Nos últimos anos a Web obteve um crescimento exponencial, se tornando o maior repositório de informações já criado pelo homem e representando uma fonte nova e relevante de informações potencialmente úteis para diversas áreas, inclusive a área nuclear. Entretanto, devido as suas características e, principalmente, devido ao seu grande volume de dados, emerge um problema desafiador relacionado à utilização das suas informações: a busca e recuperação informações relevantes e úteis. Este problema é tratado por algoritmos de busca e recuperação de informação que trabalham na Web, denominados rastreadores web. Neste trabalho é apresentada a pesquisa e desenvolvimento de um algoritmo rastreador que efetua buscas e recupera páginas na Web com conteúdo textual relacionado ao domínio nuclear e seus temas, de forma autônoma e massiva. Este algoritmo foi projetado sob o modelo de um sistema especialista, possuindo, desta forma, uma base de conhecimento que contem tópicos nucleares e palavras-chave que os definem e um mecanismo de inferência constituído por uma rede neural artificial perceptron multicamadas que efetua a estimação da relevância das páginas na Web para um determinado tópico nuclear, no decorrer do processo de busca, utilizando a base de conhecimento. Deste modo, o algoritmo é capaz de, autonomamente, buscar páginas na Web seguindo os hiperlinks que as interconectam e recuperar aquelas que são mais relevantes para o tópico nuclear selecionado, emulando a habilidade que um especialista nuclear tem de navegar na Web e verificar informações nucleares. Resultados experimentais preliminares apresentam uma precisão de recuperação de 80% para o tópico área nuclear em geral e 72% para o tópico de energia nuclear, indicando que o algoritmo proposto é efetivo e eficiente na busca e recuperação de informações relevantes para o domínio nuclear. / Over the last years the Web has obtained an exponential growth, becoming the largest information repository ever created and representing a new and valuable source of potentially useful information for several topics and also for nuclear-related themes. However, due to the Web characteristics and, mainly, because of its huge data volume, finding and retrieving relevant and useful information are non-trivial tasks. This challenge is addressed by web search and retrieval algorithms called web crawlers. This work presents the research and development of a crawler algorithm able to search and retrieve webpages with nuclear-related textual content, in autonomous and massive fashion. This algorithm was designed under the expert systems model, having, this way, a knowledge base that contains a list of nuclear topics and keywords that define them and an inference engine composed of a multi-layer perceptron artificial neural network that performs webpages relevance estimates to some knowledge base nuclear topic while searching the Web. Thus, the algorithm is able to autonomously search the Web by following the hyperlinks that interconnect the webpages and retrieving those that are more relevant to some predefined nuclear topic, emulating the ability a nuclear expert has to browse the Web and evaluate nuclear information. Preliminary experimental results show a retrieval precision of 80% for the nuclear general domain topic and 72% for the nuclear power topic, indicating that the proposed algorithm is effective and efficient to search the Web and to retrieve nuclear-related information.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarceloRS_TESE.pdf: 2113878 bytes, checksum: 1cc62a66f14cc48f2e97f986a4dbbb8d (MD5) Previous issue date: 2014-01-27 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This thesis describes design methodologies for frequency selective surfaces (FSSs) composed of periodic arrays of pre-fractals metallic patches on single-layer dielectrics (FR4, RT/duroid). Shapes presented by Sierpinski island and T fractal geometries are exploited to the simple design of efficient band-stop spatial filters with applications in the range of microwaves. Initial results are discussed in terms of the electromagnetic effect resulting from the variation of parameters such as, fractal iteration number (or fractal level), fractal iteration factor, and periodicity of FSS, depending on the used pre-fractal element (Sierpinski island or T fractal). The transmission properties of these proposed periodic arrays are investigated through simulations performed by Ansoft DesignerTM and Ansoft HFSSTM commercial softwares that run full-wave methods. To validate the employed methodology, FSS prototypes are selected for fabrication and measurement. The obtained results point to interesting features for FSS spatial filters: compactness, with high values of frequency compression factor; as well as stable frequency responses at oblique incidence of plane waves. This thesis also approaches, as it main focus, the application of an alternative electromagnetic (EM) optimization technique for analysis and synthesis of FSSs with fractal motifs. In application examples of this technique, Vicsek and Sierpinski pre-fractal elements are used in the optimal design of FSS structures. Based on computational intelligence tools, the proposed technique overcomes the high computational cost associated to the full-wave parametric analyzes. To this end, fast and accurate multilayer perceptron (MLP) neural network models are developed using different parameters as design input variables. These neural network models aim to calculate the cost function in the iterations of population-based search algorithms. Continuous genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and bees algorithm (BA) are used for FSSs optimization with specific resonant frequency and bandwidth. The performance of these algorithms is compared in terms of computational cost and numerical convergence. Consistent results can be verified by the excellent agreement obtained between simulations and measurements related to FSS prototypes built with a given fractal iteration / Esta tese descreve metodologias de projeto para superf?cies seletivas de frequ?ncia (FSSs) compostas por arranjos peri?dicos de patches met?licos pr?-fractais impressos em camadas diel?tricas simples (FR4, RT/duroid). As formas apresentadas pelas geometrias correspondentes ? ilha de Sierpinski e ao fractal T s?o exploradas para o projeto simples de filtros espaciais rejeita-faixa eficientes com aplica??es na faixa de micro-ondas. Resultados iniciais s?o discutidos em termos do efeito eletromagn?tico decorrente da varia??o de par?metros como, n?mero de itera??es fractais (ou n?vel do fractal), fator de itera??o fractal, e periodicidade da FSS, dependendo do elemento pr?-fractal utilizado (ilha de Sierpinski ou fractal T). As propriedades de transmiss?o destes arranjos peri?dicos propostos s?o investigadas atrav?s de simula??es realizadas pelos programas comerciais Ansoft DesignerTM e Ansoft HFSSTM, que executam m?todos de onda completa. Para validar a metodologia empregada, prot?tipos de FSS s?o selecionados para fabrica??o e medi??o. Os resultados obtidos apontam caracter?sticas interessantes para filtros espaciais de FSS, tais como: estrutura compacta, com maiores fatores de compress?o de frequ?ncia; al?m de respostas est?veis em frequ?ncia com rela??o ? incid?ncia obl?qua de ondas planas. Esta tese aborda ainda, como enfoque principal, a aplica??o de uma t?cnica alternativa de otimiza??o eletromagn?tica (EM) para an?lise e s?ntese de FSSs com motivos fractais. Em exemplos de aplica??o desta t?cnica, elementos pr?-fractais de Vicsek e Sierpinski s?o usados no projeto ?timo das estruturas de FSS. Baseada em ferramentas de intelig?ncia computacional, a t?cnica proposta supera o alto custo computacional proveniente das an?lises param?tricas de onda completa. Para este fim, s?o desenvolvidos modelos r?pidos e precisos de rede neural do tipo perceptron de m?ltiplas camadas (MLP) utilizando diferentes par?metros como vari?veis de entrada do projeto. Estes modelos de rede neural t?m como objetivo calcular a fun??o custo nas itera??es dos algoritmos de busca populacional. O algoritmo gen?tico cont?nuo (GA), a otimiza??o por enxame de part?culas (PSO), e o algoritmo das abelhas (BA), s?o usados para a otimiza??o das FSSs com valores espec?ficos de frequ?ncia de resson?ncia e largura de banda. O desempenho destes algoritmos ? comparado em termos do custo computacional e da 13 converg?ncia num?rica. Resultados consistentes podem ser verificados atrav?s da excelente concord?ncia obtida entre simula??es e medi??es referentes aos prot?tipos de FSS constru?dos com uma dada itera??o fractal

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Alguns resultados provenientes das pesquisas desta ciência subverteram conceitos previamente definidos, e apresentaram características reveladoras sobre o universo social interconectado. Dentre eles destacam-se a desmistificação dos seis graus de separação com a comprovação do fenômeno do "mundo pequeno". Tais revelações inserem-se particularmente no estudo das redes sociais, mas demonstraram ser uma característica onipresente nas demais redes pesquisadas pelos cientistas. Consequentemente, as pesquisas sobre redes sociais principiaram o estudo sobre redes de forma mais geral, produzindo inúmeros trabalhos sobre o tema. Dentro deste contexto, a aplicação Fluzz, engendrada sob os alicerces dos Sistemas Multiagentes e dos princípios da contemporânea Ciência das Redes, é introduzida para prover ferramentas de visualização e de simulação da geração de redes sociais, baseadas nos modelos já propostos na literatura e em um novo modelo concebido nesta obra. Para o processo de busca, agentes de software capazes de atuar de forma distribuída e paralela, foram implementados utilizando-se de diversas abordagens intrínsecas à Inteligência Artificial, como Algoritmo de Dijkstra, Otimização por Colônia de Formigas e Algoritmos Genéticos. Tais agentes foram projetados para maximizar a probabilidade de influência entre os indivíduos das redes sociais, contribuindo para o aumento da atividade de conexão, de interação, e consequentemente de cooperação entre os mesmos. / O propósito desta dissertação é a realização de um estudo sobre redes, mais especificamente das redes sociais, visando à criação de modelos, técnicas e ferramentas para simular a sua geração, produzir o seu mapeamento estrutural gráfico, e viabilizar a realização de buscas nos ambientes que as representam. A geração e visualização de redes, ou grafos, assim como a realização de buscas, compõem um ramo continuamente estudado por diversos profissionais que ingressaram recentemente em uma nova ciência interdisciplinar, enraizada em pesquisas sociológicas e na Teoria dos Grafos: a Ciência das Redes. Alguns resultados provenientes das pesquisas desta ciência subverteram conceitos previamente definidos, e apresentaram características reveladoras sobre o universo social interconectado. Dentre eles destacam-se a desmistificação dos seis graus de separação com a comprovação do fenômeno do "mundo pequeno". Tais revelações inserem-se particularmente no estudo das redes sociais, mas demonstraram ser uma característica onipresente nas demais redes pesquisadas pelos cientistas. Consequentemente, as pesquisas sobre redes sociais principiaram o estudo sobre redes de forma mais geral, produzindo inúmeros trabalhos sobre o tema. Dentro deste contexto, a aplicação Fluzz, engendrada sob os alicerces dos Sistemas Multiagentes e dos princípios da contemporânea Ciência das Redes, é introduzida para prover ferramentas de visualização e de simulação da geração de redes sociais, baseadas nos modelos já propostos na literatura e em um novo modelo concebido nesta obra. Para o processo de busca, agentes de software capazes de atuar de forma distribuída e paralela, foram implementados utilizando-se de diversas abordagens intrínsecas à Inteligência Artificial, como Algoritmo de Dijkstra, Otimização por Colônia de Formigas e Algoritmos Genéticos. Tais agentes foram projetados para maximizar a probabilidade de influência entre os indivíduos das redes sociais, contribuindo para o aumento da atividade de conexão, de interação, e consequentemente de cooperação entre os mesmos.