Nos últimos anos, um dos principais desafios globais está relacionado com a eficiência energética, sendo o desperdício de energia um dos fatores a ser destacado. Tal desperdício pode ser superado com o uso do Sistema de Automação Residencial (SAR). Vale frisar que os SARs são fortemente dependentes da sua infraestrutura interna, visto que esta é a base de uma casa inteligente. A Rede de Sensores e Atuadores sem Fio (RSASF) é uma solução promissora e de fácil implantação para ser utilizada como infraestrutura em um SAR. Entretanto, o uso das RSASFs como infraestrutura para monitorar e atuar (isto é, processo de tomada de decisão) no contexto de um SAR traz um novo problema. Tal problema remete não apenas a falta de um método para realizar a decisão dentro do próprio nó da RSASF, mas também a ausência em investigar um trade-off entre a precisão nas tomadas de decisões e o consumo de energia dos nós da rede. Além disso, a falta de uma infraestrutura distribuída, com baixo overhead e que reduza a latência do serviço são algumas das novas problemáticas para serem exploradas. Com isso, tem-se como desafio embarcar uma maior inteligência em dispositivos com recursos escassos, característica presente em uma RSASF. Para superar tais limitações, esta tese apresenta duas soluções de decisões inteligentes para uma infraestrutura residencial, nomeadas como ResiDI e ImPeRIum. O ResiDI é baseado em uma rede neural para atuar no processo de tomada de decisão dentro da RSASF, bem como em um mecanismo de correlação temporal para maximizar a eficiência energética da infraestrutura de comunicação. Já o ImPeRIum é baseado em um conjunto heterogêneo de dispositivos inteligentes para formar um ambiente computacional de fog, o qual gerencia as aplicações da residência por meio de uma rede neural. As soluções foram avaliadas extensivamente em diferentes cenários e comparadas com um trabalho da literatura. Os resultados reais e simulados, avaliados mediante uma análise estatística paramétrica e não-paramétrica, mostrou atingir o objetivo desta tese, sendo quatro deles notáveis: (i) aumento da precisão nas tomadas de decisões; (ii) redução no consumo de energia dos nós da rede; (iii) redução no tempo de resposta da atuação com baixa sobrecarrega; e (iv) eficiência na disseminação das informações. / In recent years, energy efficiency has become a major global challenge, and energy waste is a factor that needs to be highlighted. Such waste can be overcome with the use of Home Automation System (HAS). It should be stressed that the HASs are strongly dependent on its internal network, since this is the basis of a smart home. Wireless Sensor and Actuator Networks (WSANs) provide a modern and ubiquitous infrastructure for a smart home. However, the use of WSANs to monitor and act (i.e. decision-making process) as a control infrastructure within the context of HAS poses a new problem. Such problem refers not only to the lack of a method to execute the decision-making process within the WSAN, but also to the lack of investigating a trade-off between the decision-making accuracy and the extension of the WSAN nodes life-time. In addition, the lack of a distributed infrastructure, with low overhead in processing and that reduces service latency are some of the new problems to be addressed in the literature. With this, one has as a challenge to embark on greater intelligence in devices with scarce resources, a feature present in a WSAN. To overcome such limitations, this thesis presents two intelligent decision-making solutions for residential infrastructures, named ResiDI and ImPeRIum. ResiDI was developed based on a neural network to act in the decision-making process within the network, as well as a temporal correlation mechanism to maximize the energy consumption in the networks nodes. ImPeRIum was based on a heterogeneous set of smart objects to form a fog computational environment, which manages the applications of the residence through a neural network. The solutions were evaluated extensively in different scenarios and compared with an approach in the literature. The real and simulated results, evaluated through parametric and non-parametric tests, show that solutions make four key contributions: (i) increased decisionmaking; (ii) reduction in node energy consumption; (iii) reduction in action response time with low overload; and (iv) efficiency in the transmission of information.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-02-24T15:10:56Z No. of bitstreams: 1 brunozonovellidasilva.pdf: 11306730 bytes, checksum: d7a7b13a1620f32d885d6b1e8852ae2b (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-02-24T15:40:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 brunozonovellidasilva.pdf: 11306730 bytes, checksum: d7a7b13a1620f32d885d6b1e8852ae2b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-24T15:40:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 brunozonovellidasilva.pdf: 11306730 bytes, checksum: d7a7b13a1620f32d885d6b1e8852ae2b (MD5) Previous issue date: 2013-06-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Com o crescente avanço das plataformas de sequenciamento genômico, surge a necessidade de modelos computacionais capazes de analisar, de forma eficaz, o grande volume de dados disponibilizados. Uma das muitas complexidades, variações e particularidades de um genoma são os polimorfismos de base única (single nucleotide polymorphisms - SNPs), que podem ser encontrados no genoma de indivíduos isoladamente ou em grupos de indivíduos de alguma população, sendo originados a partir de inserções, remoções ou substituições de bases. Alterações de um único nucleotídeo, como no caso de SNPs, podem modificar a produção de uma determinada proteína. O conjunto de tais alterações tende a provocar variações nas características dos indivíduos da espécie, que podem gerar alterações funcionais ou fenotípicas, que, por sua vez, implicam, geralmente, em consequências evolutivas nos indivíduos em que os SNPs se manifestam. Entre os vários desafios em bioinformática, encontram-se a descoberta e filtragem de SNPs em DNA genômico, etapas de relevância no pós-processamento da montagem de um genoma. Este trabalho propõe e desenvolve um método computacional capaz de filtrar SNPs em DNA genômico completo, utilizando genomas remontados a partir de sequências oriundas de plataformas de nova geração. O modelo computacional desenvolvido baseia-se em técnicas de aprendizado de máquina e inteligência computacional, com o objetivo de obter um filtro eficiente, capaz de classificar SNPs no genoma de um indivíduo, independente da plataforma de sequenciamento utilizada. / With the growing advances in genomic sequencing platforms, new developments on computational models are crucial to analyze, effectively, the large volume of data available. One of the main complexities, variations and peculiarities of a genome are single nucleotide polymorphisms (SNPs). The SNPs, which can be found in the genome of isolated individuals or groups of individuals of a specific population, are originated from inserts, removals or substitutions of bases. Single nucleotide variation, such as SNPs, can modify the production of a protein. Combination of all such modifications tend to determine variations on individuals characteristics of the specie. Thus, this phenomenon usually produces functional or phenotypic changes which, in turn, can result in evolutionary consequences for individuals with expressed SNPs. Among the numerous challenges in bioinformatics, the discovery and filtering of SNPs in genomic DNA is considered an important steps of the genome assembling post-processing. This dissertation has proposed and developed a computational method able to filtering SNPs in genome, using the genome assembled from sequences obtained by new generation platforms. The computational model presented is based on machine learning and computational intelligence techniques, aiming to obtain an efficient filter to sort SNPs in the genome of an individual, regardless of the sequencing platform adopted.

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.

Submitted by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-06-13T17:38:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_AvaliacaoDistorcaoHarmonica.pdf: 4309009 bytes, checksum: 017d26b4d8e0ce6653f66d67f13f4cb6 (MD5) / Approved for entry into archive by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-06-13T17:39:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_AvaliacaoDistorcaoHarmonica.pdf: 4309009 bytes, checksum: 017d26b4d8e0ce6653f66d67f13f4cb6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-13T17:39:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_AvaliacaoDistorcaoHarmonica.pdf: 4309009 bytes, checksum: 017d26b4d8e0ce6653f66d67f13f4cb6 (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 / In the last decades, the transformation industry has provided the introduction of increasingly faster and more energy efficient products for residential, commercial and industrial use, however these loads due to their non-linearity have contributed significantly to the increase of distortion levels harmonic of voltage as a result of the current according to the Power Quality indicators of the Brazilian electricity distribution system. The constant increase in the levels of distortions, especially at the point of common coupling, has generated in the current day a lot of concern in the concessionaires and in the consumers of electric power, due to the problems that cause like losses of the quality of electric power in the supply and in the installations of the consumers and this has provided several studies on the subject. In order to contribute to the subject, this thesis proposes a procedure based on the Knowledge Discovery in Database - KDD process to identify the impact loads of harmonic distortions of voltage at the common coupling point. The proposed methodology uses computational intelligence and data mining techniques to analyze the data collected by energy quality meters installed in the main loads and the common coupling point of the consumer and consequently establish the correlation between the harmonic currents of the nonlinear loads with the harmonic distortion at the common coupling point. The proposed process consists in analyzing the loads and the layout of the location where the methodology will be applied, in the choice and installation of the QEE meters and in the application of the complete KDD process, including the procedures for collection, selection, cleaning, integration, transformation and reduction, mining, interpretation, and evaluation of data. In order to contribute, the data mining techniques of Decision Tree and Naïve Bayes were applied and several algorithms were tested for the algorithm with the most significant results for this type of analysis as presented in the results. The results obtained evidenced that the KDD process has applicability in the analysis of the Voltage Total Harmonic Distortion at the Point of Common Coupling and leaves as contribution the complete description of each step of this process, and for this it was compared with different indices of data balancing, training and test and different scenarios in different shifts of analysis and presented good performance allowing their application in other types of consumers and energy distribution companies. It also shows, in the chosen application and using different scenarios, that the most impacting load was the seventh current harmonic of the air conditioning units for the collected data set. / Nas últimas décadas, a indústria de transformação, tem proporcionado a introdução de produtos cada vez mais rápidos e energeticamente mais eficientes para utilização residencial, comercial e industrial, no entanto essas cargas devido à sua não linearidade têm contribuído significativamente para o aumento dos níveis de distorção harmônica de tensão em decorrência da corrente conforme indicadores de Qualidade de Energia Elétrica do sistema brasileiro de distribuição de energia elétrico. O constante aumento dos níveis das distorções, principalmente no ponto de acoplamento comum, tem gerado nos dias atuais muita preocupação nas concessionárias e nos consumidores de energia elétrica, devido aos problemas que causam como perdas da qualidade de energia elétrica no fornecimento e nas instalações dos consumidores e isso têm proporcionado diversos estudos sobre o assunto. Com o intuito de contribuir com o assunto, a presente tese propõe um procedimento com base no processo Knowledge Discovery in Database - KDD para identificação das cargas impactantes das distorções harmônicas de tensão no ponto de acoplamento comum. A metodologia proposta utiliza técnicas de Inteligência computacional e mineração de dados para análise dos dados coletados por medidores de qualidade de energia instalados nas cargas principais e no ponto de acoplamento comum do consumidor e consequentemente estabelecer a correlação entre as correntes harmônicas das cargas não lineares com a distorção harmônica no ponto de acoplamento comum. O processo proposto consiste na análise das cargas e do layout do local onde a metodologia será aplicada, na escolha e na instalação dos medidores de QEE e na aplicação do processo KDD completo, incluindo os procedimentos de coleta, seleção, limpeza, integração, transformação e redução, mineração, interpretação, e avaliação dos dados. Com o propósito de contribuição foram aplicadas as técnicas de mineração de dados Árvore de Decisão e Naïve Bayes e foram testados diversos algoritmos em busca do algoritmo com resultados mais significativos para esse tipo de análise conforme apresentado nos resultados. Os resultados obtidos evidenciaram que o processo KDD possui aplicabilidade na análise da Distorção Harmônica Total de Tensão no Ponto de Acoplamento Comum e deixa como contribuição a descrição completa de cada etapa desse processo, e para isso foram comparados com diferentes índices de balanceamento de dados, treinamento e teste e diferentes cenários em diferentes turnos de análise e apresentaram bom desempenho possibilitando sua aplicação em outros tipos de consumidores e empresas de distribuição de energia. Evidencia também, na aplicação escolhida e utilizando diferentes cenários, que a carga mais impactante foi a sétima harmônica de corrente das centrais de ar condicionado para o conjunto de dados coletados.

Submitted by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-06-25T18:48:12Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_RedeNeuralConvolucional.pdf: 2088560 bytes, checksum: 6328f6f59bc552055a366b1e4a32793d (MD5) / Approved for entry into archive by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-06-25T18:48:32Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_RedeNeuralConvolucional.pdf: 2088560 bytes, checksum: 6328f6f59bc552055a366b1e4a32793d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-25T18:48:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_RedeNeuralConvolucional.pdf: 2088560 bytes, checksum: 6328f6f59bc552055a366b1e4a32793d (MD5) Previous issue date: 2018-04-03 / Este trabalho apresenta a proposta de uma nova metodologia para identificação de equipamentos residenciais em sistemas de Monitoramento Não-Intrusivo de cargas. O sistema é baseado em uma Rede Neural Convolucional para classificação dos equipamentos, que utilizam, diretamente como entradas para o sistema, os dados do sinal transitório de potência de 7 equipamentos obtidos no momento em que estes são ligados em uma residência. A metodologia foi desenvolvida usando dados de um banco de dados público (REED) que apresenta dados coletados a uma baixa frequência (1 Hz). Os resultados obtidos na base de dados de testes apresentam acurácia superior a 90%, indicando que o sistema proposto é capaz de realizar a tarefa de identificação, além disso os resultados apresentados são considerados satisfatórios quando comparados com os resultados já apresentados na literatura para o problema em questão. / This research presents the proposal of a new methodology for the identification of residential equipment in non-intrusive load monitoring systems. The system is based on a Convolutional Neural Network to classify residential equipment, which uses directly as inputs to the system, the transient power signal data of 7 equipment obtained at the moment they are connected in a residence. The methodology was developed using data from a public database (REED) that presents data collected at a low frequency (1 Hz). The results obtained in the test database show an accuracy of more than 90%, indicating that the proposed system is capable of performing the task of identification. In addition, the results presented are considered satisfactory when compared with the results already presented in the literature for the problem in question.

Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-31T14:43:24Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Geracaotarefasensino.pdf: 3849502 bytes, checksum: e00504a728834482857dedf3d3106727 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-31T14:43:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Geracaotarefasensino.pdf: 3849502 bytes, checksum: e00504a728834482857dedf3d3106727 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-31T14:43:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Geracaotarefasensino.pdf: 3849502 bytes, checksum: e00504a728834482857dedf3d3106727 (MD5) Previous issue date: 2018-09-14 / Avanços em sistemas de aprendizagem ao longo das últimas duas décadas permitiram o desenvolvimento de tecnologias que auxiliam no engajamento de alunos. Embora esses sistemas possam usar procedimentos comportamentais para melhorar as habilidades em leitura, melhores resultados para cada aluno são obtidos na elaboração manual de um conjunto de tarefas por um especialista educacional. Todavia, o uso de um processo manual acaba acarretando demasiado tempo, esforço e subjetividade para a criação das tarefas de ensino. Adicionalmente, a geração automática de tarefas para o ensino da leitura pode ser inviável devido ao alto espaço de busca das possíveis combinações de tarefas. Este processo poderia considerar a adaptação da dificuldade de uma tarefa ao conhecimento do aluno, algo pouco explorado em trabalhos educacionais para crianças no início do aprendizado da leitura. A presente Tese apresenta uma abordagem para gerar tarefas do procedimento Matching-to-Sample para o ensino da leitura, adaptando suas dificuldades através de meta-heurísticas de otimização bio-inspiradas. Esta abordagem utiliza-se de resultados de pré-testes aplicados a alunos e da configuração de conteúdos de ensino determinados por tutores educacionais; esses dados permitem a utilização dos algoritmos de geração de tarefas e em seguida as tarefas podem ser apresentadas em softwares de aprendizagem. Experimentos demonstraram uma melhor convergência do algoritmo genético para este domínio, sendo que este algoritmo foi capaz de gerar tarefas em um nível de dificuldade adaptadas aos alunos e de acordo com pré-testes e configurações de atributos das tarefas definidas por psicólogos comportamentais. Como validação para este estudo, as tarefas foram aplicadas a um grupo de alunos em estágios iniciais da alfabetização obtendo efeitos satisfatórios no processo individual de aprendizagem. Adicionalmente foram implementados dois softwares interativos de de aprendizagem, um por meio do jogo digital e o outro por um aplicativo web, onde o uso do jogo digital com características lúdicas demostrou aceitação superior no uso de tarefas de ensino adaptadas para crianças em fase inicial da alfabetização. / Advances in learning systems over the past two decades have enabled the development of technologies that help in the engagement of students. Although these systems may use behavioral procedures to improve reading skills, better outcomes for each student are obtained in the manual elaboration of a set of tasks by educational experts. However, the use of a manual process requires too much time, effort and subjectivity for the creation of tasks. Additionally, even with the aid of computational processes, the automatic generation may be impracticable due to the high search space for the possible combinations of tasks. This process could consider adapting the difficulty of a task to the student's knowledge, something little explored in educational work for children at the beginning of reading learning. The present thesis implements an approach to generate teaching tasks from the Matching-to-Sample procedure, adapting its difficulties through bio-inspired optimization meta-heuristics. This approach uses pre-test results applied to students and the configuration of teaching contents determined by educational tutors; these data allow the use of the algorithms to generate tasks and then the tasks can be presented in learning software. Experiments demonstrated a better convergence of the genetic algorithms for this domain, being able to generate tasks on a level of difficulty adapted to the students, and also according to pretests and configurations of attributes of the tasks defined by behavioral psychologists. As validation for this study, the tasks were applied to a group of students in the early stages of literacy achieving satisfactory effects in the individual learning process. In addition, two interactive learning software were implemented through a digital game and a web application, where the use of the digital game with playful features showed superior acceptance in the use of teaching tasks adapted for children in the initial phase of literacy.

Submitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2013-01-24T12:14:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_IdentificacaoEstimulacaoRuido.pdf: 1534456 bytes, checksum: 376786e221762a1b34af76521652d2bb (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-01-25T12:21:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_IdentificacaoEstimulacaoRuido.pdf: 1534456 bytes, checksum: 376786e221762a1b34af76521652d2bb (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-25T12:21:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_IdentificacaoEstimulacaoRuido.pdf: 1534456 bytes, checksum: 376786e221762a1b34af76521652d2bb (MD5) Previous issue date: 2012 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional objetivando identificar e estimar a potencia de ruídos em redes Digital Subscriber Line ou Linhas do Assinante Digital (DSL) em tempo real. Uma metodologia baseada no Knowledge Discovery in Databases ou Descobrimento de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para detecção e estimação de ruídos em tempo real, foi utilizada. KDD é aplicado para selecionar, pré-processar e transformar os dados antes da etapa de aplicação dos algoritmos na etapa de mineração de dados. Para identificação dos ruídos o algoritmo tradicional backpropagation baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) é aplicado objetivando identificar o tipo de ruído em predominância durante a coleta das informações do modem do usuário e da central. Enquanto, para estimação o algoritmo de regressão linear e o algoritmo híbrido composto por Fuzzy e regressão linear foram aplicados para estimar a potência em Watts de ruído crosstalk ou diafonia na rede. Os resultados alcançados demonstram que a utilização de algoritmos de inteligência computacional como a RNA são promissores para identificação de ruídos em redes DSL, e que algoritmos como de regressão linear e Fuzzy com regressão linear (FRL) são promissores para a estimação de ruídos em redes DSL. / This paper proposes the use of computational intelligence techniques aiming to identify and estimate the noise power in Digital Subscriber Line (DSL) networks on real time. A methodology based on Knowledge Discovery in Databases (KDD) for detect and estimate noise in real time, was used. KDD is applied to select, pre-process and transform data before data mining step. For noise identification the traditional backpropagation algorithm based on Artificial Neural Networks (ANN) is applied aiming to identify the predominant noise during the collection of information from the user's modem and the DSL Access Multiplexer (DSLAM). While the algorithm for noise estimation, linear regression and a hybrid algorithm consisting of Fuzzy with linear regression are applied to estimate the noise power in Watts. Results show that the use of computational intelligence algorithms such as RNA are promising for noise identification in DSL networks, and algorithms such as linear regression and fuzzy with linear regression (FRL) are promising for noise estimation in DSL networks.

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

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:36:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9409_1.pdf: 2593707 bytes, checksum: c82123beb5138e539b7e5a7a30279094 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / 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)

Made available in DSpace on 2017-07-10T16:41:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Altamira Queiroz2.pdf: 2299194 bytes, checksum: 07ecb127ebc11ad21a0cb551e23c2f1b (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / One of the main problems currently faced by electric utilities is the occurrence of energy losses in the distribution network caused by fraud and electricity theft. Because of the financial losses and risks to public safety, the development of solutions to detect and combat fraud in the distribution networks is of the utmost importance. This work presents an analysis of computational intelligence algorithms to extract knowledge in databases with information from monthly energy consumption to identify consumption patterns with anomalies which could represent fraud. The algorithms Artificial Neural Networks and Support Vector Machines were tested to see which one perform better on the identification consumption patterns with abnormalities. Tests have shown that the algorithms used are able to detect patterns in electricity consumption curves, including special situations of fraud that manual techniques did not detect. / Um dos principais problemas que enfrentam atualmente as empresas concessionárias de energia elétrica é a ocorrência de perdas de energia na rede de distribuição, causadas por fraudes e furtos de energia elétrica. Sendo que tais problemas provocam prejuízos financeiros e também colocam em risco a segurança pública, é de grande interesse das concessionárias encontrar soluções para detectar e combater fraudes nas redes de distribuição de energia elétrica. Neste conceito, o presente trabalho apresenta uma análise dos algoritmos de Inteligência Computacional para extrair conhecimento de bases de dados de informações de consumo mensal de energia elétricas de usuários de uma determinada concessionária, a fim de identificar padrões de consumo com anomalias que representem possíveis fraudes nas redes de distribuição de energia elétrica. Para detectar padrões nas curvas de consumo, foram utilizados algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte. Após a criação dos modelos, estes foram testados para verificar qual seria o melhor algoritmo para a detecção de padrões de consumo com anomalias, e os resultados obtidos, foram então, comparados com uma base de dados fornecida pela concessionária com a verificação manual dos usuários. Os testes demonstraram que os algoritmos utilizados são capazes de detectar padrões nas curvas de consumo de energia elétrica, inclusive detectando situações especiais de fraudes que técnicas manuais não detectaram.