Orientador: Marcus A. M. de Aguiar / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-07-22T18:53:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 XavierJunior_AdemirLuiz_D.pdf: 2538387 bytes, checksum: 114bf4d50a35e6f3b62077d76e37dc18 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Neste trabalho desenvolvemos e aplicamos uma aproximação semiclássica para o propagador em estados coerentes K (z",z',t)=(z"exp(-iHt/h)z' ), onde H é o operador hamiltoniano do sistema e z) representam estados coerentes gerados pelo oscilador harmônico. A aproximação semiclássica de K (z",z',t) faz uso de uma aproximação de fase estacionária na qual trajetórias estacionárias existem em um espaço de fases extendido (complexo). Disso resulta uma dinâmica complexa que é estudada para hamiltonianos gerais quadráticos unidimensionais, o sistema da partícula em uma caixa e um exemplo de sistema não linear, o oscilador quártico. Comparando-se com o cálculo quântico exato, a precisão da aproxiamação semiclássica é confirmada para cada um desses casos. Finalmente o processo de espalhamento por uma barreira quadrada é tratado com sucesso, uma situação para a qual nenhuma aproximação semiclássica, fazendo uso exclusivamente de trajetórias clássicas (reais), existe para o regime de energia abaixo do potencial da barreira. Uma extensão do conceito de tempo de travessia clássico é feito para o espaço complexo, que possibilita calcular tempos de travessia para a partícula quântica representada por um pacote de ondas de estados coerentes com energia inicial abaixo do máximo de potencial da barreira. Propomos tal tempo de travessia quântico como um candidato ao tempo de tunelamento de estados coerentes no espaço de fases / Abstract: In this work we develop and apply a semiclassical approximation to the coherent-state propagator K(z",z',t) = (z"iHt/h)z'), where H is the Hamilton operator for the suystem and z) represents the coherent states of the harmonic oscilator. The semiclassical K(z",z',t) makes use of a stationary phase approxiamtion in which stationary trajectories inhabit is studied for general quadratic 1-d Hamiltonians, the particle-in-a-box and an example of non-linear system, the quartic oscillator. By comparing with a full quantum calculation, the accuracy of the semiclassical approximation is confirmed for each one of these cases. Finally the process of scattering through a potential square barrier is successfully treated, a situation for whick no ordinary semiclassical method based entirely upon classical (real) trajectories cam account for in the ünderbarrier"energy regime. An extension of the classical traversal time concept to the complex space enable us to calculate the traversal time for the quantum particle represented by a coherent state wave packet whose initial average energy is below the barrier top. We propose such quantum traversal time as a sensible candidate for the coherent-state tunneling time in phase-space / Doutorado / Física / Doutor em Ciências

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2015-09-15T04:07:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 334381.pdf: 32767805 bytes, checksum: 2fddf54f242da2cdb0966d3983454226 (MD5) Previous issue date: 2015 / Esta tese aborda a análise do sistema de localização acústica de veículos subaquáticos em uma configuração dita de base longa auxiliada por sensores inerciais. Para o processo de filtragem de dados, o filtro de Kalman, em sua versão estendida EKF (Extended Kalman Filter), é utilizado de modo a aproveitar toda informação relacionada aos estados do veículo proveniente dos sensores. O foco do trabalho está no processo de aprendizagem a partir de dados com vistas à identificação das medições errôneas do tempo de chegada da sonda sonora e à correção das mesmas. As técnicas exploradas para essas finalidades são o AAKR (AutoAssociative Kernel Regression) e o SVDD (Support Vector Data Description). O objetivo é melhorar a estimação dos estados do veículo (posição, velocidade e orientação) provenientes dos sensores inerciais, aproveitando um conjunto de medições corretas obtidas durante a navegação ou em missões anteriores à atual. A melhoria no desempenho do sistema de localização foi analisado por simulação utilizando dados experimentais obtidos em missões com veículos de baixo custo e modelos de propagação acústica que inserem desvios factíveis aos tempos de chegada medidos. Os resultados são comparados ao desempenho obtido com uma solução clássica para a localização acústica de veículos autônomos em ambiente subaquático. Destaca-se ainda que a arquitetura proposta não se apresenta firmemente acoplada ou fortemente dependente de qualquer outro algoritmo presente no veículo, o que a caracteriza como uma solução bastante modular com a possibilidade de estendê-la a outras aplicações.<br> / Abstract : This thesis deals with the analysis of an acoustic localization system in a long baseline configuration for navigation of underwater vehicles aided by inertial sensors. For the process of filtering data, the Extended Kalman Filter (EKF) is used in order to take advantage of all information related to the states of the vehicle from the sensors. The focus is on the process of learning from data with a view to identify erroneous measurements of the time of flight of the acoustic signal and correct eventual deviations in this quantity. The techniques used for these purposes are AAKR (AutoAssociative Kernel Regression) and SVDD (Support Vector Data Description). The objective is to improve the accuracy of the estimates of the vehicle s states (position, velocity and orientation) coming from the inertial sensors, taking advantage of a set of correct measurements obtained during prior navigations or in the current missions. The improved performance of the tracking system is evidenced by the data obtained using in field missions with low-cost vehicles and acoustic propagation models that insert feasible deviations to arrival times measured. The results are compared with the performance obtained with other classical solution to acoustic localization task in underwater environment of autonomous vehicles. It is highlighted also that the proposed architecture is not tightly coupled to any other algorithm running in the vehicle , which characterizes the approach as a very modular and cost-effective computing solution.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2013-03-04T20:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 307884.pdf: 2324151 bytes, checksum: e8836a0a1ca734d1939b5144cef51992 (MD5) / Algoritmos baseados em kernel têm-se tornado populares no processamento não-linear de sinais. O processamento não-linear aplicado sobre um sinal pode ser modelado como um processamento linear aplicado a um sinal transformado para um espaço de Hilbert com kernels reprodutivos (RKHS). A operação linear no espaço transformado pode ser implementada com baixa complexidade e pode ser melhor estudada e projetada. O algoritmo Kernel Least-Mean-Squares (KLMS) é um algoritmo popular em filtragem adaptativa não-linear devido à sua simplicidade e robustez. Implementações práticas desse algoritmo requerem um modelo de ordem finita do processamento não-linear, o que modifica o comportamento do algoritmo em relação ao LMS simplesmente mapeado para o RKHS. Essa modificação leva à necessidade de novos modelos analíticos para o comportamento do algoritmo. O desempenho do algoritmo é função do passo de convergência e dos parâmetros do kernel empregado. Este trabalho estuda o comportamento do KLMS em regimes transitório e permanente para entradas Gaussianas e um modelo de não-linearidade de ordem finita. Dois kernels são considerados; o Gaussiano e o Polinomial. Derivamos modelos analíticos recursivos para os comportamentos do vetor médio de erros nos coeficientes e do erro quadrático médio de estimação. As previsões do modelo mostram excelente acordo com simulações de Monte Carlo no transitório e no regime permanente. Isso permite a determinação explícita das condições para a estabilidade, e permite escolher os parâmetros do algoritmo a fim de obter um desempenho desejado. Exemplos de projeto são apresentados para o kernel Gaussiano e para o kernel Polinomial de segundo grau de forma a validar a análise teórica e ilustrar sua aplicação. / Kernel-based algorithms have become popular in nonlinear signal processing. A nonlinear processing can be modeled as a linear processing applied to a signal transformed to a reproducing kernel Hilbert space (RKHS). The linear operation in the transformed space can be implemented with low computational complexity and can be more easily studied and designed. The Kernel Least-Mean-Squares (KLMS) is a popular algorithm in nonlinear adaptive filtering due to its simplicity and robustness. Practical implementations of this algorithm require a finite order model for the nonlinear processing. This modifies the algorithm behavior as compared to the LMS simply mapped to the RKHS. This modification leads to the need for new analytical models for the algorithm behavior. The algorithm behavior is a function of both the step size and the kernel parameters. This work studies the KLMS algorithm behavior in transient and in steady-state for Gaussian inputs and for a finite order nonlinearity model. Two kernels are considered; the Gaussian and the Polinomial. We derive analytical models for the behavior of both the mean weight error vector and the mean-square estimation error. The model predictions show excellent agreement with Monte Carlo simulations at both the transient and the steady-state. This allows the explicit determination of the stability limits and to design the algorithm parameters to obtain a desired performance. Design examples are presented for the Gaussian and for the second degree Polinomial kernels to validate the analysis and to illustrate its application.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-02-24Bitstream added on 2014-06-13T18:08:44Z : No. of bitstreams: 1 kawamoto_mt_me_botib.pdf: 783214 bytes, checksum: 99aeff58655d6a332ee11a3f4e04ea63 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As análises estatíticas aplicadas a quaisquer fenômenos espaciais procuram compreender como ocorrem a distribuição espacial destes, além de tentar interpretar seus padrões. A análise de padrões pontuais, foco deste trabalho, vai mostrar algumas técnicas que exploram o padrão pontual, em particular no estudo do estimador Kernel. O estimador de intensidade kernel e um dos métodos mais utilizados para uma rápida análise do padrão de distribuição espacial de uma variável, concentrando-se na localização de possíveis aglomerados. Para tanto, aplicou-se esse método a dois conjuntos de dados referentes a cidade de Rio Claro-SP: um os acidentes de trânsito que ocorreram na cidade e o outro sobre casos positivos de dengue. Uma comparação do desempenho do estimador com o ajuste de superfícies de tendências, para pequenos conjuntos de dados hipotéticos foi feita. Esta comparação não definiu exatamente uma melhor técnica, mas sugeriu que mais estudo sejam feitos. A técnica estimador Kernel foi satisfatória na obtenção de uma visão tridimensional da variação dos fenômenos, fornecendo aglomerados e focos mais precisos das ocorrências. Com isso, tem-se uma melhor visualização de locais para ações de prevenção, no caso de acidentes de trânsito e possíveis eliminações de criadouros do mosquito transmissor de dengue, no caso dos positivos para dengue / The statistical analysis applied to any spatial phenomena try to understand how the spatial distribution of these occur, and still try to interpret its patterns. The point pattern analysis, the focus of this work will show some techniques that explore the point pattern, particularly, in the study of the Kernel estimator. The kernel intensity estimator is one of the most commonly used methods for quick analysis of spatial distribution pattern of a variable, focusing on the location of possible clusters. To this end, we applied the technique to data from the city of Rio Claro-SP: a rst set is about tra c accidents that occurred in the city and the second is a set of data is about positive cases of dengue. A comparison of the performance of the estimator, adjusting for trend surfaces for small sets of hypothetical data was made. This comparison did not exactly established a better technique, but suggested that further study be made. The Kernel estimator technique was satisfactory in getting a view three dimensional of the variation of the phenomena, providing more accurate clusters and outbreaks of cases. Thus, we have a better view of local prevention, in the case of tra c accidents and possible elimination of mosquito breeding sites of dengue transmitter in the case of positive for dengue

Orientador: José Silvio Govone / Banca: Vilma Mayumi Tachibana / Banca: Paulo Milton Barbosa Landim / Resumo: As análises estatíticas aplicadas a quaisquer fenômenos espaciais procuram compreender como ocorrem a distribuição espacial destes, além de tentar interpretar seus padrões. A análise de padrões pontuais, foco deste trabalho, vai mostrar algumas técnicas que exploram o padrão pontual, em particular no estudo do estimador Kernel. O estimador de intensidade kernel e um dos métodos mais utilizados para uma rápida análise do padrão de distribuição espacial de uma variável, concentrando-se na localização de possíveis aglomerados. Para tanto, aplicou-se esse método a dois conjuntos de dados referentes a cidade de Rio Claro-SP: um os acidentes de trânsito que ocorreram na cidade e o outro sobre casos positivos de dengue. Uma comparação do desempenho do estimador com o ajuste de superfícies de tendências, para pequenos conjuntos de dados hipotéticos foi feita. Esta comparação não definiu exatamente uma melhor técnica, mas sugeriu que mais estudo sejam feitos. A técnica estimador Kernel foi satisfatória na obtenção de uma visão tridimensional da variação dos fenômenos, fornecendo aglomerados e focos mais precisos das ocorrências. Com isso, tem-se uma melhor visualização de locais para ações de prevenção, no caso de acidentes de trânsito e possíveis eliminações de criadouros do mosquito transmissor de dengue, no caso dos positivos para dengue / Abstract: The statistical analysis applied to any spatial phenomena try to understand how the spatial distribution of these occur, and still try to interpret its patterns. The point pattern analysis, the focus of this work will show some techniques that explore the point pattern, particularly, in the study of the Kernel estimator. The kernel intensity estimator is one of the most commonly used methods for quick analysis of spatial distribution pattern of a variable, focusing on the location of possible clusters. To this end, we applied the technique to data from the city of Rio Claro-SP: a rst set is about tra c accidents that occurred in the city and the second is a set of data is about positive cases of dengue. A comparison of the performance of the estimator, adjusting for trend surfaces for small sets of hypothetical data was made. This comparison did not exactly established a better technique, but suggested that further study be made. The Kernel estimator technique was satisfactory in getting a view three dimensional of the variation of the phenomena, providing more accurate clusters and outbreaks of cases. Thus, we have a better view of local prevention, in the case of tra c accidents and possible elimination of mosquito breeding sites of dengue transmitter in the case of positive for dengue / Mestre

Orientador: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T22:45:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Semolini_Robinson_M.pdf: 2460751 bytes, checksum: ebce4f71a94df85c3c47c496d4feae2a (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientador: Marcos César de Oliveira Santos / Banca: Alexandre de Freitas Azevedo / Banca: Katia Maria Paschoaletto Micchi de Barros Ferraz / Resumo: O conceito de área domiciliar, ou home range, foi definido como "a área utilizada por um indivíduo em suas atividades normais de forrageamento, reprodução e cuidado da prole". O estudo sobre o uso de área pode fornecer informações sobre padrões de reprodução, organização e interações sociais, recursos limitantes e componentes importantes do habitat. É escasso o conhecimento sobre as características relacionadas à forma com que o boto-cinza, Sotalia guianensis (Van Bénéden, 1864) (Cetacea, Delphinidae), usa seu habitat. O objetivo deste estudo foi identificar e analisar as áreas domiciliares de S. guianensis no estuário de Cananéia (~2503‟S; 47o55‟W), litoral sul de São Paulo. Os esforços para coleta de dados foram realizados entre os anos de 2000 e 2010 com o uso da técnica de foto-identificação. A referida técnica permite aos investigadores identificar indivíduos de uma população ao longo do tempo e do espaço. De 135.918 fotografias batidas, 34.086 (25%) foram consideradas úteis para identificações individuais. Duzentos e cinco indivíduos foram catalogados através das marcas identificadas em suas nadadeiras dorsais. Utilizando os pontos de localização dos indivíduos identificados foi possível estimar o tamanho das áreas domiciliares de 31 indivíduos que apresentaram 20 ou mais avistagens em dias distintos. Quatro métodos foram testados com a extensão Home Range Tools para o ArcGIS 9.2 para analisar e comparar as áreas domiciliares estimadas: Mínimo polígono convexo (MPC), kernel adaptativo com validação cruzada de quadrados mínimos (LSCV), kernel fixo com largura de referência (href) e kernel fixo com LSCV / Abstract: The concept of home range was described elsewhere as "the area traversed by the individual in its normal activities of food gathering, mating and caring of young". Home range studies provide significant insights on mating patterns, social organization and interactions, limiting resources and important components of the habitat. Knowledge about habitat use by Guiana dolphins, Sotalia guianensis (Van Bénéden, 1864) (Cetacea, Delphinidae), is still scarce. The aim of this study was to identify and analyze homes ranges of Guiana dolphins in the Cananéia estuary (~2503‟S; 47o55‟W), southern São Paulo state. Photo-identification efforts were conducted between 2000 and 2010. This technique allows investigators to identify individuals in a population through time and space. From a total 135,918 pictures taken, 34,086 (25%) were good quality pictures useful for individual identification. Two hundred and five individuals were catalogued based on permanent notches in their dorsal fins. Using the locations of the identified individuals, it was possible to estimate home range sizes of 31 individuals which had 20 or more sightings in distinct days. Four methods were tested with the Home Range Tools extension for ArcGIS 9.2, to analyze and compare the estimated home ranges: minimum convex polygon (MCP), adaptative kernel with least squares crossvalidation (LSCV), fixed kernel with reference bandwidth (href) and fixed kernel with LSCV / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-08-11Bitstream added on 2014-06-13T21:00:36Z : No. of bitstreams: 1 oshima_jef_me_rcla.pdf: 1892758 bytes, checksum: 3919835a6c437affa1473ba3868d166b (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O conceito de área domiciliar, ou home range, foi definido como “a área utilizada por um indivíduo em suas atividades normais de forrageamento, reprodução e cuidado da prole”. O estudo sobre o uso de área pode fornecer informações sobre padrões de reprodução, organização e interações sociais, recursos limitantes e componentes importantes do habitat. É escasso o conhecimento sobre as características relacionadas à forma com que o boto-cinza, Sotalia guianensis (Van Bénéden, 1864) (Cetacea, Delphinidae), usa seu habitat. O objetivo deste estudo foi identificar e analisar as áreas domiciliares de S. guianensis no estuário de Cananéia (~2503‟S; 47o55‟W), litoral sul de São Paulo. Os esforços para coleta de dados foram realizados entre os anos de 2000 e 2010 com o uso da técnica de foto-identificação. A referida técnica permite aos investigadores identificar indivíduos de uma população ao longo do tempo e do espaço. De 135.918 fotografias batidas, 34.086 (25%) foram consideradas úteis para identificações individuais. Duzentos e cinco indivíduos foram catalogados através das marcas identificadas em suas nadadeiras dorsais. Utilizando os pontos de localização dos indivíduos identificados foi possível estimar o tamanho das áreas domiciliares de 31 indivíduos que apresentaram 20 ou mais avistagens em dias distintos. Quatro métodos foram testados com a extensão Home Range Tools para o ArcGIS 9.2 para analisar e comparar as áreas domiciliares estimadas: Mínimo polígono convexo (MPC), kernel adaptativo com validação cruzada de quadrados mínimos (LSCV), kernel fixo com largura de referência (href) e kernel fixo com LSCV / The concept of home range was described elsewhere as “the area traversed by the individual in its normal activities of food gathering, mating and caring of young”. Home range studies provide significant insights on mating patterns, social organization and interactions, limiting resources and important components of the habitat. Knowledge about habitat use by Guiana dolphins, Sotalia guianensis (Van Bénéden, 1864) (Cetacea, Delphinidae), is still scarce. The aim of this study was to identify and analyze homes ranges of Guiana dolphins in the Cananéia estuary (~2503‟S; 47o55‟W), southern São Paulo state. Photo-identification efforts were conducted between 2000 and 2010. This technique allows investigators to identify individuals in a population through time and space. From a total 135,918 pictures taken, 34,086 (25%) were good quality pictures useful for individual identification. Two hundred and five individuals were catalogued based on permanent notches in their dorsal fins. Using the locations of the identified individuals, it was possible to estimate home range sizes of 31 individuals which had 20 or more sightings in distinct days. Four methods were tested with the Home Range Tools extension for ArcGIS 9.2, to analyze and compare the estimated home ranges: minimum convex polygon (MCP), adaptative kernel with least squares crossvalidation (LSCV), fixed kernel with reference bandwidth (href) and fixed kernel with LSCV

Orientador : Aluisio de Souza Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:18:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Benaglia_TatianaAndrea_M.pdf: 2598298 bytes, checksum: 0f7381cb238c297a4a2835ac30728c34 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador : Fernando Jose Von Zuben / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T02:17:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_ClodoaldoAparecidodeMoraes_D.pdf: 5444612 bytes, checksum: 0172ca4143c2737bf19a3b2076c06b44 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Os algoritmos baseados em métodos de kernel destacam-se entre as diversas técnicas de aprendizado de máquina. Eles foram inicialmente empregados na implementação de máquinas de vetores-suporte (SVMs). A abordagem SVM representa um procedimento de aprendizado não-paramétrico para classificação e regressão de alto desempenho. No entanto, existem aspectos estruturais e paramétricos de projeto que podem conduzir a uma degradação de desempenho. Na ausência de uma metodologia sistemática e de baixo custo para a proposição de modelos computacionais otimamente especificados, os comitês de máquinas se apresentam como alternativas promissoras. Existem versões estáticas de comitês, na forma de ensembles de componentes, e versões dinâmicas, na forma de misturas de especialistas. Neste estudo, os componentes de um ensemble e os especialistas de uma mistura são tomados como SVMs. O objetivo é explorar conjuntamente potencialidades advindas de SVM e comitê de máquinas, adotando uma formulação unificada. Várias extensões e novas configurações de comitês de máquinas são propostas, com análises comparativas que indicam ganho significativo de desempenho frente a outras propostas de aprendizado de máquina comumente adotadas para classificação e regressão / Abstract: Algorithms based on kernel methods are prominent techniques among the available approaches for machine learning. They were initially applied to implement support vector machines (SVMs). The SVM approach represents a nonparametric learning procedure devoted to high performance classification and regression tasks. However, structural and parametric aspects of the design may guide to performance degradation. In the absence of a systematic and low-cost methodology for the proposition of optimally specified computational models, committee machines emerge as promising alternatives. There exist static versions of committees, in the form of ensembles of components, and dynamic versions, in the form of mixtures of experts. In the present investigation, the components of an ensemble and the experts of a mixture are taken as SVMs. The aim is to jointly explore the potentialities of both SVM and committee machine, by means of a unified formulation. Several extensions and new configurations of committee machines are proposed, with comparative analyses that indicate significant gain in performance before other proposals for machine learning commonly adopted for classification and regression / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica