado supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado como tarefas de descober ta de conhecimento em banco de dados de ocorrências policiais. No contexto de aprendizado supervisionado serão investigados algoritmos para otimização do aprendizado de redes bayesianas. Sob o enfoque de aprendizado não supervisionado e semi-supervisionado serão investigados algoritmos de agrupamento particional, hierárquico e fuzzy. O desenvolvimento do trabalho proposto visa promover uma aproximação entre o meio acadêmico e o meio empresarial, para possibilitar que os resultados de pesquisas desenvolvidas no âmbito do programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação da UFSCar venahm a ser empregados na solução efetiva dos problemas encontrados pela empresa.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador / Estevam Rafael Hruschka Junior - Integrante. Financiador(es): EBIZ Solution Ltda - Bolsa.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
      Descrição: Este projeto tem como objetivo investigar, propor, implementar e avaliar métodos de aprendizado supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado como tarefas de descober ta de conhecimento em banco de dados de ocorrências policiais. No contexto de aprendizado supervisionado serão investigados algoritmos para otimização do aprendizado de redes bayesianas. Sob o enfoque de aprendizado não supervisionado e semi-supervisionado serão investigados algoritmos de agrupamento particional, hierárquico e fuzzy. O desenvolvimento do trabalho proposto visa promover uma aproximação entre o meio acadêmico e o meio empresarial, para possibilitar que os resultados de pesquisas desenvolvidas no âmbito do programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação da UFSCar venahm a ser empregados na solução efetiva dos problemas encontrados pela empresa. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Estevam Rafael Hruschka Júnior - Integrante / Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador. Financiador(es): EBIZ Solution Ltda - Bolsa. Número de produções C, T A: 3 / Número de orientações: 1
      Membro: Estevam Rafael Hruschka Junior.
    5. 2004-2008. Aprendizado e Otimizacao de Bases de Conhecimento Fuzzy usando Algoritmos Geneticos
      Descrição: Este projeto tem como principal objetivo investigar métodos de geração e/ou otimização automática de bases de conhecimento fuzzy pelo uso de computação evolutiva, em particular os Algoritmos Genéticos. Os Algoritmos Genéticos têm sido largamente utilizados como paradigma de aprendizado nesse contexto, sob diferentes enfoques como construção de regras fuzzy, definição de conjuntos fuzzy, redução do número de regras definidas previamente, sintonia de conjuntos fuzzy pela otimização de parâmetros, eliminação de redundâncias, entre outras. A combinação de metodologias como Sistemas Fuzzy e Algoritmos Genéticos deu origem a uma linha de pesquisa que passou a ser referenciada como Sistemas Fuzzy Genéticos. A motivação principal para as pesquisas realizadas nessa área é aderente a um dos princípios da Computação Flexível: explorar o balanceamento de vantagens de abordagens complementares, utilizando as possiblidades de aprendizado dos Algoritmos Genéticos combinadas com a facilidade de representação dos Sistemas Fuzzy.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) . Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador / Alexandre Navarro - Integrante / Tatiane Nogueira - Integrante / Marcos Evandro Cintra - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia - Bolsa / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa. Número de produções C, T A: 7 / Número de orientações: 4
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    6. 2000-2002. Projeto do Sistema de Controle de FMS Utilizando a Modelagem em Redes de Petri na Programacao de CLPs
      Descrição: Este projeto teve como objetivo dar condições necessárias para que o pós-doutorado (processo FAPESP 99/05362-9) do Prof. Edilson dos Reis Rodrigues Kato pudesse ser desenvolvido. O projeto diz respeito ao controle de Sistemas Flexíveis de Manufatura (FMS) utilizando a modelagem em redes de Petri para a implementação da programação do CLP (Controlador Lógico Programável) como controlador desses sistemas. A modelagem utilizando as redes de Petri permitiu que o controle fosse validado e avaliado, através de suas características comportamentais e temporais. O programa de intertravamento pode ser gerado para a programação dos CLPs controladores utilizando os modelos dos elementos de controle do CLP e dos componentes de um FMS de forma sistemática e padronizada, permitindo um implementação e manutenção de maneira mais adequada.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador / Edilson Reis Rodrigues Kato - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 6
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    7. 1998-2002. Aquisicao e Processamento de Conhecimento Fuzzy Utilizando Modelos Conexionistas e Geneticos
      Descrição: A principal meta deste projeto é estudar e desenvolver métodos de aquisição e processamento de conhecimento fuzzy, principalmente pela utilização de modelos conexionistas e genéticos, visando fornecer mecanismos de apoio ao desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento. Os trabalhos propostos no contexto deste projeto visam estender e aperfeiçoar o modelo de construção de bases de regras nebulosas representadas nas estruturas de Redes de Petri Nebulosas desenvolvidas na etapa anterior (Projeto: Redes de Petri Nebulosas no Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento, ago94 - jul96).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador / José Augusto Fabri - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa. Número de produções C, T A: 4 / Número de orientações: 3
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    8. 1997-2000. RECOPE ? Sistemas Inteligentes para Engenharia
      Descrição: Projeto apoiado pelo programa RECOPE/FINEP ? Redes de Informática Aplicadas á Engenharia, subrede de Inteligência Artificial. Projeto multi-institucional, com uma equipe de trinta e dois pesquisadores de dez unidades de pesquisa: CEFET-MG, COPPE-UFRJ, EESC-USP, EFEI-MG, ILTC-Niterói RJ, ICMC-USP, UFF-RJ, UFMG, UFSCar-SP, UFPE. A equipe foi dividida em três grupos de trabalho: Grupo de Redes Neurais, Lógica Fuzzy e Aplicações; Grupo de Data Mining e Aplicações; Grupo de Aquisição de Conhecimento e Aplicações. O projeto teve como um de seus objetivos centrais criar vantagens competitivas sustentáveis para que empresas e organizações brasileiras possam competir em uma economia cada vez mais baseada em informação e conhecimento. Sub-projeto da UFSCar: Aquisição e Processamento de Conhecimento Fuzzy na Automação Industrial. O trabalho desenvolvido pelos docentes do Departamento de Computação da UFSCar que participaram deste projeto foi fundamentado em três grandes áreas do conhecimento: Inteligência Artificial, Simulação e Automação. A nossa equipe participou, dentro do projeto Sistemas Inteligentes para Engenharia, do grupo de Redes Neurais, Lógica Fuzzy e Aplicações, coordenado pelo prof. André de Carvalho, do ICMC. O foco de convergência das linhas de pesquisa em desenvolvimento é o tratamento da imprecisão e aplicação de raciocínio aproximado para simplificar o modelamento de sistemas. As atividades desenvolvidas no projeto foram direcionadas às linhas de trabalho de aquisição e processamento de conhecimento fuzzy e programação da produção em FMS. Recursos: Agência Financiadora: FINEP/RECOPE - Ref. 0595/96; Vigência: 1998 e 2000; Valor Financiado: R$ 135.500,00 .. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Paulo Rogério Politano - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Solange de Oliveira Resende - Coordenador / André Carvalho - Integrante / Orides Morandim Junior - Integrante / Nelson Ebecken - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Integrante / Paulo Eduardo Maciel de Almeida - Integrante / Antonio de Pádua Braga - Integrante / Ana Cristina Bicharra Garcia - Integrante. Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 6
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    9. 1997-1998. IPAC ? Integracao de Paradigmas Simbolico, Fuzzy e Neural na Aquisicao de Conhecimento
      Descrição: O objetivo deste projeto foi a investigação e extensão de métodos de Aquisição de Conhecimento sob abordagens diferentes, isoladamente ou de forma combinada. As etapas de desenvolvimento abrangem o estudo e comparação de metodologias de AC, inicialmente propostas em contextos diferentes, de acordo com critérios como adequação a conjuntos de dados específicos, facilidade de fusão, balanceamento de vantagens, aspectos positivos e negativos da combinação de algoritmos. Estão incluídos neste projeto a investigação de abordagens de Aquisição baseada em Modelos (métodos fortes e fracos) e Aprendizado por Classificação (paradigma simbólico, fuzzy e neural). Apoiado pelo Projeto ProTeM-CC fase 3. No. 95/680069-0. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) . Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador / Maria Carolina Monard - Integrante / Maria do Carmo Nicoletti - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / Doris Feraz de Aragon - Integrante / Solange de Oliveira Resende - Integrante / André Carvalho - Integrante / Ricardo Luis de Freitas - Integrante / Roseli Francelim Romero - Integrante / José Pacheco de Almeida Prado - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 3 / Número de orientações: 3
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    10. 1996-1998. Redes de Petri Nebulosas no Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento - fase 2
      Descrição: O objetivo deste projeto foi dar continuidade as investigações relacionadas as Redes de Petri Nebulosas de Alto Nível como modelos para representação e processamento do conhecimento em sistemas baseados em regra fuzzy.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa. Número de produções C, T A: 4 / Número de orientações: 2
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    11. 1994-1996. Redes de Petri Nebulosas no Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento
      Descrição: O objetivo deste projeto é buscar novos resultados relativos ao uso de Redes de Petri Nebulosas (RPN) e Redes de Petri NEbulosas de Alto Nível (RPNAN) no desenvolvimento de SIstemas Nebulosos, dando continuidade às pesquisas sobre a modelagem, projeto e verificação de bases de regras nebulosas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Heloisa de Arruda Camargo - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa. Número de produções C, T A: 4
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (4)
    1. 2nd Place in the 2012-13 Best Thesis Award of the North American Fuzzy Information Processing Society (NAFIPS) (coorientadora), North American Fuzzy Information Processing Society (NAFIPS).. 2015.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    2. Best Student Paper Award in the area of Artificial Intelligence and Decision Support Systems (co-author), ICEIS - Instituite for Systems and Technologies of Information, COntrol and Communication.. 2013.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    3. Distinguished Paper Award no 5th Joint VORTE-MOST Ontology Research International Workshop at the 14th IEEE EDOC, EDOC 2010 Program committee.. 2010.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.
    4. Artigo Selecionado como um dos cinco melhores da conferência 7th International Conference on Intelligent Systems Design and Application - ISDA07, International Fuzzy Systems Association - IFSA.. 2007.
      Membro: Heloisa de Arruda Camargo.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (44)
    1. BRACIS 2016 - Brazilian Conference on Intelligent Systems. Assembléia da Comissão Especial de Inteligência Artificial da SBC (CEIA). 2016. (Congresso).
    2. Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy. 2016. (Congresso).
    3. Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2016). Participação na reunião das comissões especiais como coordenadora da Comissão de Inteligência Artificial. 2016. (Congresso).
    4. IEEE International Conference on Fuzzy Systems. Imbalanced Datasets in the Generation of Fuzzy Classification Systems - An Investigation using a Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Decomposition. 2016. (Congresso).
    5. IEEE International Conference on Fuzzy Systems. Flexible Document Organization by Mixing Fuzzy and Possibilistic Clustering algorithms. 2016. (Congresso).
    6. Microsoft Research Latin America Faculty Summit 2016. 2016. (Simpósio).
    7. 16th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA) and the 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT). A hybrid forecast model combining fuzzy time series, linear regression and a new smoothing technique. 2015. (Congresso).
    8. 16th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA) and the 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT). A proposal for regime change/duration classification in chaotic systems. 2015. (Congresso).
    9. 2015 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE). FCA-BASED RULE GENERATOR, a framework for the genetic generation of fuzzy classification systems using formal concept analysis. 2015. (Congresso).
    10. 2015 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE). NSGA-DO: Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm Distance Oriented. 2015. (Congresso).
    11. Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2015). Participação da reunião das comissões especiais como coordenadora da Comissão de Inteligência Artificial. 2015. (Congresso).
    12. International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Applying a Fuzzy Decision Tree Approach to Soil Classification. 2014. (Congresso).
    13. BRACIS 2013 - Brazilian Conference on Intelligent Systems. Chair de Programa. 2013. (Congresso).
    14. IFSA World Congress and NAFIPS Annual Meeting. Multi-objective Iterative Genetic Approach for Learning Fuzzy Classification Rules with Semantic based Selection of the Best Rule. 2013. (Congresso).
    15. IFSA World Congress and NAFIPS Annual Meeting. A comparative analysis of pruning strategies for fuzzy decision trees. 2013. (Congresso).
    16. BRACIS 2012 - Brazilian Conference on Intelligent Systems. Multiobjective Genetic Optimization of Fuzzy Partitions and T-Norm Parameters in Fuzzy Classifiers. 2012. (Congresso).
    17. IEEE World Congress on Computational Intelligence. Using Fuzzy Formal Concepts in the Genetic Generation of Fuzzy Systems. 2012. (Congresso).
    18. IEEE World Congress on Computational Intelligence. Multiobjective Genetic Generation of Fuzzy Classifiers using the Iterative Rule Learning. 2012. (Congresso).
    19. VIII Encontro NAcional de Inteligência Artificial.Coordenação da Seção de Sistemas Fuzzy. 2011. (Simpósio).
    20. V Workshop de Grupos de Pesquisa - 9a. Jornada científica e Tecnológica da UFSCar.Grupo de Inteligência Artificial. 2011. (Outra).
    21. 11th Brazilian Symposium on Neural Networks.Coordenação de seção - Fuzzy Systems. 2010. (Simpósio).
    22. Brazilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA.Coordenação de sessão - Ontologies, Knowledge Representation and Reasoning. 2010. (Simpósio).
    23. IEEE International Conference on Fuzzy Systems. Interval Type-2 Fuzzy Classifier Design Using Genetic Algorithms. 2010. (Congresso).
    24. VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial.ENIA - Abertura. 2009. (Simpósio).
    25. XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2009. (Congresso).
    26. 19th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence.Agrupamento Semi-supervisionado e Não-spervisionado para Análise de Dados de Expressão Gênica. 2008. (Simpósio).
    27. Workshop sobre Perspectivas para a Pesquisa em Computação no Estado de São Paulo - FAPESP. 2008. (Oficina).
    28. 7th. International Conference on Intelligent Systems Design and Applications - ISDA07. Fuzzy Rule Base Generation through Genetic Algorithms and Bayesian Classifiers - a Comparative Approach. 2007. (Congresso).
    29. III Workshop de Grupos de Pesquisa - 7a. Jornada científica da UFSCar.Grupo de Inteligência Artificial - UFSCar. 2007. (Outra).
    30. I Seminário de Inovações Pedagógicas no Ensino de Graduação da UFSCAR- currículo, prática docente e avaliação". 2007. (Seminário).
    31. VI Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2007).Geração de Regras Fuzzy com Pré-Seleção de Regras Candidatas. 2007. (Simpósio).
    32. XXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Participação no Grupo de trabalho do WEI -XIV Workshop sobre Educação em Computação - Fórum de Coordenadores de pós-Graduação. 2007. (Congresso).
    33. The International Joint Conference IBERAMIA/SBIA/SBRN 2006. Coordenadora de sessão Técnica - Hybrid Intelligent Systems. 2006. (Congresso).
    34. Workshop on Computational Intelligence. 2006. (Oficina).
    35. XXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Participação no Grupo de Trabalho do WEI - Fórum de Coordenadores de Pós-Graduação. 2006. (Congresso).
    36. É Dia de Java!. 2005. (Oficina).
    37. Encontro Nacional de Inteligência Artificial. 2005. (Simpósio).
    38. II Workshop de Grupos de Pesquisa - 6a. Jornada Científica da UFSCar.Painel - Grupo de Inteligência Artificial e Automação. 2005. (Outra).
    39. XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Participação no Grupo de Trabalho 7 do WEI - Fórum de Coordenadores de Pós-Graduação. 2005. (Congresso).
    40. Brazilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA 2004.A Study of the Reasoning Methods Impact on Genetic Learning and Optimization of Fuzzy Rules. 2004. (Simpósio).
    41. XII Congresso de Iniciação Científica - UFSCar. Coordenadora de Sessão Técnica. 2004. (Congresso).
    42. I Workshop de Grupos de Pesquisa - 5a. Jornada Científica da UFSCar.Grupo de Inteligência Artificial e Automação - UFSCar. 2003. (Oficina).
    43. XVI Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (SBIA02) and VII Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN02). 2002. (Simpósio).
    44. International Joint Conference - 7th Iberoamerican Conference on AI - 15th Brazilian Conference on AI (IBERAMIA-SBIA). Sistema Neuro-Fuzzy para Aquisição de Conhecimento (NeuroFAC). 2000. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (7)
    1. de Arruda Camargo, H; HRUSCHKA JUNIOR, E. R.. General Chair do Brazilian Symposium on Intelligent Systems. 2014. Congresso
    2. CAMARGO, H.. VI WGP - Workshop de Grupos de Pesquisa - 10a. Jornada Científica da UFSCar. 2013. (Outro).. . 0.
    3. CAMARGO, Heloisa A.; POZO, A. T. R.. Coordenadora do Comitê de Programa do BRACIS2013 - Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2013. Congresso
    4. REVOREDO, K. ; CAMARGO, H. ; COSTA, A. C. R.. Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA2012) - evento satélite do BRACIS 2012. 2012. Concurso
    5. CAMARGO, Heloisa de Arruda. Coordenadora do Comitê de Programa do VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial - ENIA 2009. 2009. (Congresso).. . 0.
    6. CAMARGO, Heloisa de Arruda; NICOLETTI, Maria Do Carmo ; HRUSCHKA JUNIOR, E. R.. Chair of the Joint Session on Adaptive Networked Systems and Fuzzy Knowledge Bases, in the 21th International Conference on Industrial, Engineering Other Applications of Allied Intelligent Systems IEA-AIE 2008. 2008. Congresso
    7. CAMARGO, Heloisa de Arruda; RESENDE, S. O. ; CARVALHO, A. ; POLITANO, Paulo Rogério ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; MONARD, Maria Carolina. IV Workshop de Sistemas Inteligentes para Engenharia. 1999. Outro

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (5)
    • Heloisa de Arruda Camargo ⇔ Orides Morandin Junior (9.0)
      1. MORANDIM JUNIOR, Orides ; CASTRO, Pablo Alberto Dalbem de ; KATO, Edílson Reis Rodrigues ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A Genetic Fuzzy System for Defining a Reactive Dispatching Rule for AGVs. Em: SMC2006 - IEEE International Conference on Systems, 2006.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. CASTRO, Pablo Alberto Dalbem de ; PIRES, Matheus Giovanni ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; KATO, Edilson Reis Rodrigues. Genetic Learning of Fuzzy Rules Applied to Sequencing Problem of FMS*. Em: SMC2004 - IEEE International Conference on Systems, v. 1, p. 4336-4341, 2004.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A Control Design Approach for Complex Automatic Manufacturing Systems. Em: SMC2001 - IEEE International Conference on Systems, v. 0, p. 2475-2480, 2001.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. POLITANO, Paulo Rogério ; KATO, Edilson Reis Rodrigues ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; MORANDIM JUNIOR, Orides. Automatic Manufacturing Systems Scheduling Based on Fuzzy Logic. Em: Automatic Manufacturing Systems Scheduling Based on Fuzzy Logic, v. XVII, p. 464-469, 2001.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      5. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A modular modeling approach for CNC machines control using Petri Nets. Em: SMC2000 - IEEE International Conference on Systems, v. 5, p. 3147-3152, 2000.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      6. POLITANO, Paulo Rogério ; KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A Reactive Programming Procedure for Flexible Manufacturing Systems. Em: SMC2000 - IEEE International Conference on Systems, v. 3, p. 2156-2161, 2000.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      7. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. An automatic manufacturing systems control modeling approach using Petri Nets. Em: SCI 2000 - 4th World Multiconference on Systemic, p. 1-6, 2000.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      8. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; ZAMPRONIO, J.. Production Planning System Based on Simulation: Find the Best Plant Stocking Policy. Em: IV INDUSCON - IEEE - Industry Applications Society, p. 435-440, 2000.
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      9. MORANDIM JUNIOR, Orides ; KATO, Edilson Reis Rodrigues ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; PORTO, A. J. V.. A modular modeling approach for automated manufacturing systems based on shared resources and process planning using Petri Nets. Em: SMC2000 - IEEE International Conference on Systems, v. 4, p. 3057-3062, 2000.
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    • Heloisa de Arruda Camargo ⇔ Paulo Rogério Politano (8.0)
      1. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A Control Design Approach for Complex Automatic Manufacturing Systems. Em: SMC2001 - IEEE International Conference on Systems, v. 0, p. 2475-2480, 2001.
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      2. POLITANO, Paulo Rogério ; KATO, Edilson Reis Rodrigues ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; MORANDIM JUNIOR, Orides. Automatic Manufacturing Systems Scheduling Based on Fuzzy Logic. Em: Automatic Manufacturing Systems Scheduling Based on Fuzzy Logic, v. XVII, p. 464-469, 2001.
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      3. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A modular modeling approach for CNC machines control using Petri Nets. Em: SMC2000 - IEEE International Conference on Systems, v. 5, p. 3147-3152, 2000.
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      4. POLITANO, Paulo Rogério ; KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A Reactive Programming Procedure for Flexible Manufacturing Systems. Em: SMC2000 - IEEE International Conference on Systems, v. 3, p. 2156-2161, 2000.
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      5. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. An automatic manufacturing systems control modeling approach using Petri Nets. Em: SCI 2000 - 4th World Multiconference on Systemic, p. 1-6, 2000.
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      6. KATO, Edilson Reis Rodrigues ; MORANDIM JUNIOR, Orides ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; ZAMPRONIO, J.. Production Planning System Based on Simulation: Find the Best Plant Stocking Policy. Em: IV INDUSCON - IEEE - Industry Applications Society, p. 435-440, 2000.
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      7. MORANDIM JUNIOR, Orides ; KATO, Edilson Reis Rodrigues ; POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; PORTO, A. J. V.. A modular modeling approach for automated manufacturing systems based on shared resources and process planning using Petri Nets. Em: SMC2000 - IEEE International Conference on Systems, v. 4, p. 3057-3062, 2000.
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      8. POLITANO, Paulo Rogério ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; PORTO, A. J. V.. Programação de Sistemas Flexíveis em Manufatura Baseada em Lógica Fuzzy. Em: XI Congresso Brasileiro de Automática, v. 1, p. 287-292, 1996.
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    • Heloisa de Arruda Camargo ⇔ Marilde Terezinha Prado Santos (5.0)
      1. Yaguinuma, C. ; SANTOS, M. T. P. ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; Nicoletti M. C. ; Nogueira, T. M.. A meta-ontology for modeling fuzzy ontologies and its use in classification tasks based on fuzzy rules. International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications. v. 6, p. 89-101, issn: 2150-7988, 2014.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. Yaguinuma, Cristiane A. ; Magalhães, Walter C. P. ; Santos, Marilde T. P. ; CAMARGO, HELOISA A. ; Reformat, Marek. Combining Fuzzy Ontology Reasoning and Mamdani Fuzzy Inference System with HyFOM Reasoner. Em: Hammoudi, Slimane; Cordeiro, José; Maciaszek, A. Leszek; Filipe, Joaquim. (Org.). Lecture Notes in Business Information Processing. 190ed. : Springer International Publishing. 2014.v. 190, p. 174-189.
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      3. YAGUINUMA, C. A. ; MAGALHAES JR., W. C. P. ; Santos, T. P. M. ; CAMARGO, Heloisa A.. HyFOM Reasoner: Hybrid Integration of Fuzzy Ontology and Mamdani Reasoning. Em: 15th International Conference on Enterprise Information Systems, v. 1, p. 370-380, 2013.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      4. YAGUINUMA, CRISTIANE A. ; SANTOS, MARILDE T. P. ; Camargo, Heloisa A. ; REFORMAT, MAREK. A FML-based Hybrid Reasoner Combining Fuzzy Ontology and Mamdani Inference. Em: 2013 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE), v. 1, p. 1-8, 2013.
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      5. YAGUINUMA, CRISTIANE ; Santos, Marilde T. P. ; CAMARGO, HELOISA A. ; NICOLETTI, MARIA C. ; NOGUEIRA, TATIANE M.. Fuzz-Onto: A meta-ontology for representing fuzzy elements and supporting fuzzy classification rules. Em: 2012 12th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), p. 166-171, 2012.
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    • Heloisa de Arruda Camargo ⇔ Estevam Rafael Hruschka Júnior (4.0)
      1. CINTRA, Marcos Evandro ; CAMARGO, H.A. ; HRUSCHKA JUNIOR, E. R. ; NICOLETTI, Maria Do Carmo. Automatic Construction of Fuzzy Rule Bases: a further Investigation into two Alternative Inductive Approaches. Journal of Universal Computer Science (Print). v. 14, p. 2456-2470, issn: 0948-695X, 2008.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      2. YIN, I-HSIEN ; HRUSCHKA JR., ESTEVAM R. ; CAMARGO, HELOISA DE_A.. Intelligent Classification System Using a Pruned Bayes Fuzzy Rule Set. Em: The Ninth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2010), v. 1, p. 635-640, 2010.
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      3. HRUSCHKA JUNIOR, E. R. ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; CINTRA, Marcos Evandro ; NICOLETTI, Maria Do Carmo. BayesFuzzy: using a Bayesian Classifier to Induce a Fuzzy Rule Base. Em: IEEE International Conference on Fuzzy Systems - FUZZ-IEEE2007, v. 1, p. 1788-1793, 2007.
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      4. CINTRA, Marcos Evandro ; CAMARGO, Heloisa de Arruda ; HRUSCHKA JUNIOR, E. R. ; NICOLETTI, Maria Do Carmo. Fuzzy Rule Base Generation through Genetic Algorithms and Bayesian Classifiers - a Comparative Approach. Em: The seventh International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2007), v. 1, p. 315-320, 2007.
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    • Heloisa de Arruda Camargo ⇔ Edilson Reis Rodrigues Kato (1.0)
      1. MORANDIM JUNIOR, Orides ; CASTRO, Pablo Alberto Dalbem de ; KATO, Edílson Reis Rodrigues ; CAMARGO, Heloisa de Arruda. A Genetic Fuzzy System for Defining a Reactive Dispatching Rule for AGVs. Em: SMC2006 - IEEE International Conference on Systems, 2006.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]




Data de processamento: 24/11/2017 12:06:51