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Otimização multiobjetivo da compensação de potência reativa em redes de distribuição considerando restrições de distorção harmônicaAZEVEDO, Manoel Socorro Santos 14 November 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014 / A localização de bancos de capacitores nas redes de distribuição de energia elétrica,
corretamente dimensionados, busca compensar eventuais excessos de circulação de potência
reativa pelas linhas, o que implica a redução de custos operacionais pela redução das perdas
de energia e um aumento da capacidade de transmissão de potência ativa assegurando os
níveis estabelecidos de tensão e fator de potência simultaneamente. A proliferação das cargas
não lineares provocou uma mudança nos cenários de estudo dos sistemas elétricos de potência
devido aos efeitos nocivos que os harmônicos gerados por elas ocasionam sobre a qualidade
da energia elétrica. Considerando este novo cenário, esta tese tem como objetivo geral
desenvolver uma ferramenta computacional utilizando técnicas de inteligência computacional
apoiada em algoritmos genéticos (AG), para a otimização multiobjetivo da compensação da
potência reativa em redes elétricas de distribuição capaz de localizar e dimensionar de forma
ótima as unidades de compensação necessárias para obter os melhores benefícios econômicos
e a manutenção dos índices de qualidade da energia estabelecidos pelas normas brasileiras.
Como Inovação Tecnológica do trabalho a ferramenta computacional desenvolvida permite
otimizar a compensação da potência reativa para melhorar do fator de potência em redes de
distribuição contaminadas com harmônicos que, diferentemente de métodos anteriores, não só
emprega bancos de capacitores, mas também filtros de harmônicos com esse objetivo. Utiliza-se
o algoritmo NSGA-II, que determina as soluções ótimas de Pareto para o problema e
permite ao especialista determinar as soluções mais efetivas. A proposta para a solução do
problema apresenta várias inovações podendo-se destacar que a solução obtida permite
determinar a compensação de potência reativa com capacitores em sistemas com certa
penetração harmônica, atendendo a normas de qualidade de energia pertinentes, com relação
aos níveis de distorção harmônica tolerados. / The localization of capacitors banks in the electric power distribution networks,
correctly sized, looks for to compensate eventual excesses of circulation of reactive power for
transmission lines, what implies the reduction of operational costs for the reduction of the
energy losses and an increase of the capacity of transmission of active power assuring the
established levels of voltage and power factor simultaneously. The proliferation of the
nonlinear loads produced a change in the scenarios of study of the electric power systems due
to the degradation effects that the harmonic generated by them cause about the quality of the
electric power. Considering this new scenario, this thesis has as general objective to develop a
computational tool using computational intelligence supported in genetic algorithms (GA), for
the multiobjective optimization of the reactive power compensation in distribution electric
networks able to locate and size in a good way the necessary compensation units to achieve
the best economic benefits and the maintenance of the indexes of quality of the energy settled
down by the Brazilian norms. As technological innovation of the work, the developed
computational tool allows to optimize the compensation of the reactive power to improve the
power factor in polluted distribution networks with harmonics that, differently of previous
methods, not alone it uses capacitors banks, but also harmonic filters with that objective. The
NSGA-II algorithm is used to determine optimal solutions of Pareto for the problem and it
allows the specialist to determine the most effective solutions. The formulation proposed in
this thesis for the solution of the problem presents several novelties being able to highlight
that the achieved solution allows to determine the compensation of reactive power in systems
with certain harmonic penetration, complying with pertinent standards of power quality, with
respect to the tolerated levels of harmonic distortion.
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Modelagem neural da resistência elétrica dos fornos de redução do alumínioCONTE, Thiago Nicolau Magalhães de Souza 16 October 2015 (has links)
Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-28T14:46:51Z
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Previous issue date: 2015-10-16 / Este trabalho avalia dois tipos de Redes Neurais Artificiais na tarefa de modelar dinamicamente o comportamento da resistência elétrica de um forno de redução de alumínio primário. A proposta é utilizar Redes Neurais Multicamada Diretas (RNMD) e Redes Neurais Recorrentes (RNR) para modelar a resistência elétrica do forno. Para cada uma destas Redes Neurais é explorado a sua capacidade de modelar sistemas dinâmicos, seja variando o número de camadas de neurônios, bem como o número de neurônios em cada camada, variando também os sinais de entrada da rede neural, etc. Os dados a serem utilizados na modelagem são oriundos de uma fábrica brasileira de alumínio primário. Esta modelagem pode ser usada para controlar a distância (subir ou descer) entre os eletrodos anodos e catodos do forno de redução que são constituídos principalmente por materiais carbonáceos. Desta forma o sistema de controle possui a tarefa de manter o valor de resistência dentro de faixas aceitáveis de operação procurando sempre garantir estabilidade térmica e consequentemente a produção do alumínio primário, com alto teor de pureza, com base em dados disponíveis online no sistema de controle da fábrica. Através desses eletrodos são injetadas correntes elétricas continuas que, além da eletrólise em si, provocam o aquecimento do banho eletrolítico, elevando a sua temperatura para uma faixa acima de 960 °C. A motivação para o trabalho está na alta complexibilidade do processo de redução do alumínio primário, cuja natureza é não-linear e o mesmo sofre influência de diversas variáveis diretamente ligadas a dinâmica do processo, muitas vezes imperceptíveis aos engenheiros de processo da fábrica, mas que podem ser percebidas por meio das técnicas de inteligência computacional refletindo aproximadamente as diferentes condições operacionais do sistema real. / The paper evaluates two types of Artificial Neural Networks to model dynamically the behaviour of the electrical resistance of a primary aluminum reduction furnace. The proposal is to use Direct Multilayer neural networks (RNMD) and Recurrent Neural networks (RNR) to model the electrical resistance of the oven. For each of these Neural Networks is explored its ability to model dynamic systems, either by varying the number of layers of neurons, as well as the number of neurons in each layer, varying the neural network input signals, etc. The data to be used in modeling from a Brazilian factory of primary aluminum. This modeling can be used to control the distance (up or down) between the electrodes, anodes and cathodes of the reduction that it consists primarily of carbonaceous materials. In this way the system of control has the task of maintaining the value of resistance within acceptable ranges of operation always attempting to ensure thermal stability and consequently the production of primary aluminum, high-purity, based on data available online in the control system of the plant. Through these electrodes are injected electrical currents keep that, besides the electrolysis itself cause the electrolytic bath, raising its temperature to a range up to 960° C. The motivation for the work is in high complexity of primary aluminum reduction process, whose nature is non-linear and the same suffering directly related variables influence the dynamics of the process, often imperceptible process engineers from the factory, but can be perceived by means of computational intelligence techniques reflecting about the different operating conditions of the real system.
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Desenvolvimento artificial autônomo de um grafo sensório-motor auto-organizável. / Artificial autonomous development of a self-organized sensorimotor graph.Mauro Enrique de Souza Muñoz 02 February 2016 (has links)
A teoria de Jean Piaget sobre o desenvolvimento da inteligência tem sido utilizada na área de inteligência computacional como inspiração para a proposição de modelos de agentes cognitivos. Embora os modelos propostos implementem aspectos básicos importantes da teoria de Piaget, como a estrutura do esquema cognitivo, não consideram o problema da fundamentação simbólica e, portanto, não se preocupam com os aspectos da teoria que levam à aquisição autônoma da semântica básica para a organização cognitiva do mundo externo, como é o caso da aquisição da noção de objeto. Neste trabalho apresentamos um modelo computacional de esquema cognitivo inspirado na teoria de Piaget sobre a inteligência sensório-motora que se desenvolve autonomamente construindo mecanismos por meio de princípios computacionais pautados pelo problema da fundamentação simbólica. O modelo de esquema proposto tem como base a classificação de situações sensório-motoras utilizadas para a percepção, captação e armazenamento das relações causais determiníscas de menor granularidade. Estas causalidades são então expandidas espaço-temporalmente por estruturas mais complexas que se utilizam das anteriores e que também são projetadas de forma a possibilitar que outras estruturas computacionais autônomas mais complexas se utilizem delas. O modelo proposto é implementado por uma rede neural artificial feed-forward cujos elementos da camada de saída se auto-organizam para gerar um grafo sensóriomotor objetivado. Alguns mecanismos computacionais já existentes na área de inteligência computacional foram modificados para se enquadrarem aos paradigmas de semântica nula e do desenvolvimento mental autônomo, tomados como base para lidar com o problema da fundamentação simbólica. O grafo sensório-motor auto-organizável que implementa um modelo de esquema inspirado na teoria de Piaget proposto neste trabalho, conjuntamente com os princípios computacionais utilizados para sua concepção caminha na direção da busca pelo desenvolvimento cognitivo artificial autônomo da noção de objeto. / In artificial intelligence some cognitive agent models based on Jean Piaget\'s intelligence development theory have been proposed. Although the proposed models implement some fundamental aspects of this theory, like the cognitive schema struture, they do not consider the symbol grounding problem. Therefore, they are not concerned about the theoretical aspects that lead to the autonomous aquisition of the basic semantics needed by the cognitive organization of the agent\'s external world, as for the object concept aquisition. A computational cognitive scheme model inspired on Piaget\'s theory of the sensorimotor intelligence is presented. The scheme is autonomously built by computational mechanisms using principles considering the symbol grounding problem. The proposed scheme model uses sensory-motor situations to perceive, capture and store the finest grain deterministic causal relations. These causal relations are then expanded in time and space by more complex computational structures using the first ones. Those complex structures itselves are also designed in a way they can be used by more complex structures, expanding even further the causal relations in time and space. The proposed scheme model is implemented by an artificial neural network using feedforward architecture. The neural network output layer units progressively organized to compose a sensory-motor graph. Some known computational mechanisms from artificial inteligence were modified to fit to the zero semantic and the autonomous mental development paradigms, conceived in this work as the premises to handle the symbol grounding problem. The scheme model inspired by Piaget\'s theory implemented by the proposed self organizing sensorimotor graph in conjunction with the computational principles used, goes toward to the artificial autonomous cognitive development of the object concept.
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Estimação da seção em falta e processamento de alarmes em sistemas de potência utilizando um sistema híbrido fundamentado na heurística construtiva e na programação inteira / Fault section estimation and alarm processing in power systems using a hybrid system based on constructive heuristic and integer programmingFritzen, Paulo Cícero 21 September 2012 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work proposes a methodology which is able to accomplish alarms processing and to
estimate fault section in electrical power systems. The purpose is to filter alarms generated
during a shutdown and indicate which equipment is at fault. To solve this problem, the
methods employed are Constructive Heuristic (CH) and Integer Programming (IP) through
their integration. Initially, CH method performs an analysis of fault direction in each power
system equipment through alarms signaled by protective relays and circuit breakers status.
Thus, by having as much information as possible, CH carries out an analysis on the level of
equipment (busbars, power transformers and transmission lines) which can or cannot identify
the direction in which disturbance occurred. The final processing is performed by IP, which
analyzes the response of protection system as a whole (system-level analysis), using post-fault
topology of power grid along with response of CH, indicating the fault section (s) and
possible failures in the opening of circuit breakers. / Este trabalho propõe uma metodologia capaz de realizar o processamento de alarmes e
estimar a seção em falta em sistemas elétricos de potência. A finalidade é filtrar os alarmes
gerados durante um desligamento e indicar qual equipamento está sob falta. Para resolver o
problema, são utilizados os métodos da Heurística Construtiva (HC) e da Programação Inteira
(PI), através de sua integração. Inicialmente, o método da HC realiza, através dos alarmes
sinalizados por relés de proteção e estado de disjuntores, uma análise quanto à direção da falta
em cada equipamento do sistema de energia elétrica. Assim, a HC na posse de tantas
informações quanto possível realiza uma análise em nível de equipamento (barramentos,
transformadores de potência e linhas de transmissão), podendo ou não identificar a direção em
que o distúrbio ocorreu. O processamento final é feito pela PI, que analisa a resposta do
sistema de proteção como um todo (análise em nível de sistema), usando a topologia pós-falta
da rede juntamente com a resposta da HC, indicando a(s) seção(ões) em falta(s) e as possíveis
falhas de abertura em disjuntores.
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Algoritmo genético aplicado no controle de posição do rotor de um motor de corrente contínua com rejeição a distúrbios por ação feedforward / Genetic algorithm applied to control the rotor position of a DC motor with disturbance rejection by feedforward actionGuimarães, ádller de Oliveira 27 December 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-12-27 / The versatility of direct current machines combined with the relative simplicity of their drive systems ensures its continued use in a wide variety of applications in industrial electrical systems, more specifically in applications that requiring a wide range of speed and position control of the rotor. In this work, a new method for tuning Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers with disturbance rejection using Genetic Algorithm (GA) is proposed. The proportional, integral and derivative gains, designed to control the rotor position of DC motor are optimized using GA in group with Ziegler - Nichols technique, and the rejection of disturbances is obtained from the implementation of feedforward control in the algorithm. Preliminary results show that the proposed GA gave a satisfactory response, both in transitional regime as at steady state, and shows good performance in disturbance rejection. To validate this technique, the results obtained were compared with other methods in literature / A versatilidade das máquinas de corrente contínua, combinada com a relativa simplicidade dos seus respectivos sistemas de acionamento, assegura a sua contínua utilização numa ampla variedade de aplicações em sistemas elétricos industriais, mais especificamente, em aplicações que exigem uma vasta gama de controle da velocidade e posição do rotor. Neste trabalho, um novo método de sintonia de controladores Proporcional-Integral-Derivativo (PID) com rejeição a distúrbios usando Algoritmo Genético (AG) é proposto. Os ganhos proporcional, integral e derivativo, projetados para controlar a posição do rotor do motor CC, são otimizados utilizando AG em conjunto com a técnica de Ziegler-Nichols, e a rejeição a distúrbios é obtida a partir da implementação no algoritmo do controle por ação Feedforward. Resultados preliminares mostram que o AG proposto, apresentou desempenho satisfatório da resposta, tanto em regime transitório quanto no estado estacionário, além de apresentar boa performance na rejeição a distúrbios. Para validar a técnica utilizada, os resultados obtidos foram comparados com outros métodos publicados na literatura
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Análise de taxa média de bloqueio em conexões por algoritmos de caminhos mínimos: algoritmo de Yen e algoritmo genético / Average Analysis in blocking connections shortest paths algorithm: Yen algorithm and a genetic algorithmBarreto, Tarcisio da Silva 15 December 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-12-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Studies on connections lock in computer networks have been gaining prominence in recent research focused on computational communication and technology. Several researchers have used various methods in order to identify and minimize the blocking rate that prevent a connection is established. This paper presents a blocking rate analysis in connections of shortest paths algorithms. They have on the performance of a transparent optical network. Two algorithms will be used to perform the analysis and simulations, the Genetic Algorithm (AG) and the algorithm Yen (AY). The Genetic Algorithm is based on Computational Intelligence (CI) and the Yen algorithm is based on the principle of finding and identifying the K shortest paths. Numerical simulations performed on different network scenarios show that the greater the number of connections, the higher the blocking rate in the connections. This study will help to identify which algorithm behaves better in the specific cases described in this work / Os estudos sobre bloqueio de conexões em redes de computadores vêm ganhando destaque em recentes pesquisas voltadas à comunicação computacional e tecnologia. Vários pesquisadores têm utilizado diversos métodos buscando identificar e minimizar ao máximo a taxa média de bloqueio que impedem que uma conexão seja estabelecida. Este trabalho apresenta uma análise de taxa média de bloqueio em conexões por algoritmos de caminhos mínimos. Têm sobre o desempenho de uma rede ótica transparente. Serão utilizados dois algoritmos para realizar a análise e as simulações, o Algoritmo Genético (AG) e o Algoritmo de Yen (AY). O Algoritmo Genético fundamentado por Inteligência Computacional (IC) e o Algoritmo de Yen baseado no princípio de encontrar e identificar os K menores caminhos. Simulações numéricas realizadas em diferentes cenários da rede mostram que, quanto maior o número de conexões, maior será a taxa média de bloqueio nas conexões. Através desse estudo será possível identificar qual algoritmo se comporta melhor para os casos específicos descritos nesse trabalho
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Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais / A study of integration of spectral analysis and computational intelligence tecniques, knowledge-based, in automatic land cover pattem recognition from multispectral imaging sensorsKarla dos Santos Teixeira 18 December 2012 (has links)
Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais
de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui
uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária
massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a
década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria
sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento
automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos
geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal
reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise
Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por
especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas
de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto-
Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani).
Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos
níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas
espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da
correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos
especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a
determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três
recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé)
nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da
interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da
verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com
dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a
qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com
classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação,
provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões
multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes
da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto
médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia
também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa
médio de 0,86. / Only in 2011 were acquired over 1.000TB of new digital image registers arising from
orbital remote sensing. This range of data, which has a geometric progression increasing, is
added annually to an extraordinary and incredible mass of data from existing satellite images
of Earth's surface (acquired since the 70s of last century). This massive amount of raw data
requires computational tools which allow the automatic recognition of image patterns desired
to allow the extraction of geographical objects and targets of interest more quickly and
concisely. The proposal for such recognition to be performed automatically through Spectral
Analysis and Computational Intelligence integration, based on knowledge acquired by image
experts, was implemented as an integrator based on Computational Neural Networks (via
Kohonens Self-Organizing Feature Maps - SOM) and Fuzzy Logic (through Mamdani)
techniques. These techniques were applied to the spectral signatures pattern formed by the
quantization levels or gray levels of the corresponding pattern in each spectral band of each
pattern of interest, so that the pattern classification will depend, in an inseparable manner, of
the spectral signatures correlation of the six bands of the sensor, like the work of image
experts. Bands 1 to 5 and 7 of the Landsat-5 satellite were used for the determination of five
classes / targets of interest in cover and land occupation, in three test areas located in the State
of Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba and Magé) in this integration with comparison of
results with those derived from the interpretation of the imaging expert, which was
corroborated by checking the ground truth. There was also a results comparison obtained with
two commercial computer systems (IDRISI Taiga and ENVI 4.8) with the integrator,
regarding the quality of classification (Kappa) and response time. The integrator, with hybrid
classifications (supervised and unsupervised) in its implementation, proved to be effective in
multispectral automatic (unsupervised) pattern recognition and in learning of these patterns,
because as the input of a new test area occurs, the lower became the process of learning,
which achieve a final average accuracy o f 87%, compared to the experts classifications. Its
efficacy was also demonstrated compared to systems tested, with average Kappa of 0.86.
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Modelos de agrupamento e classificação para os bairros da cidade do Rio de Janeiro sob a ótica da Inteligência Computacional: Lógica Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos / Clustering and classification models for the neighborhoods of the city of Rio de Janeiro from the perspective of Computational Intelligence: Fuzzy Logic, Support Vector Machine and Genetic AlgorithmsNatalie Henriques Martins 19 June 2015 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A partir de 2011, ocorreram e ainda ocorrerão eventos de grande repercussão para a cidade do Rio de Janeiro, como a conferência Rio+20 das Nações Unidas e eventos esportivos de grande importância mundial (Copa do Mundo de Futebol, Olimpíadas e Paraolimpíadas). Estes acontecimentos possibilitam a atração de recursos financeiros para a cidade, assim como a geração de empregos, melhorias de infraestrutura e valorização imobiliária, tanto territorial
quanto predial. Ao optar por um imóvel residencial em determinado bairro, não se avalia apenas o imóvel, mas também as facilidades urbanas disponíveis na localidade. Neste contexto, foi possível definir uma interpretação qualitativa linguística inerente aos bairros da cidade do Rio de Janeiro, integrando-se três técnicas de Inteligência Computacional para a avaliação de benefícios: Lógica Fuzzy, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos. A base de dados foi construída com informações da web e institutos governamentais, evidenciando o custo de imóveis residenciais, benefícios e fragilidades dos bairros da cidade. Implementou-se inicialmente a Lógica Fuzzy como um modelo não supervisionado de agrupamento através das Regras Elipsoidais pelo Princípio de Extensão com o uso da Distância de Mahalanobis, configurando-se de forma inferencial os grupos de designação linguística (Bom, Regular e Ruim) de acordo com doze características urbanas. A partir desta discriminação, foi tangível o uso da Máquina de Vetores Suporte integrado aos Algoritmos Genéticos como um método supervisionado, com o fim de buscar/selecionar o menor subconjunto das variáveis presentes no agrupamento que melhor classifique os bairros (Princípio da Parcimônia). A análise das taxas de erro possibilitou a escolha do melhor modelo de classificação com redução do espaço de variáveis, resultando em um subconjunto que contém informações sobre: IDH, quantidade de linhas de ônibus, instituições de ensino, valor m médio, espaços ao ar livre, locais de entretenimento e crimes. A modelagem que combinou as três técnicas de Inteligência Computacional hierarquizou os bairros do Rio de Janeiro com taxas de erros aceitáveis, colaborando na tomada de decisão para a compra e venda de imóveis residenciais. Quando se trata de transporte público na cidade em questão, foi possível perceber que a malha rodoviária ainda é a prioritária
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Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais / A study of integration of spectral analysis and computational intelligence tecniques, knowledge-based, in automatic land cover pattem recognition from multispectral imaging sensorsKarla dos Santos Teixeira 18 December 2012 (has links)
Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais
de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui
uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária
massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a
década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria
sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento
automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos
geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal
reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise
Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por
especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas
de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto-
Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani).
Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos
níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas
espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da
correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos
especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a
determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três
recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé)
nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da
interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da
verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com
dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a
qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com
classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação,
provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões
multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes
da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto
médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia
também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa
médio de 0,86. / Only in 2011 were acquired over 1.000TB of new digital image registers arising from
orbital remote sensing. This range of data, which has a geometric progression increasing, is
added annually to an extraordinary and incredible mass of data from existing satellite images
of Earth's surface (acquired since the 70s of last century). This massive amount of raw data
requires computational tools which allow the automatic recognition of image patterns desired
to allow the extraction of geographical objects and targets of interest more quickly and
concisely. The proposal for such recognition to be performed automatically through Spectral
Analysis and Computational Intelligence integration, based on knowledge acquired by image
experts, was implemented as an integrator based on Computational Neural Networks (via
Kohonens Self-Organizing Feature Maps - SOM) and Fuzzy Logic (through Mamdani)
techniques. These techniques were applied to the spectral signatures pattern formed by the
quantization levels or gray levels of the corresponding pattern in each spectral band of each
pattern of interest, so that the pattern classification will depend, in an inseparable manner, of
the spectral signatures correlation of the six bands of the sensor, like the work of image
experts. Bands 1 to 5 and 7 of the Landsat-5 satellite were used for the determination of five
classes / targets of interest in cover and land occupation, in three test areas located in the State
of Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba and Magé) in this integration with comparison of
results with those derived from the interpretation of the imaging expert, which was
corroborated by checking the ground truth. There was also a results comparison obtained with
two commercial computer systems (IDRISI Taiga and ENVI 4.8) with the integrator,
regarding the quality of classification (Kappa) and response time. The integrator, with hybrid
classifications (supervised and unsupervised) in its implementation, proved to be effective in
multispectral automatic (unsupervised) pattern recognition and in learning of these patterns,
because as the input of a new test area occurs, the lower became the process of learning,
which achieve a final average accuracy o f 87%, compared to the experts classifications. Its
efficacy was also demonstrated compared to systems tested, with average Kappa of 0.86.
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Projeto de Redes Ópticas de Alta Capacidade Utilizando Técnicas de Otimização BioinspiradasCHAVES, Daniel Augusto Ribeiro 24 February 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-02-24 / CNPq e CAPES / Nesta Tese são propostas diversas estratégias para projetar redes ópticas WDM de forma otimizada. As redes são consideradas com tráfego dinâmico e penalizadas pelas penalidades da camada física. As estratégias propostas lidam com os principais elementos que afetam a relação custo desempenho em uma rede óptica: o algoritmo de roteamento e atribuição de comprimentos de onda (RWA), a colocação de regeneradores (RP), a atribuição de regeneradores (RA), o projeto da topologia física da rede (PTD) e o dimensionamento dos dispositivos ópticos (DDO) que serão instalados na rede. Esses problemas são tratados tanto de forma separada quanto de forma integrada na Tese. Para o RWA, é proposta uma metodologia para se projetar algoritmos heurísticos de roteamento que têm como objetivo o aumento no desempenho da rede e que levam em conta as penalidades da camada física. Para a solução do RP são propostos algoritmos heurísticos e metaheurísticos para o projeto de redes ópticas translúcidas, considerando simultaneamente a otimização dos custos de capital (CapEx)
e operacional (OpEx) e do desempenho da rede. O problema de PTD é tratado em conjunto com o DDO também de forma mutiobjetiva, considerando a otimização simultânea do CapEx e do desempenho (probabilidade de bloqueio). Um algoritmo multiobjetivo para realização da expansão de topologia (i.e. adição de novos enlaces a uma rede já existente) também é proposto. Além disso, são resolvidos conjuntamente os problemas de PTD, RP e RWA de forma mutiobjetiva considerando a otimização simultânea de CapEx e desempenho da rede. As otimizações das soluções são feitas
utilizando as seguintes estratégias metaheuristicas propostas na área de inteligência computacional: Particle Swarm Optimization (PSO) e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II).
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