Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Estruturas de Engenharia Civil, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação dos Professores Doutores José Couto Marques e Rui Carneiro de Barros

Este trabalho apresenta algoritmos de reconhecimento e parsing para um subconjunto da Gramática Livre de Contexto Lexicalizada (GLCL) da língua portuguesa. A GLCL apresentada neste trabalho estende o domínio de localidade de uma Gramática Livre de Contexto (GLC) do português fazendo com que um item lexical (símbolo terminal das gramáticas formais) apareça como parte das estruturas elementares sem alterar as estruturas das árvores utilizadas, o que é lingüisticamente muito significativo. A GLCL é uma forma restrita da Gramática de Adjunção de Árvores Lexicalizada (LTAG) que pode somente gerar linguagens livres de contexto, mantendo limites de complexidade de ordem cúbica, no pior caso, para o reconhecimento e parsing. Inicialmente, é apresentada uma introdução à área das Interfaces em Linguagem Natural para Banco de Dados (ILNBDs) referenciando as principais motivações e problemas encontrados no uso destas. O trabalho também apresenta uma introdução ao processamento da linguagem natural, situando gramáticas e analisadores sintáticos, buscando inserir este trabalho em seu contexto. Para um embasamento teórico é descrito o formalismo das GLCLs, com suas características, componentes, e operações de combinações entre os componentes. Os componentes principais do formalismo são dois conjuntos de árvores: árvores iniciais, as quais são combinadas por substituição, e árvores auxiliares, combinadas por uma forma restrita de adjunção.A seguir, é apresentado o subconjunto da língua escolhida. Algumas famílias de árvores foram descritas, mostrando um conjunto de orações na voz ativa, passiva, orações relativas, interrogativas e clivadas. A gramática está descrita de acordo com o formalismo da GLCL. Finalmente, algoritmos de reconhecimento e parsing para a GLCL da língua portuguesa serão desenvolvidos.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-22T13:19:28Z No. of bitstreams: 1 Patricia Moraes Rêgo.pdf: 1511056 bytes, checksum: 21108136b08107eeb212f5d74ed79ef7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T13:19:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Patricia Moraes Rêgo.pdf: 1511056 bytes, checksum: 21108136b08107eeb212f5d74ed79ef7 (MD5) Previous issue date: 2007-08-03 / FAPEMA / In this work are proposed models and a convergence analysis of a hierarchical genetic algorithm for the linear quadratic regulator design loop recovery through LQG/LTR controllers. Models are oriented to the weighting and covariance matrices searching of the performance indices of the LQR and LQG design, respectively, and to the selection of the matrices for the LQR design loop recovery gain. The convergence analysis aims at promoting the enhancement of the algorithm performance, as well as to generate satisfactory solutions and speed up the convergence time. The algorithm performance is evaluated with respect to the e ects of an elitist strategy embodied into the algorithm and to variations in the values of some given parameters of the algorithm. The proposed methodology is evaluated in a multi-variable dynamical system representing an aircraft. / Propõe-se neste trabalho os modelos e a análise de convergência de um algoritmo genético hierárquico para recuperação da malha de projeto do regulador linear quadrático por controladores LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery). Os modelos dedicam-se à busca das matrizes de ponderações e covariâncias dos índices de desempenho dos projetos de controladores LQR (Linear Quadratic Regulator) e LQG (Linear Quadratic Gaussian), respectivamente, e à seleção de matrizes de ajuste para o ganho de recuperação da malha do projeto LQR. O objetivo da análise de convergência é promover melhorias no desempenho do algoritmo no sentido de gerar soluções satisfatórias e acelerar o tempo de convergência. O desempenho do algoritmo é avaliado em relação aos efeitos de uma estratégia elitista incorporada ao algoritmo e à variações nos valores de determinados parâmetros do algoritmo. A metodologia proposta é avaliada em um sistema dinâmico multivariável que representa uma aeronave.