Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação, 2016. / Made available in DSpace on 2016-09-20T04:16:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 341496.pdf: 8971397 bytes, checksum: 366cbcbab9e47a781383016a4efc3a8c (MD5) Previous issue date: 2016 / A utilização de abrigos de cultivos, que são estruturas de madeira ou aço cobertas por algum material translucido, vem crescendo a cada ano pelo fato de manter a cultura protegida das intempéries, pragas e doenças. O cultivo em abrigos demanda cuidados adicionais do agricultor, como o controle das variáveis climáticas no interior do abrigo, tais como temperatura, umidade relativa do ar e luminosidade. Existem alguns sistemas de controle que podem auxiliar o agricultor nesta tarefa, porém muitas vezes a definição do que fazer fica por conta do próprio agricultor demandando atenção e tempo do mesmo. Nesta dissertação é proposto o uso de lógica fuzzy e redes neurais artificiais, duas técnicas de inteligência computacional, para o desenvolvimento de um sistema de controle autônomo para o monitoramento de abrigos de cultivos. O objetivo do trabalho é comparar o desempenho de ambas as técnicas a fim de avaliar a eficiência do sistema de controle. Para tanto, foram realizados experimentos em um mini abrigo para uma cultura específica, o tomate, sendo que os resultados obtidos com ambas as técnicas de inteligência computacional foram comparados entre si, bem como com dados de controle considerados ideais para este tipo de problema.<br> / Abstract: The use of crop shelters, which are wooden structures or iron covered by a translucent material, is growing every year because of maintaining the culture protected from the weather, pests and diseases. Growing demand in shelters additional farmer's care, such as the control of climate variables inside the shelter, such as temperature, relative humidity and light. There are some control systems that can help the farmer in this task, but often the definition of what to do is for the farmer himself demanding attention and even time. This thesis proposes the use of fuzzy logic and neural networks, two computational intelligence techniques for the development of an autonomous control system for monitoring crops shelters. The objective is to compare the performance of both techniques in order to evaluate the control system efficiency. Therefore, experiments were performed in a mini under crops for a particular crop, the tomato, and the results obtained with both computational intelligence techniques were compared, as well as optimal considered control data for this type of problem.

Orientadores : Milton Mori, Reinaldo Krause Spitzner Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T15:06:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_WesleyMarinho_M.pdf: 3374007 bytes, checksum: b2319a282b75c3d7b3bfd1c71a1059a2 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: A indústria química sofreu e tem sofrido mudanças constantes durante os últimos anos, principalmente devido à progressiva transformação dos recursos tecnológicos, aumento do custo de energia, às restrições ambientais e à crescente competitividade mundial, tendo como causa principal a globalização do mercado. Em função deste panorama, vê-se a necessidade do contínuo desenvolvimento de competências essenciais, que irão sustentar esta competitividade para assim diferenciá-la estrategicamente, aumentando a necessidade de conhecimento detalhado dos processos e maior demanda de desenvolvimento tecnológico. A inteligência artificial vem ao encontro deste interesse por ser atrativa e importante na compreensão de vários processos principalmente químicos, sendo um conjunto de técnicas promissoras na modelagem e simulação de processos industriais que apresentam não linearidades, como por exemplo, as técnicas de Redes Neurais Artificiais (R.NA). Este trabalho apresenta a aplicação da metodologia de redes neurais na modelagem, simulação e aplicação de uma parte do processo industrial da VOTORANTIN - CNT (Companhia Níquel Tocantins) de obtenção de níquel e cobalto eletrolíticos. Esta parte do processo consiste na extração de níquel e cobalto de uma solução de sulfatos através de uma solução orgânica fosfinica, em que os parâmetros característicos ainda não são bem conhecidos por apresentarem complexa modelagem fenomenológica. Foram gerados dados através de experimentos (removendo erros grosseiros), variando os valores dos seguintes parâmetros: pH temperatura e volume de orgânico. O Planejamento experimental foi realizado após estudo do processo e verificação das possibilidades e necessidades industriais para simular a extração dos metais e podendo assim mapear uma solução (otimização) através de redes neurais. Os resultados da modelagem via R.NA foram muito satisfatórios quando comparados a muitos da literatura, pois mostra a necessidade da qualidade dos dados e seu tratamento antes da alimentação à rede e a possibilidade de encontrar redes simples para modelagens complexas. Desta forma, as R.NA são apresentadas como importante ferramenta na otimização e controle de processos não lineares / Abstract: The chemical industry changed and has been changing constantly during the last years, mainly due to the progressive transformation of the technological resources, energy increasing price, environmental restrictions and world increasing competition, being the market globalization the main cause. Thus, there is a necessity of a continuous development of essential competences that will support this competition to make it strategically different, increasing the necessity of a detailed knowledge of the processes and a higher request of technological development. The neural networks techniques come together with this interest because they are attractive and important to the several processes comprehension, mainly chemicals, being a part of a set of promising techniques in modeling and simulation of industrial processes that are non linear. This task presents the application of neural networks methodology for modeling, simulation and application of a part of VOTORANTIM - CNT (Companhia Níquel Tocantins) industrial processes, obtaining nickel and cobalt from a sulphate mixture through a phosphinic organic mixture where the characteristic parameters are not well known yet because they present a phenomenological modeling compound. Data were available from the changing the values of the following parameters, pH, temperature and organic volume. The experimental planning was accomplished after a study of the process and examination of the possibilities and industrial necessities to simulate the metals extraction and in this manner, being able to map a mixture (optimization) from neural networks. The results of the modeling via ANN were very satisfactory when compared to those of the literature, because they show the necessity of data quality and its treatment before net supplying and the possibility of finding ordinary nets to complex modeling. In this way the ANN are presented as important tools for the optimization and control of non linear processes / Mestrado / Mestre em Engenharia Química

Orientador : Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T15:09:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_LeilaRolingScariotda_M.pdf: 3417269 bytes, checksum: 883f6dcc8fe3ccbd372f280c2d2b6f9d (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Orientador : Jacques Wainer / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-31T15:21:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fontanini_SandroTozzo_M.pdf: 2579205 bytes, checksum: ddcdede51aba7b30b397704503b8a071 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: A Gerência de Redes tem sido foco de muitos estudos com o crescimento das redes de com­putadores e com a importância que se tem atribuído à qualidade de serviço, disponibilidade e confiabilidade das mesmas. Esta disciplina abrange desde a monitoração da rede até a pró­atividade na previsão e contenção de falhas e conta com algumas aplicações de técnicas de Inteligência Artificial como o Raciocínio Baseado em Casos e os Sistemas Baseados em Regras na localização e principalmente correlação de alarmes.Este trabalho é uma aplicação da técnica conhecida por Raciocínio Baseado em Modelo no diagnóstico de falha e performance em redes locais de computadores, como provisão de uma ferramenta simples porém necessária na gerência de uma rede de pequeno/médio porte, abran­gendo desde o processo de descoberta da rede, sua monitoração, até o processo de diagnóstico. A ferramenta aqui desenvolvida constrói e opera sobre um modelo lógico-funcional da rede, baseando-se nas informações do modo de funcionamento correto da rede que pode ser inferido através deste modelo para realizar o diagnóstico. Este sistema foi testado no Laboratório de Sistemas Integráveis da Universidade de São Paulo (LSI-USP) e mostra ser uma abordagem eficiente na gerência de redes locais de computadores / Abstract: As higher the demand for quality of service, reliability and availability in computer networks, the Network Management is being the focus of many researches. The Network Management covers many subjects from the monitoring of the net to the fault location and avoidance. For this tasks some Artificial Intelligence techniques such as Case Based Reasoning and Rule Based Systems were used, mainly in what concems fault location and correlation. This work is a practical application of the Model Based Reasoning in the diagnostic of fault and performance for local area networks through a system that performs from the network discovery, the monitoring process, to the diagnostico The system developed here builds and operates over a logical mo dei of the network, rea­soning over the way that the network should work if in normal state. This system was tested at Laboratório de Sistemas Integráveis of the Universidade de São Paulo (LSI-USP) and is an efficÍent approach to the management of fault and performance Ín local area networks / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Fernando A. C. Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-13T21:48:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Signoretti_Alberto_M.pdf: 9709045 bytes, checksum: 6487227563bb9d7b9ff83c0365d22e2d (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: O presente trabalho define, especifica e implementa o protótipo de um Sistema para Manipulação e Armazenagem de Conhecimento genérico, o SMAC. Este sistema adota, como forma de representação do conhecimento, arquiteturas tidas corno convencionais no universo da Inteligência Artificial (IA), agrupadas e manipuladas de uma maneira a tornar-se compatível com as tendências atuais da área. São utilizadas estruturas baseadas em frames, regras e procedimentos, que podem ser usadas isolada ou conjuntamente, dependendo do tipo de conhecimento a ser representado, do estilo de programação do usuário do sistema e da aplicação em mente. Além da generalidade quanto ao conhecimento a ser representado, o sistema visa ser genérico também com relação à aplicação para a qual pode ser configurado / Abstract: This work defines, specifies and implements the prototype of a system for knowledge storage and management, the SMAC. The system uses, as knowledge representation schemes, conventional architectures within the Artificial Intelligence (AI) universe, grouped and organized in a form to be compatible with the current tendencies in the area. The system uses, as knowledge representation structures, frames, rules and procedures. The structures can be used either together or one or two of them alone, depending of the kind of knowledge that it is needed to represent, and user programming style. The SMAC intends to be a modular and generic knowledge storage and manipulation tool which can be configured for several engineering and computer science applications / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-09-14T21:32:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Denis Paulo Costa Reis.pdf: 2254751 bytes, checksum: 2a9aef694c09d32b456551bc32b66a28 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-18T15:53:05Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Denis Paulo Costa Reis.pdf: 2254751 bytes, checksum: 2a9aef694c09d32b456551bc32b66a28 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-18T15:53:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Denis Paulo Costa Reis.pdf: 2254751 bytes, checksum: 2a9aef694c09d32b456551bc32b66a28 (MD5) Previous issue date: 2017-06-09 / Redes veiculares são redes móveis formadas por veículos e por equipamentos situados às margens das ruas e rodovias, que compõem uma infraestrutura de rede. Tais equipamentos são capazes de interagir com os veículos a ponto de disponibilizar informações, por exemplo, das melhores rotas de tráfego a fim de se evitar congestionamentos. Outro benefício extremamente importante das redes veiculares é a possibilidade de os veículos trocarem mensagens entre si por meio de uma aplicação para, por exemplo, comunicar os usuários de um acidente de trânsito ocorrido em alguma via. Considerando as restrições de latência que a troca de mensagens entre veículos deve ter em uma aplicação de segurança, um aspecto que merece ser investigado é a influência dos modelos de propagação de sinais de rádio frequência adotados na avaliação das métricas de desempenho de uma aplicação típica de rede veicular. Dessa forma, o presente trabalho tem por objetivo analisar quais são os impactos da escolha do modelo de propagação na execução de uma aplicação de segurança típica no simulador de redes veiculares Veins. Além disso, o trabalho desenvolvido tem como objetivo complementar servir como um pequeno tutorial acerca do simulador Veins, de modo que possa ser útil na disseminação de informações relacionadas à utilização de simuladores de redes veiculares na academia e na indústria. / Vehicular networks are mobile networks consisting of vehicles and equipment located along the roads and highways, which make up a network infrastructure. Such equipments are capable of interacting with vehicles to the point of providing information, for example, on the best traffic routes in order to avoid congestion. Another extremely important benefit of vehicular networks is the possibility for vehicles to exchange messages with each other through an application to, for example, communicate the users of a traffic accident occurring on some route. Considering the latency restrictions that the exchange of messages between vehicles must have in a security application, one aspect that deserves to be investigated is the influence of the propagation models of radio frequency signals adopted in the evaluation of the performance metrics of a typical application of Vehicular network. Thus, the present work has the objective of analyzing the impacts of choosing the propagation model in the simulation of a typical safety application in the Veins simulation tool. In addition, the additional objective of the work developed is to serve as a small tutorial on the Veins simulator, so that it can be useful in the dissemination of information related to the use of simulators of vehicular networks in academia and industry.

Orientador: Armando Freitas da Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-18T11:20:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sato_AdemarTakashi_M.pdf: 3266616 bytes, checksum: b3d9f01577317b8eff12b4ed7e347d93 (MD5) Previous issue date: 1992 / Resumo: O trabalho apresenta a proposta de um Sistema Inteligente para Elaborar um Projeto de Perfuração de um Poço de Petróleo, que engloba o tratamento da base de dados, grafo de conhecimento para a escolha de poços de correlação, e recomendações para o posicionamento das sapatas com um grafo de conhecimento. Para tanto foram utilizadas diversas teorias e técnicas dentro da Inteligência Artificial. A aquisição do conhecimento de textos em linguagem natural, para a organização da base de dados utilizada, foi feita em um programa computacional, baseada em Redes Neurais Nebulosas e aprendizado evolutivo. A estruturação em relatórios que sintetizam um aglomerado de informações da base de dados, compreende a noção de programação orientada por objetos, e a construção de diversos grafos de conhecimento. A explicitação do conhecimento dos especialistas em Grafos de Conhecimento, que se baseiam em Redes Neurais Nebulosas, mostram-se adequados, devido a facilidade de se visualizar o problema em questão, e também. da facilidade de se efetuar a manutenção (aprendizado evol utivo) de eventuais correções / Abstract: The work presents a proposal of a Well Drilling Project Expert System, which includes database treatment, knowledge graph for correlation well choice, and recommendations for positioning casing shoes with a knowledge graph. Accordingly several Artificial Intelligence theories and techniques were used. A fuzzy neural net based and self leaming computer program was used for natural language text based knowledge acquisition. Structuring reports that summarize several database information involves an object oriented programming approach and several knowledge graphs. The experts knowledge explicitation through fuzzy neural nets based knowledge graphs are well-suited for modelling the problem in question and easing life cycle system maintenance through self learning techniques / Mestrado / Mestre em Engenharia de Petróleo

Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-18T14:25:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosa_JoaoLuisGarcia_M.pdf: 10533866 bytes, checksum: eff7483f9919f4d2a0a8d1da0a8ad44d (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: Esta dissertação de mestrado é sobre Processamento de Linguagem Natural (PLN). O PLN consiste de uma série de tarefas que a máquina deve executar para analisar um texto. Na literatura existem vários trabalhos em diversas abordagens. Este trabalho faz uma combinação de abordagens baseadas em lógica e de abordagens conexionistas. O trabalho proposto tem três partes. A primeira parte faz a análise sintática de frases da língua portuguesa. É baseada em lógica. A segunda parte faz a análise semântica, ou a verificação do significado das palavras numa frase. Isto é feito através de redes neurais artificiais, que "aprendem" a representação binária das palavras (suas microcaracterísticas semânticas). Esta abordagem é chamada de conexionismo. Sua grande vantagem é a habilidade de generalização, ou seja, a rede é capaz de reconhecer uma palavra, mesmo que esta não tenha sido mostrada a ela. A terceira, e última, parte deste trabalho trata da utilização de redes recorrentes para análise de frases. Este tipo de rede serve para "ligar" as palavras em uma frase, pois a rede recorrente tem memória. Ela é capaz de "lembrar" da última palavra vista numa seqüência. É útil para ligar as palavras em uma sentença, por exemplo, o sujeito com o objeto, o objeto com o complemento, etc. Isto torna a frase uma entidade única a ser analisada / Abstract: This dissertation is about Natural Language Processing (NLP). NLP consists of a series of tasks the machine should carry out in analysing a texto In literature, there are papers having different approaches. This work combines two approaches: based on logic and connectionism. The proposed work is divided in three parts. The first makes the parsing, or the syntactic analysis of sentences in the Portuguese language, based on logic. The second part takes care of the semantic analysis, or the verification of the meaning of words in a sentence. This is achieved through artificial neural networks that "Iearn" the binary representation of the words (their semantic microfeatures). This approach is called connectionism. Its major advantage is the ability of generalizing, i. e., it is able to recognize a word even it is not presented to the nets. The third, and last, part of this work is about the use of recurrent networks in text analysis. This kind of network is to "Iink" the words in a sentence because the recurrent net is given memory, which makes it able to "remember" the last word seen in a sequence. This is useful to link the words in a sentence like the subject to the object, the object to the complement, etc. This makes a sentence an entire item to be analysed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores : Marcio Luiz de Andrade Netto, Edson Bim / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-18T17:11:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VonZuben_FernandoJose_M.pdf: 14756992 bytes, checksum: 3d41b004238bc544d8df6e469940d46d (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: Esta dissertação apresenta técnicas não-lineares aplicadas ao problema de controle de velocidade da máquina de indução trifásica com rotor tipo gaiola de esquilo. Redes neurais artificiais são utilizadas para desenvolver estratégias de controle adaptativo baseadas em identificação não-linear de sistemas dinâmicos e estimação não-linear de parâmetros. Os resultados principais incluem arquiteturas de redes neurais e algoritmos de treinamento desenvolvidos especialmente para aplicação a sistemas dinâmicos, um observador não-linear de fluxo de rotor baseado em redes neurais recorrentes e um estimador não-linear da constante de tempo de rotor baseado em redes neurais nãorecorrentes. Resultados de simulação computacional são obtidos e o desempenho da estrutura de controle resultante é analisado / Abstract: This dissertation presents nonlinear techniques applied to the speed control problem of the three-phase squirrel-cage induction machine. Artificial neural networks are used to develop adaptive control strategies based on nonlinear dynamic system identification and nonlinear parameter estimation. The principal results include neural network architectures and training algorithms speciallydeveloped for dynamic systems application, a nonlinear rotor flux observer based on recurrent neural networks, and a nonlinear rotor time constant estimator based on feed forward neural networks. Computer simulation results are obtained and the performance of the resulting control structure is analyzed. / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Com o avanço da tecnologia, grandes volumes de dados estão sendo coletados e acumulados numa velocidade espantosa. Data Mining constitui um campo de pesquisa recente em Inteligência Artificial, cujo objetivo é extrair conhecimento de grandes bases de dados. Um dos tópicos tratados em Data Mining para extrair conhecimento é o uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina em grandes volumes de dados. Alguns algoritmos de Aprendizado de Máquina são capazes de criar generalizações, ou descrever conceitos, a partir de um conjunto de dados previamente rotulados. Esses algoritmos são conhecidos como indutores e são capazes de induzir uma hipótese (ou classificador). Um classificador pode estar descrito sob uma forma simbólica explícita, e assim, apresentar uma explicação do conceito aprendido de forma inteligível ao ser humano. Uma dessas formas de representação simbólica explícita são as regras de conhecimento. Especialmente em Data Mining, o volume de regras de conhecimento que descrevem um classificador simbólico pode ser muito grande. Isso dificulta muito a análise de regras individuais ou de um grupo de regras por parte do usuário desse conhecimento. No intuito de propor uma solução para essa dificuldade, a análise automática de regras, utilizando medidas de avaliação e de interessabilidade, destaca-se como uma das fontes de resultados positivos da aplicação do Aprendizado de Máquina na área de Data Mining. Neste trabalho é apresentado o RuleSystem, um sistema computacional protótipo que implementa funcionalidades voltadas para Aprendizado de Máquina e Data Mining. Uma dessas funcionalidades, implementadas no RuleSystem, refere-se à análise automática de regras. O Módulo de Análise de regras, proposto neste trabalho, implementa diversas medidas de avaliação e de interessabilidade de regras, permitindo assim realizar uma análise tanto quantitativa quanto qualitativa das regras que constituem a(s) hipótese(s) induzida(s) por algoritmos de Aprendizado de Maquina simbólico.