Thesis (Ph. D.)--University of Washington, 2000. / Vita. Includes bibliographical references (leaves 35-36).

Submitted by Deyver Bordin null (bordindeyver@gmail.com) on 2016-04-27T19:25:46Z No. of bitstreams: 1 Dissertação-Deyver_Bordin.pdf: 2427410 bytes, checksum: 6d5ca64d19abc0fa03677b3f587d6e74 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-04-29T22:04:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bordin_d_me_tupa.pdf: 2427410 bytes, checksum: 6d5ca64d19abc0fa03677b3f587d6e74 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-29T22:04:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bordin_d_me_tupa.pdf: 2427410 bytes, checksum: 6d5ca64d19abc0fa03677b3f587d6e74 (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / O tomate é uma importante cultura, não só em termos de produção, mas também em valor econômico, por ser uma hortaliça bastante industrializada e ainda conta com um aumento da produção per capita anual no Brasil, o que coloca o produto em destaque, além de estar diariamente na dieta alimentar de grande parte da população. Para o cultivo do tomate, duas preocupações devem ser levadas em conta: a quantidade de água, pois a baixa umidade do solo restringe seu crescimento reduzindo, sua produção e a qualidade da água que será utilizada na irrigação do tomateiro, pois, esta deve estar livre de contaminantes biológicos, teor de sais inferior a 1,5 g L-1 para evitar o murchamento foliar nos horários mais quentes do dia, queimadura do ápice e dos bordos da folha pela morte do tecido foliar e até mesmo da planta. Visando economia de recursos e aumento na produtividade no cultivo do tomate, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema computacional para a avaliação da cultura do tomate híbrido (Licopersicum esculentum). Em que foi utilizado um sistema baseado em regras fuzzy por meio do software Matlab® utilizando dados biométricos da cultura do tomate submetido em diferentes níveis de irrigação e salinidade, sendo avaliado ao longo do ciclo. O experimento foi realizado em uma casa de vegetação da UNESP/FCA. Para tanto, foi utilizado a linguagem Delphi, os dados do experimento e a modelagem fuzzy. Este software possibilita ao produtor um indicativo da viabilidade de produção, além de fornecer subsídios para avaliar e manejar de forma eficiente e eficaz, assim sendo uma poderosa ferramenta de tomada de decisão, que visa obter maior produtividade e economia dos recursos hídrico e enérgicos. / The tomato is an important crop, not only in terms of production, but also in economic value, being a vegetable very industrialized and also includes an increase in annual per capita production in Brazil, which puts the product highlighted, and be daily in the diet of most of the population. For growing tomatoes, two concerns should be taken into account: the amount of water because of the low soil moisture restricts its growth reducing production and quality of water to be used in tomato irrigation, therefore it must be free of biological contaminants, salt content less than 1.5 g L-1 to prevent leaf wilting in the hottest times of the day, apex burn and leaf edges of the death of leaf tissue and even the plant. Aiming to save resources and increase productivity in growing tomatoes, this study aimed to develop a computer system for the evaluation of hybrid tomato crop (Licopersicum esculentum). It was used a system based on fuzzy rules using the Matlab software using biometric data of the tomato crop submitted at different levels of irrigation and salinity, and evaluated over the cycle. The experiment was conducted in a greenhouse at UNESP/FCA. Therefore, we used the Delphi language, experimental data and fuzzy modeling. This software enables the producer indicative of production feasibility, and provide subsidies to assess and manage efficiently and effectively, making it a powerful decision-making tool, which aims to achieve greater productivity and economy of water and energetic resources.

The doctoral thesis is concerned with the services sector and the area of mass production. Particularly, the optimization of the product portfolio of the travel agency and the optimization of production rounds of ammunition. The theoretical part deals with the current overview of discussed topic. Further, the terminology and methods of the decision-making process are defined to support decision making. The theoretical basis of research focused on the choice of appropriate input variables in the area of services, and on the choice of a particular material option in the production area and appropriate equipment for the production. The theoretical part forms the basis for the practical part of the thesis. For the doctoral thesis was chosen an enterprise operating in the defined sector. Product portfolio for the services sector is optimised using Fuzzy logic and Fuzzy sets so that the enterprise can maintain its competitiveness in todays highly ambitious market. Product portfolio for manufacture is optimised for achieving desired properties of the product. The main aim of the thesis is to propose a new methodological approach for the management of selected business processes in their nonstationary time course. The aim of the practical implementation is to verify the functionality of the proposed methodological approach, both in the area of services and in the field of mass production.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:34:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-10-22Bitstream added on 2014-06-13T19:24:01Z : No. of bitstreams: 1 lotufo_fa_dr_guara.pdf: 770948 bytes, checksum: 85cf3f28deae1f6244636a7884900791 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta uma metodologia para desenvolvimento de sensores virtuais capazes de inferir variáveis de processos altamente não lineares e variantes no tempo. A metodologia proposta emprega modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos complexos, em que a parte antecedente das regras emprega a técnica de agrupamento (clusterização) de Gustafson-Kessel (product space clustering), e os parâmetros da parte conseqüente das regras são estimados utilizando-se o algoritmo dos mínimos quadrados recursivos, com fator de esquecimento variável. O algoritmo proposto foi avaliado por meio de um modelo virtual implementado em ambiente Matlab®/Simulink® para o processo de neutralização de pH, amplamente utilizado pela literatura técnico-científica para investigação de algoritmos de identificação, controle de processos e simulação de sistemas não lineares e variantes no tempo. O algoritmo de identificação nebulosa proposto e implementado neste trabalho, utilizado como sensor virtual de pH, forneceu resultados muito coerentes, quando comparado com outras técnica de modelagem da literatura, no tocante ao tempo de resposta, erro de predição, capacidade de adaptação e número de amostras necessárias à fase de treinamento / The design of a virtual sensor involves the choice of variables to be measured and the choice of a method for obtaining the model. This paper presents a methodology for developing virtual sensors capable of inferring process variables highly nonlinear and time varying. The proposed methodology employs fuzzy modeling of complex dynamic systems in which the antecedent part of rules employs the technique of clustering Gustafson-Kessel (product space clustering), and the parameters of consequent part of rules are estimated using the algorithm of the minimum recursive squares with variable forgetting factor. The algorithm was evaluated through a virtual model implemented in Matlab®/Simulink® for the pH neutralization process, widely used by scientific and technical literature to investigate the identification algorithms, process control and simulation of nonlinear systems and variants in time. The fuzzy identification algorithm proposed and implemented in this work, used as a virtual sensor of pH, provided very interesting results when compared with other modeling technique of the literature regarding the response time, error prediction, adaptive capacity and number of samples necessary for the training phase

Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-28Bitstream added on 2014-11-10T11:58:00Z : No. of bitstreams: 1 000794379.pdf: 1678626 bytes, checksum: b6d9b23c03cc8335775be33854ac5879 (MD5) / Os sistemas fuzzy e neuro fuzzy têm sido usados com sucesso para resolver problemas em diversas áreas, como medicina, indústria, controle, agronomia e aplicações acadêmicas. Nas últimas décadas, as redes neurais têm sido utilizadas para identificação, avaliação e previsão e dados na medicina e na agronomia. Nesta tese, realizou-se um novo estudo comparativo entre as redes neuro fuzzy (ANFIS), rede perceptron multicamadas (MLP), rede função de base radial (RBF) e regressão generalizada (GRNN) na área de engenharia biomédica. Na engenharia biomédica as redes neurais e neuro fuzzy foram treinadas e validadas com dados de pacientes hígidos e hemiplégicos (pacientes com sequela motora após acidente vascular cerebral no hemicorpo direito ou esquerdo do cérebro) coletados por meio de um baropodômetro eletrônico (91 indivíduos, sendo 81 hígidos e 10 hemiplégicos). A rede GRNN apresentou o menor erro RMSE (Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático), porém a rede MLP conseguiu identificar um caso de hemiplegia. Na área de agricultura foi proposto um novo estudo comparativo utilizando redes neurais para previsão de produção de trigo (Triticum aestivum). Para este estudo utilizou-se uma base de dados experimental de trigo avaliada no período dois anos na região de Selvíria-MS. A validação foi realizada comparando-se a produção estimada pelas redes neurais MLP, GRNN e RBF com a curva de regressão quadrática, comumente utilizada para este fim, e com a rede neuro fuzzy ANFIS. O erro RMSE calculado com as redes neurais GRNN e RBF foi menor do que o obtido com a regressão quadrática e com o ANFIS utilizando o treinamento (híbrido). Para validação dos resultados obtidos em hemiplegia utilizou-se o RMSE, a matriz de confusão, a sensitividade, a especificidade e a acurácia. Os resultados mostraram que a utilização das redes neurais e redes neuro fuzzy, na engenharia biomédica, pode ser uma alternativa viável para ... / The fuzzy and neuro fuzzy systems have been successfully used to solve problems in various fields such as medicine, manufacturing, control, agriculture and academic applications. In recent decades, neural networks have been used to the identification, assessment and diagnosis of diseases. In this thesis we performed a comparative study among fuzzy neural networks (ANFIS), multilayer perceptron neural networks (MLP), radial basis function network (RBF) and generalized regression (GRNN) in the area of biomedical engineering and agronomy. In biomedical engineering neural networks and neuro fuzzy were trained and validated with data set from patients (91 subjects, 81 healthy and 10 hemiplegic). The GRNN network had the lowest Root Mean Square Error (RMSE), but the MLP network was able to identify a case of hemiplegia. In the area of agriculture a comparative study to estimate the wheat (Triticum aestivum) productivity was proposed using neural networks. For this study it was used data from an experimental database of wheat cultivars evaluated during two years in the region of Selvíria - MS. The validation was performed by comparing the estimated productivity through the quadratic regression curve and the output of the ANFIS with the neural networks. The RMSE error calculated with the GRNN and RBF neural networks was lower than that obtained with the quadratic regression and the ANFIS. The results obtained in the study of hemiplegia were validated using the RMSE, the confusion matrix, the sensitivity, the specificity and the error accuracy. The results showed that the use of neural networks and fuzzy neural networks, in biomedical engineering, can be a viable for monitoring the progress of patients and discovery new information through a combination of parameters. In agriculture this methodology can bring benefits in combining several evaluation parameters of production to optimize production while minimize financial costs in new plantations

Master of Science / Department of Electrical and Computer Engineering / Shelli K. Starrett / This thesis introduces a Vehicle to Grid (V2G) system which coordinates the charging, and discharging among the Electric Vehicles (EVs) and two-test systems, to help with peak power shaving and voltage stability of the system. Allowing EVs to charge and discharge without any control may lead to voltage variations and disturbance to the grid, but if the charging and discharging of the EVs is done in a smart manner, they can help the power network. In this thesis, fuzzy logic controllers (FLC) are used to control the flow of power between the grid and the electric vehicles. The presented work in this thesis mainly focuses on the control architecture for a V2G station that allows for using EVs batteries to help the grid’s voltage stability. The designed controllers sustain the node voltage, and thus also achieve peak shaving. The proposed architectures are tested on 16 -generator and 6-generator test systems to examine the effectiveness of the proposed designs. Five fuzzy logic schemes are tested to illustrate the V2G system’s ability to influence system voltage stability. The major contributions of this thesis are as follows: 
 • FLC based control tool for V2G station present at a weak bus in the system. • Investigate the effect of the station location and voltage sensitivity. • Comparison of chargers providing real power versus reactive power. • Simulation of controller and system interactions in a daily load curve cycle. Keywords: State of Charge (SOC), Electric Vehicle (EV), Fuzzy Logic Controller (FLC), Vehicle to grid (V2G), and Power System Voltage Stability.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:28:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-06-26Bitstream added on 2014-06-13T20:37:37Z : No. of bitstreams: 1 chaves_le_me_guara.pdf: 440958 bytes, checksum: 8b8afbcfad481f6009f5c9ccf9b696ca (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo deste trabalho foi construir um modelo lingüístico utilizando as propriedades da lógica fuzzy com 4 variáveis de entrada: peso ao nascer, idade gestacional, Apgar, fração inspirada de oxigênio e de saída a variável risco de morte. Foi oferecido uma planilha com dados reais a 4 especialistas para que estes estimassem a possibilidade de óbito. Os valores fornecidos pelos especialistas foram correlacionados com os valores fornecidos pelo modelo; o estudo incluiu 100 recém nascidos e ocorreram 8 óbitos. A possibilidade média de óbito do modelo foi de 49,7% (dp=29,3%) e para alta a média foi de 24% (dp=17,5%). Estes valores são diferentes quando comparados pelo teste t Student (t=2,44) mostrando que são diferentes com significância estatística p< 0,001. A correlação entre os especialistas e o modelo proposto foi de 80% e a acurácia do modelo foi de 81,9%. Foi notado que o risco de morte neonatal diminui quando o peso ao nascer, a idade gestacional e o Apgar aumentam, e a fração de oxigênio diminui. Este modelo preditivo não invasivo e de baixo custo financeiro pode ser usado em berçários e UTIN, pois é facilmente utilizado. / The aim of the present study was to construct a linguistic model using the properties of fuzzy logic with four input variables (birth weight, gestational age, Apgar and inspired oxygen fraction) and risk of death as the output variable. A spreadsheet with real data was given to four specialists to estimate the possibility of death. The values provided by the specialists were correlated to those provided by the model; the study included 100 and eight deaths occurred. The mean chance of death in the model was 49.7% (sd=29.3%) and the mean chance of discharge was 24% (sd=17.5%). When compared using the Student’s t-test (t=2.44), the difference between these values was statistically significant (p< 0.001). The correlation between the specialists and the proposed model was 80% and the accuracy of the model was 81.9%. The risk of neonatal death diminished with an increase in birth weight, gestational age and Apgar as well as a reduction in oxygen fraction. This non-invasive, low-cost predictive model is easy to use and may be used in nurseries and NICUs.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-03-07Bitstream added on 2014-06-13T20:29:10Z : No. of bitstreams: 1 decanini_jgms_me_ilha.pdf: 498002 bytes, checksum: 8df450be6fb3f69532ecabcc0897bc7a (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As empresas distribuidoras de energia elétrica têm investido maciçamente na modernização de suas estruturas, em especial, na automação de suas operações. Sistemas automatizados aceleram o processo de restabelecimento das condições normais de operação e propiciam maiores lucros, confiabilidade ao sistema e segurança à população. O objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de uma metodologia, robusta e rápida, para detecção e classificação de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica, baseada nos conceitos da lógica fuzzy. Desenvolveram-se algoritmos inteligentes para a realização do diagnóstico do estado do sistema. Estes auxiliam a tomada de decisão no ambiente de subestações de distribuição de energia elétrica. Os dados representativos do comportamento do sistema sob as diversas condições de falta foram obtidos através de simulações de um alimentador radial no software ATP. Os resultados obtidos foram satisfatórios e demonstraram a robustez e rapidez da metodologia proposta. / The electrical power distribution utilities have been invested massively in the modernization of its structures, especially, in automation its operations. Automated systems accelerate the process of restoration regular operation and provide greater profits, increase the system reliability and population security. The objective of this research is the development of a methodology, robust and fast, for short circuit detection and classification in distribution systems, based on fuzzy logic concepts. Intelligent algorithms have been developed to diagnose the system state. These assist decision-making in distribution substations environment. The representative data of system behavior under various conditions of fault were obtained through radial feeder simulations in the software ATP. The results were satisfactory, and demonstrated the robustness and speed of the methodology proposed.

Orientador: Luís Roberto Almeida Gabriel Filho / Coorientadora: Camila Pires Cremasco Gabriel / Coorientador: Fernando Ferrari Putti / Banca: Alfredo Bonini Neto / Banca: Carolina dos Santos Batista Bonini / Resumo: O tomate é uma importante cultura, não só em termos de produção, mas também em valor econômico, por ser uma hortaliça bastante industrializada e ainda conta com um aumento da produção per capita anual no Brasil, o que coloca o produto em destaque, além de estar diariamente na dieta alimentar de grande parte da população. Para o cultivo do tomate, duas preocupações devem ser levadas em conta: a quantidade de água, pois a baixa umidade do solo restringe seu crescimento reduzindo, sua produção e a qualidade da água que será utilizada na irrigação do tomateiro, pois, esta deve estar livre de contaminantes biológicos, teor de sais inferior a 1,5 g L-1 para evitar o murchamento foliar nos horários mais quentes do dia, queimadura do ápice e dos bordos da folha pela morte do tecido foliar e até mesmo da planta. Visando economia de recursos e aumento na produtividade no cultivo do tomate, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema computacional para a avaliação da cultura do tomate híbrido (Licopersicum esculentum). Em que foi utilizado um sistema baseado em regras fuzzy por meio do software Matlab® utilizando dados biométricos da cultura do tomate submetido em diferentes níveis de irrigação e salinidade, sendo avaliado ao longo do ciclo. O experimento foi realizado em uma casa de vegetação da UNESP/FCA. Para tanto, foi utilizado a linguagem Delphi, os dados do experimento e a modelagem fuzzy. Este software possibilita ao produtor um indicativo da viabilidade de pro... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The tomato is an important crop, not only in terms of production, but also in economic value, being a vegetable very industrialized and also includes an increase in annual per capita production in Brazil, which puts the product highlighted, and be daily in the diet of most of the population. For growing tomatoes, two concerns should be taken into account: the amount of water because of the low soil moisture restricts its growth reducing production and quality of water to be used in tomato irrigation, therefore it must be free of biological contaminants, salt content less than 1.5 g L-1 to prevent leaf wilting in the hottest times of the day, apex burn and leaf edges of the death of leaf tissue and even the plant. Aiming to save resources and increase productivity in growing tomatoes, this study aimed to develop a computer system for the evaluation of hybrid tomato crop (Licopersicum esculentum). It was used a system based on fuzzy rules using the Matlab software using biometric data of the tomato crop submitted at different levels of irrigation and salinity, and evaluated over the cycle. The experiment was conducted in a greenhouse at UNESP/FCA. Therefore, we used the Delphi language, experimental data and fuzzy modeling. This software enables the producer indicative of production feasibility, and provide subsidies to assess and manage efficiently and effectively, making it a powerful decision-making tool, which aims to achieve greater productivity and economy of water and en... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Luiz Fernando Costa Nascimento / Banca: Leonardo Mesquita / Banca: Claúdio Ribeiro Aguiar / Resumo: O objetivo deste trabalho foi construir um modelo lingüístico utilizando as propriedades da lógica fuzzy com 4 variáveis de entrada: peso ao nascer, idade gestacional, Apgar, fração inspirada de oxigênio e de saída a variável risco de morte. Foi oferecido uma planilha com dados reais a 4 especialistas para que estes estimassem a possibilidade de óbito. Os valores fornecidos pelos especialistas foram correlacionados com os valores fornecidos pelo modelo; o estudo incluiu 100 recém nascidos e ocorreram 8 óbitos. A possibilidade média de óbito do modelo foi de 49,7% (dp=29,3%) e para alta a média foi de 24% (dp=17,5%). Estes valores são diferentes quando comparados pelo teste t Student (t=2,44) mostrando que são diferentes com significância estatística p< 0,001. A correlação entre os especialistas e o modelo proposto foi de 80% e a acurácia do modelo foi de 81,9%. Foi notado que o risco de morte neonatal diminui quando o peso ao nascer, a idade gestacional e o Apgar aumentam, e a fração de oxigênio diminui. Este modelo preditivo não invasivo e de baixo custo financeiro pode ser usado em berçários e UTIN, pois é facilmente utilizado. / Abstract: The aim of the present study was to construct a linguistic model using the properties of fuzzy logic with four input variables (birth weight, gestational age, Apgar and inspired oxygen fraction) and risk of death as the output variable. A spreadsheet with real data was given to four specialists to estimate the possibility of death. The values provided by the specialists were correlated to those provided by the model; the study included 100 and eight deaths occurred. The mean chance of death in the model was 49.7% (sd=29.3%) and the mean chance of discharge was 24% (sd=17.5%). When compared using the Student's t-test (t=2.44), the difference between these values was statistically significant (p< 0.001). The correlation between the specialists and the proposed model was 80% and the accuracy of the model was 81.9%. The risk of neonatal death diminished with an increase in birth weight, gestational age and Apgar as well as a reduction in oxygen fraction. This non-invasive, low-cost predictive model is easy to use and may be used in nurseries and NICUs. / Mestre