Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T19:40:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 103495.pdf: 1820443 bytes, checksum: 4224ec0b86d5f8b3f1623aac847408ce (MD5) Previous issue date: 1995 / Este trabalho descreve um mecanismo seguidor de superfícies com a utilização de um sensor eletro-mecânico e uma placa, "mc-FUZZYLAB" [Klein-91], que faz uso do processador FC110, específico para processar lógica difusa [Togai-91]. A placa está acoplada a um equipamento anfitrião, PC-AT, e o processador "fuzzy" (FC110) controlará uma máquina que manterá o dispositivo seguidor em uma distância constante ao contornar objetos. Os dados de entrada para o controle do traçado de superfícies são fornecidos pelo dispositivo sensor eletro-mecânico. O controle é feito em duas dimensões, ou seja, no plano.

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Orientador: Luís Roberto Almeida Gabriel Filho / Coorientador: Antônio Evaldo Klar / Banca: Odivaldo José Seraphim / Banca: Mario Mollo Neto / Banca: Alfredo Bonini Neto / Banca: Ana Carolina Barbosa Kummer / Resumo: O atual contexto de crise hídrica pelo mundo vem provocando racionamento desde os centros urbanos até mesmo em propriedades rurais. Assim, pesquisas são desenvolvidas para otimizar o uso racional da água, principalmente na questão de irrigação. Então nos últimos anos, vem se pesquisando os efeitos do tratamento magnético na água para a irrigação, que proporciona maior produção, redução do ciclo e economia de água. A fim de comprovar os efeitos de experimentações são utilizadas frequentemente as análises de regressões. Também alguns pesquisadores recooram à técnica mais sofisticadas como os modelos matemáticos fuzzy. Deste modo, o objetivo do presente trabalho foi analisar os efeitos da irrigação com a água tratada magneticamente na cultura da alface utilizando os modelos baseado em regras fuzzy, os quais foram comparandos com os modelos de regressão. Deste modo para avaliar o desenvolvimento da cultura da alface, quando irrigada com água tratada magneticamente e convencional, em diferentes lâminas de reposição baseadas na evapotranspiração da cultura (ETc), foi conduzido experimento no Departamento de Engenharia Rural da UNESP, Faculdade Ciências Agronômicas, Fazenda Experimental Lageado, localizada no município de Botucatu, SP. Para o tratamento magnético da água foi utilizado o equipamento Sylocimol. Foi adotado o delineamento em blocos casualizados, com 2 ciclos de cultivo, sendo realizadas 4 avaliações ao longo de cada ciclo. Na elaboração dos sistemas fuzzy, foram considerados como entradas as lâminas de irrigação, tipo de água e tempo ao longo do ciclo e as saídas foram as avaliações biométricas e nutricional. Pode-se inferir que a irrigação com água tratada magneticamente apresentou um aumento na produção da cultura ... / Abstract: Current water crises worldwide have caused water rationing, involving urban and rural areas. Several researches have been undertaken to optimize the rational use of water, especially water for irrigation. Researches have recently been conducted on the effects of magnetically treated water for irrigation. Since regression analyses have inherent errors, statistic techniques have been employed to prove the true effects of the experiments and thus more advanced techniques, such as the fuzzy mathematic models, are being used. Current assay analyzes the effects of magnetically treated water in the irrigation of lettuce crops. Fuzzy rules-based models have been developed and results were compared with data collected on the field and with regression models. An experiment was conducted in the Department of Rural Engineering of UNESP, Faculty of Agronomic Sciences, on the Lageado Experimental Farm, Botucatu SP Brazil, to evaluate the development of lettuce crops irrigated with magnetically treated water and with conventional water at different replacement levels based on the culture's evapotranspiration (ETc). Rural Sylocimol equipment, produced by Timol, was employed for the magnetic treatment of water. A randomized block design, with 4 evaluations throughout the cycle, with two cycles, was used. For entrance, the fuzzy systems comprised the irrigation water depths, type of water and time throughout the cycle, whereas biometric and nutritional evaluations were used as exits. Results showed that magnetically treated water provided a significant increase in lettuce crops, whilst decrease in irrigation water volume also occurred. Further, fuzzy models registered a decrease in mean square error... / Doutor

Made available in DSpace on 2015-12-10T14:24:11Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-06-26. Added 1 bitstream(s) on 2015-12-10T14:30:20Z : No. of bitstreams: 1 000853111.pdf: 5598967 bytes, checksum: 3f2c522944b8e77abde2f7bb8f88366f (MD5) / O atual contexto de crise hídrica pelo mundo vem provocando racionamento desde os centros urbanos até mesmo em propriedades rurais. Assim, pesquisas são desenvolvidas para otimizar o uso racional da água, principalmente na questão de irrigação. Então nos últimos anos, vem se pesquisando os efeitos do tratamento magnético na água para a irrigação, que proporciona maior produção, redução do ciclo e economia de água. A fim de comprovar os efeitos de experimentações são utilizadas frequentemente as análises de regressões. Também alguns pesquisadores recooram à técnica mais sofisticadas como os modelos matemáticos fuzzy. Deste modo, o objetivo do presente trabalho foi analisar os efeitos da irrigação com a água tratada magneticamente na cultura da alface utilizando os modelos baseado em regras fuzzy, os quais foram comparandos com os modelos de regressão. Deste modo para avaliar o desenvolvimento da cultura da alface, quando irrigada com água tratada magneticamente e convencional, em diferentes lâminas de reposição baseadas na evapotranspiração da cultura (ETc), foi conduzido experimento no Departamento de Engenharia Rural da UNESP, Faculdade Ciências Agronômicas, Fazenda Experimental Lageado, localizada no município de Botucatu, SP. Para o tratamento magnético da água foi utilizado o equipamento Sylocimol. Foi adotado o delineamento em blocos casualizados, com 2 ciclos de cultivo, sendo realizadas 4 avaliações ao longo de cada ciclo. Na elaboração dos sistemas fuzzy, foram considerados como entradas as lâminas de irrigação, tipo de água e tempo ao longo do ciclo e as saídas foram as avaliações biométricas e nutricional. Pode-se inferir que a irrigação com água tratada magneticamente apresentou um aumento na produção da cultura ... / Current water crises worldwide have caused water rationing, involving urban and rural areas. Several researches have been undertaken to optimize the rational use of water, especially water for irrigation. Researches have recently been conducted on the effects of magnetically treated water for irrigation. Since regression analyses have inherent errors, statistic techniques have been employed to prove the true effects of the experiments and thus more advanced techniques, such as the fuzzy mathematic models, are being used. Current assay analyzes the effects of magnetically treated water in the irrigation of lettuce crops. Fuzzy rules-based models have been developed and results were compared with data collected on the field and with regression models. An experiment was conducted in the Department of Rural Engineering of UNESP, Faculty of Agronomic Sciences, on the Lageado Experimental Farm, Botucatu SP Brazil, to evaluate the development of lettuce crops irrigated with magnetically treated water and with conventional water at different replacement levels based on the culture's evapotranspiration (ETc). Rural Sylocimol equipment, produced by Timol, was employed for the magnetic treatment of water. A randomized block design, with 4 evaluations throughout the cycle, with two cycles, was used. For entrance, the fuzzy systems comprised the irrigation water depths, type of water and time throughout the cycle, whereas biometric and nutritional evaluations were used as exits. Results showed that magnetically treated water provided a significant increase in lettuce crops, whilst decrease in irrigation water volume also occurred. Further, fuzzy models registered a decrease in mean square error...

Orientador : Dr. Jair Mendes Marques / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 13/05/2016 / Inclui referências : f. 131-137 / Linha de pesquisa : Métodos estatísticos aplicados / Resumo: As construções de usinas hidrelétricas consistem em empreendimentos de grande relevância para o desenvolvimento econômico e social de um país. No entanto, esse é um tipo de obra que requer muita vigilância, pois a ocorrência de comportamentos anormais em sua estrutura podem resultar em consequências indesejáveis. Inspeções realizadas através de instrumentos de monitoramento é um dos mecanismos de avaliação da segurança de uma barragem. Leituras periódicas dos instrumentos geram conjuntos de dados estocásticos que fornecem importantes informações sobre sua saúde estrutural. Métodos matemáticos e estatísticos são de grande importância para o tratamento e análise dos dados, pois, possibilitam predições de possíveis anormalidades no comportamento da barragem. Assim, este trabalho propõe uma metodologia de análise de árvore de falhas, em que o conceito de falha é definido através da detecção e classificação automática de pontos de mudança no comportamento de séries temporais geradas por instrumentos de monitoramento instalados em uma barragem. A detecção automática dos pontos de mudança em uma série temporal consiste em uma abordagem neuro/fuzzy/bayesiana dividida em três etapas: clusterização dos pontos da série temporal a partir de um mapa auto-organizável de Kohonen; construção de um conjunto fuzzy que transforma a série temporal inicial, com distribuição arbitrária, em uma nova série com distribuição de probabilidade beta; a detecção dos pontos de mudança através de uma simulação de Monte Carlo via algoritmo de Metropolis-Hastings. O método para a classificação dos pontos de mudança detectados, em relação aos níveis de alerta, foi desenvolvido através da construção de um sistema de controle fuzzy baseado em informações subjetivas utilizadas por especialistas em segurança da barragem. Por fim, a proposta metodológica é aplicada em dados gerados por instrumentos de monitoramento instalados no bloco de contraforte D38, da estrutura de barramento da Usina Hidrelétrica de Itaipu, onde o método destacou como principal resultado a detecção da mudança e comportamento nas medidas dos instrumentos de monitoramento ocorridas no período de enchimento do reservatório, o que mostra a eficiência dos conceitos abordados. Assim, pode-se concluir que a análise fuzzy de árvore de falhas descrita neste trabalho pode ser considerada uma boa alternativa para o auxílio no gerenciamento da segurança de uma barragem. Palavras-chave: Segurança de Barragem, Análise de Árvore de Falhas, Redes de Kohonen, Conjuntos Fuzzy, Algoritmo de Metropolis-Hastings, Controlador Fuzzy, Medida de Importância. / Abstract: The construction of hydroelectric plants consist of highly relevant projects for economic and social development of a country. However, this is a kind of work which requires a lot of monitoring, because the occurrence of atypical behavior in structure can result in undesirable consequences. Inspections carried out by monitoring instruments is one of the safety assessment mechanisms of a dam. Periodic readings of the instruments generate sets of stochastic data provide important information about their structural health. Mathematical and statistical methods are of great importance for the processing and analysis of data therefore enable predictions of possible abnormalities in the dam behavior. Thus, this paper proposes a fault tree analysis methodology, in which the concept of failure is defined by detecting and automatic shift points classification in the time series behavior generated by monitoring instruments installed in a dam. Automatic detection of change points in a time series consists of a neuro/fuzzy/bayesian approach divided into three steps: clustering of points in the time series from a self-organizing map of Kohonen; construction of a fuzzy set that transforms the initial time series with arbitrary distribution on a new series with beta probability distribution; detection of change points through a Monte Carlo simulation via Metropolis-Hastings algorithm. The method for classification of detected shift points in relation to alert levels, is developed by building a fuzzy control system based on subjective information used for dam safety experts. Finally, the proposed methodology is applied to data generated by monitoring instruments installed on the buttress block D38, the bus structure of Itaipu Hydroelectric Power Plant, where the method highlighted as main result the detection of change and behavior in measures of instruments monitoring occurred in the filling period of the container, which shows the efficiency of the discussed concepts. Thus, it can be concluded that the fuzzy analysis of fault tree described in this work could be a good alternative for assistance in security management of a dam. Key-words: Dam Safety, Fault Tree Analysis, Kohonen Networks, Fuzzy Sets, Metropolis-Hastings algorithm, Fuzzy Controller, Importance Measure.

Orientador: Luis Roberto Almeida Gabriel Filho / Coorientador: Camila Pires Cremasco Gabriel / Banca: Alfredo Bonini Neto / Banca: Raul Andres Martinez Uribe / Banca: Glauber José de Castro Gava / Banca: Daniel dos Santos Viais Neto / Resumo: A produtividade da cana-de-açúcar é relacionada a vários fatores, dentre eles o manejo nutricional, especialmente do fósforo (P) e um adequado fornecimento de água. A zona tropical apresenta grande irregularidade nas precipitações pluviométricas, tornando recorrente o uso da irrigação de salvamento, que proporciona umidade do solo para rebrota de cana-soca ou brotação de cana-planta. A dinâmica do P no solo é complexa, e associada a prática de irrigação de salvamento que, potencializa os efeitos do nutriente na planta, gera relações e interações dentro do sistema água-solo-planta-atmosfera. O que requer o uso de modelos estatísticos (análise multivariada) e computacionais (modelagem fuzzy), quando há um grande volume de dados ou interações complexas, pois, estes são capazes de indicar as melhores opções de manejo a serem utilizados. O objetivo deste trabalho foi realizar a modelagem fuzzy da produtividade de cana-de-açúcar irrigada em função da aplicação de torta de filtro e da adubação fosfatada. O experimento foi instalado em um Latossolo Vermelho Amarelo Distrófico, textura média, no munícipio de Itajobi-SP. O arranjo experimental foi em blocos ao acaso, em triplicata, no esquema 3������������4������������2, com fontes de P (superfosfato triplo, fosfato natural reativo Bayóvar e fosfato natural de Araxá), doses (0, 90, 180 e 360 kg ha-1 de P2O5), na presença e ausência da torta de filtro (7,5 Mg ha-1, base seca). Em todos os tratamentos, foi aplicado 80 mm de água em lâmina ún... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Sugarcane productivity is related to several factors, including nutritional management, especially phosphorus (P) and adequate water supply. Tropical zone shows a great rainfall irregularity, making recurrent the use of water saving irrigation, which provides soil moisture for regrowth of sugarcane ratoon or cane-plant sprouting. P dynamics in soil is complex, and it is associated with water saving irrigation practices, which potentiates the nutrient effects in the plant, generating relationships and interactions within the water-soil-plant-atmosphere system. Multivariate analysis (main components) and computational (fuzzy modeling) are able to indicate individual importance and variable correlation within the agricultural production system when there is a large volume of data or complex interactions, as these are able to indicate the best management options to be used. Our aim was to perform fuzzy modeling of the yield from irrigated sugarcane as a function of filter cake application and phosphate fertilization. The experiment was settled in a Red-Yellow Latosol Dystrophic, medium texture, in Itajobi-SP, Brazil. The experimental arrangement was in randomized blocks with three replications, in a 3����4����2 factorial scheme with three sources of phosphorus (triple superphosphate, Bayóvar natural reactive phosphate and Araxá natural phosphate), doses (0, 90, 180 and 360 kg ha-1 of P2O5), in the presence and absence of the filter cake (7.5 Mg ha-1, dry basis). Water saving irrigation was applied in a single lamina of 80 mm of water in the total area. Crop water productivity for stalks and sugar production was significant in the filter cake presence combined with P sources and in the association of filter cake and P doses, respectively, in particular, reinforcing the potential of the filter cake both as a source as well as efficient material in retaining water (water saving irrigation). P doses were ... / Doutor

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, é proposta uma nova família de métodos a ser aplicada à otimização de problemas multimodais. Nestas técnicas, primeiramente são geradas soluções iniciais com o intuito de explorar o espaço de busca. Em seguida, com a finalidade de encontrar mais de um ótimo, estas soluções são agrupadas em subespaços utilizando um algoritmo de clusterização nebulosa. Finalmente, são feitas buscas locais através de métodos determinísticos de otimização dentro de cada subespaço gerado na fase anterior com a finalidade de encontrar-se o ótimo local. A família de métodos é formada por seis variantes, combinando três esquemas de inicialização das soluções na primeira fase e dois algoritmos de busca local na terceira. A fim de que esta nova família de métodos possa ser avaliada, seus constituintes são comparados com outras metodologias utilizando problemas da literatura e os resultados alcançados são promissores. / In this thesis, a new family of methods designed for multimodal optimization is introduced. In these techniques, first of all, initial solutions are generated in order to explore the search space. Secondly, these solutions are grouped in clusters using a fuzzy-clustering algorithm so that multiple optima are found. Finally, an instance of deterministic optimization method is triggered within each cluster to reach for the local optimum. This family of methods is formed by six variants combining three initialization schemes in the first phase with two local search algorithms in the third. These methods are compared against other techniques in the literature using benchmarks, obtaining promising results.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, é proposta uma nova família de métodos a ser aplicada à otimização de problemas multimodais. Nestas técnicas, primeiramente são geradas soluções iniciais com o intuito de explorar o espaço de busca. Em seguida, com a finalidade de encontrar mais de um ótimo, estas soluções são agrupadas em subespaços utilizando um algoritmo de clusterização nebulosa. Finalmente, são feitas buscas locais através de métodos determinísticos de otimização dentro de cada subespaço gerado na fase anterior com a finalidade de encontrar-se o ótimo local. A família de métodos é formada por seis variantes, combinando três esquemas de inicialização das soluções na primeira fase e dois algoritmos de busca local na terceira. A fim de que esta nova família de métodos possa ser avaliada, seus constituintes são comparados com outras metodologias utilizando problemas da literatura e os resultados alcançados são promissores. / In this thesis, a new family of methods designed for multimodal optimization is introduced. In these techniques, first of all, initial solutions are generated in order to explore the search space. Secondly, these solutions are grouped in clusters using a fuzzy-clustering algorithm so that multiple optima are found. Finally, an instance of deterministic optimization method is triggered within each cluster to reach for the local optimum. This family of methods is formed by six variants combining three initialization schemes in the first phase with two local search algorithms in the third. These methods are compared against other techniques in the literature using benchmarks, obtaining promising results.

Submitted by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2017-07-03T10:36:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Andre Georghton Cardoso Pacheco Agregacao de classificadores neurais via integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy.pdf: 2377890 bytes, checksum: a119a6b35273222d80df45cdde5602db (MD5) / Approved for entry into archive by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2017-07-19T09:37:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Andre Georghton Cardoso Pacheco Agregacao de classificadores neurais via integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy.pdf: 2377890 bytes, checksum: a119a6b35273222d80df45cdde5602db (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-19T09:37:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Andre Georghton Cardoso Pacheco Agregacao de classificadores neurais via integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy.pdf: 2377890 bytes, checksum: a119a6b35273222d80df45cdde5602db (MD5) / CAPES / Data classification appears in many real-world problems, e.g., recognition of image patterns, differentiation among species of plants, classifying between benign and malignant tumors, among others. Many of these problems present data patterns, which are difficult to be identified, thus requiring more advanced techniques to be solved. Over the last few years, various classification algorithms have been developed to address these problems, but there is no classifier able to be the best choice in all situations. So, the concept of ensemble systems arise, which more than one methodology is used together to solve a particular problem. As a simple and effective methodology, ensemble of classifiers have been applied in several classification problems, aiming to improve performance and increase reliability of the final result. However, in order to improve the classification accuracy, an affective aggregation of classifiers must be performed. In this work, we present two contributions: first, we describe three classifiers based on neural networks, a multilayer feedforward trained by Levenberg-Marquardt algorithm; an extreme learning machine (ELM); and a discriminative restricted Boltmann machine (DRBM). Furthermore, we use conventional classifier k-nearest neighbors (KNN). Next, we propose an aggregation methodology to ensemble of classifiers using Choquet integral with respect to a fuzzy measure obtained by principal component analysis (PCA). Then, we apply this methodology to aggregate the classifiers performed to conventional benchmarks, for large database and the results are promising. / Classificação de dados pode ser aplicada em diversos problemas reais, tais como: reconhecer padrões em imagens, diferenciar espécies de plantas, classificar tumores benignos e malignos, dentre outros. Muitos desses problemas possuem padrões de dados difíceis de serem identificados, o que requer, consequentemente, técnicas mais avançadas para sua resolução. Ao longo dos anos, diversos algoritmos de classificação foram desenvolvidos para abordar esses problemas, todavia, não existe um classificador capaz de ser a melhor opção em todas as situações. Baseado nisso, surge o conceito de sistema baseado em elenco, no qual, mais de uma metodologia é utilizada em conjunto para solucionar um determinado problema. Por ser uma metodologia simples e eficaz, elenco de classificadores vem sendo aplicado em diversos problemas de classificação com intuito de melhorar o desempenho e de aumentar confiabilidade do resultado final. Entretanto, para que o elenco seja capaz de promover melhorias, uma boa técnica de agregação deve ser aplicada. Neste trabalho, duas contribui- ções são apresentadas: primeiramente será apresentado o uso de três classificadores baseado em redes neurais artificiais, sendo uma rede neural multicamadas feedforward usando o algoritmo de treinamento de Levenberg-Marquardt, uma rede neural do tipo máquina de aprendizado extremo (ELM), e uma máquina de Boltzmann restrita discriminativa (DRBM), além de um classificador convencional do tipo K vizinhos mais próximos (KNN). A seguir é proposta uma metodologia de agregação de elenco de classificadores utilizando a integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy obtida através da técnica de Análise de Componentes Principais (PCA). Por fim, tal metodologia é aplicada para agregar os classificadores obtidos para benchmarks convencionais da literatura, para grande base de dados e os resultados são promissores