Esta tese aborda o problema de extração de conhecimentos a partir de um conjunto de dados de entradas e saídas, afim de auxiliar um especialista no domínio do problema em um processo de tomada de decisão. O objetivo é disponibilizar para o especialista um conjunto de modelos que ofereçam diferentes compromissos de qualidade entre dois requisitos importantes e contraditórios: a acurácia do modelo e a sua interpretabilidade. O método proposto, chamado MoGFT-I, fornece um conjunto de modelos fuzzy do tipo Mamdani através das seguintes etapas: 1) a partir de um conjunto de dados de entrada/saída, um algoritmo de indução, tal como o C4.5, é utilizado para produzir as regras de uma árvore de decisão; 2) essa árvore de decisão é transformada em um modelo fuzzy; e 3) as funções de pertinência do modelo fuzzy são calibradas usando um algoritmo genético multi-objetivo que realiza uma busca bi-dimensional considerando a acurácia e a interpretabilidade dos modelos. A saída do método MoGFT-I é um conjunto de modelos fuzzy do tipo Mamdani que são distribuídos ao longo de uma curva de Pareto. Esse método foi aplicado e validado nos seguintes estudos de caso: 1) estimativa do tempo de vida restante de um motor aeronáutico; 2) reconhecimento de imagens binárias 7x7 ruidosas; e 3) controle de um carro com um pêndulo invertido. As simulações desses estudos de caso são apresentadas e seus resultados discutidos.

Considerando a segurança e extensão da vida de uma planta industrial, especificamente das válvulas de controle de processo, o estudo de confiabilidade de componentes é um ponto importante a ser investigado em usinas nucleares e em outras áreas, tais como refinaria ou plataforma de petróleo offshore. O desenvolvimento de monitorização não intrusiva e método de diagnóstico possibilita a identificação de defeitos em componentes da planta durante sua operação normal. O objetivo deste trabalho é apresentar uma análise e diagnóstico de válvulas de controle de uma planta de vapor que simula parte do circuito secundário de um reator de água pressurizada. Esta instalação faz parte do laboratório de testes de equipamentos de propulsão da Marinha do Brasil, em Iperó-SP. A metodologia utilizada no projeto é baseada na análise gráfica de dois parâmetros: a pressão de ar do atuador da válvula e o deslocamento de seu obturador. Estes dados são extraídos por um posicionador inteligente do Sistema de Automação Delta VTM. É implementada uma análise para detecção de anomalias por meio de uma abordagem que utiliza Sistemas Especialistas baseados na Lógica Fuzzy, considerando regras e conhecimento de inteligência artificial (IA). Uma vez que as medidas de base de válvulas de controle são tomadas, é possível detectar sintomas de falha, vazamento, atrito, fricção, danos, etc. O monitoramento e o sistema de diagnóstico foram projetados utilizando o programa MATLAB® versão 2009a com o FUZZY LOGIC TOOLBOX, que é um pacote integrante de subrotinas dedicado à lógica nebulosa. A monitoração e o diagnóstico das válvulas de controle são realizados por meio de uma técnica não-invasiva. Desta maneira, é possível conhecer o real status da válvula. O software ValveLink® (desenvolvido pela empresa EMERSON) recebe sinais do componente de hardware, posicionador inteligente, o qual é instalado ao lado da válvula de controle de processos. Estes sinais (corrente eléctrica) transformados em informação são utilizados como parâmetros de entrada: Pressão de ar do atuador e deslocamento do obturador da válvula. Com o uso da lógica fuzzy, esses parâmetros são interpretados. Eles sofrem inferências por regras escritas por especialistas em válvulas. Após essas inferências, as informações são tratadas e enviadas como sinais de saída. Esses sinais contém a informação de diagnóstico do estado da válvula. / The question of components reliability, specifically process control valves, has become an important issue to be investigated in nuclear power plants and other areas such as refinery or offshore oil rig, considering the safety and life extension of the plant. The development of non-intrusive monitoring and diagnostic method allows the identification of defects in components of the plant during normal operation. The objective of this dissertation is to present an analysis and diagnosis of control valves of a steam plant part that simulates the secondary circuit of a pressurized water reactor. This installation is part of propulsion equipment testing laboratory of the Brazilian Navy, at Iperó-SP. The methodology for design is based on graphical analysis of two parameters, the valve air pressure actuator and the displacement of the valve plug. These data are extracted by a smart positioner, part of Delta VTM Automation System. An analysis is implemented in detecting anomalies by an approach using Expert Systems by the technique of fuzzy logic. Once the basic measures of control valves are taken, it is possible to detect symptoms of failure, leakage, friction, damage, etc. The monitoring and diagnostic system has been designed in MATLAB® version 2009th by the complement \"FUZZY LOGIC TOOLBOX \". It is a noninvasive technique. Thus, it is possible to know what is happening with the chosen components, just analyzing the parameters of the valve. The software called ValveLink® (developed by Emerson) receives signals from hardware component (intelligent positioner) installed next to the control valve. These signals (electrical current) are transformed into information which are used input parameters: air pressure valve actuator and valve plug displacement. With the use of fuzzy logic, these parameters are interpreted. They suffer inferences by rules written by experts in valves. After these inferences, the information is processed and sent as output signals. These signals lead to diagnostic information of the state of the valve.

Esta dissertação apresenta um estudo da viabilidade de aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial, em especial da aplicação da lógica nebulosa preditiva (lógica fuzzy), em sistemas de controle automático de trens. Para isto, um panorama do contexto de aplicação do estudo é apresentado, incluindo a problemática dos transportes nas grandes cidades e a utilização de técnicas de computação em sistemas metroferroviários. Também são apresentados os princípios básicos de controle automático de trens, de lógica nebulosa preditiva e de sistemas de controle, particularmente os sistemas especialistas e as aplicações críticas de controle. Um modelo de um sistema de controle utilizando lógica nebulosa preditiva é então proposto e detalhado. Em seguida, estudos de caso para os trens do metropolitano de Sendai (Japão) e de São Paulo são efetuados. Simulações, testes comparativos e a análise dos resultados são realizados, levando às considerações finais sobre a viabilidade da aplicação. A conclusão é que, mesmo se tratando de uma aplicação crítica de controle, envolvendo a segurança dos passageiros, a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial, especialmente a lógica nebulosa preditiva, é perfeitamente viável, desde que uma atenção especial com a segurança do sistema seja tomado. Neste caso, esta atenção é tomada por meio da implantação de um módulo supervisor (módulo ATP) que realiza uma monitoração constante das entradas e saídas do sistema de controle. O ATP atua, preferencialmente, ao sistema de controle para garantir a sua segurança. Embora as normas européias (IEE e CENELEC) não recomendem a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial em aplicações críticas de controle, este estudo demonstra que é possível efetuar a aplicação destas ferramentas, aproveitando os benefícios por elas proporcionados, sem comprometer a segurança do sistema. / This dissertation presents a study on the viability of applying Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic application, in automatic train control systems. For this purpose, an overview of the study application context is presented, including transportation troubling in big cities and computational techniques used in subway and railway systems. The basic principles of automatic train control, predictive fuzzy logic and control systems, particularly specialist and control critical systems applications are also presented. A model for a control system using predictive fuzzy logic is then proposed and detailed. Next, study cases for Sendai (Japan) and São Paulo subway trains are conducted. Simulations, comparative tests and results analysis are carried out, leading to the final considerations about the application viability. The conclusion is that, even being a critical control application, involving passenger safety, the use of Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic, is perfectible viable, since special attention is given to the safety of the system. In this case, this attention is given by means of the implementation of a supervisory module (ATP module) that constantly monitors control system inputs and outputs. The ATP acts preferably on the control system in order to guarantee its safety. Although European standards (IEE and CENELEC) do not recommend the use of Artificial Intelligence tools in critical system applications, this study shows that it is possible to apply these tools, enjoying the benefits provided by them, without compromising the system safety.

Um problema que as empresas distribuidoras de energia elétrica convivem são as quedas repentinas no fornecimento, causando inúmeros prejuízos tanto para essas empresas quanto para seus consumidores. Essa dissertação apresentará uma ferramenta que utilizará conhecimentos de sistemas de informações geográficas junto com o uso de inferência nebulosa para orientar a disposição de veículos híbridos (elétricos e à combustão) que podem operar como mini-usinas elétricas no abastecimento de localidades que esteja necessitando de energia em um determinado momento. Para isso, será levantada uma base de dados com características dos veículos híbridos e locais necessitados, dados esses que alimentarão um sistema nebuloso agregado à ferramenta MapServer e a um SIG (Sistema de Informações Geográficas) para, dessa forma, mostrar como saída do sistema qual veículo estará mais apto naquele instante para abastecer o local da demanda de energia. / A problem that electric energy companies have to face is the power outage, which causes innumerable damages for both companies and consumers. This dissertation describes a tool that joins Geographic Information Systems knowledge to Fuzzy Logic knowledge to guide the distribution of hybrid vehicles (electric and combustion) that can operate as mini electric power plants to supply places that need electrical power. For this, a database will be built with the characteristics of vehicles and places in need. The data will supply a Fuzzy system joined to a MapServer tool and a GIS (Geographic Information System), showing which vehicle will be more capable in that moment to supply the place in energy demand.

Esta dissertação apresenta um estudo da viabilidade de aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial, em especial da aplicação da lógica nebulosa preditiva (lógica fuzzy), em sistemas de controle automático de trens. Para isto, um panorama do contexto de aplicação do estudo é apresentado, incluindo a problemática dos transportes nas grandes cidades e a utilização de técnicas de computação em sistemas metroferroviários. Também são apresentados os princípios básicos de controle automático de trens, de lógica nebulosa preditiva e de sistemas de controle, particularmente os sistemas especialistas e as aplicações críticas de controle. Um modelo de um sistema de controle utilizando lógica nebulosa preditiva é então proposto e detalhado. Em seguida, estudos de caso para os trens do metropolitano de Sendai (Japão) e de São Paulo são efetuados. Simulações, testes comparativos e a análise dos resultados são realizados, levando às considerações finais sobre a viabilidade da aplicação. A conclusão é que, mesmo se tratando de uma aplicação crítica de controle, envolvendo a segurança dos passageiros, a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial, especialmente a lógica nebulosa preditiva, é perfeitamente viável, desde que uma atenção especial com a segurança do sistema seja tomado. Neste caso, esta atenção é tomada por meio da implantação de um módulo supervisor (módulo ATP) que realiza uma monitoração constante das entradas e saídas do sistema de controle. O ATP atua, preferencialmente, ao sistema de controle para garantir a sua segurança. Embora as normas européias (IEE e CENELEC) não recomendem a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial em aplicações críticas de controle, este estudo demonstra que é possível efetuar a aplicação destas ferramentas, aproveitando os benefícios por elas proporcionados, sem comprometer a segurança do sistema. / This dissertation presents a study on the viability of applying Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic application, in automatic train control systems. For this purpose, an overview of the study application context is presented, including transportation troubling in big cities and computational techniques used in subway and railway systems. The basic principles of automatic train control, predictive fuzzy logic and control systems, particularly specialist and control critical systems applications are also presented. A model for a control system using predictive fuzzy logic is then proposed and detailed. Next, study cases for Sendai (Japan) and São Paulo subway trains are conducted. Simulations, comparative tests and results analysis are carried out, leading to the final considerations about the application viability. The conclusion is that, even being a critical control application, involving passenger safety, the use of Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic, is perfectible viable, since special attention is given to the safety of the system. In this case, this attention is given by means of the implementation of a supervisory module (ATP module) that constantly monitors control system inputs and outputs. The ATP acts preferably on the control system in order to guarantee its safety. Although European standards (IEE and CENELEC) do not recommend the use of Artificial Intelligence tools in critical system applications, this study shows that it is possible to apply these tools, enjoying the benefits provided by them, without compromising the system safety.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-05-30T19:56:59Z No. of bitstreams: 1 FernandoCasteloBranco.pdf: 834917 bytes, checksum: 637b3f82aba4cce981014b690d89cb95 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-30T19:56:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FernandoCasteloBranco.pdf: 834917 bytes, checksum: 637b3f82aba4cce981014b690d89cb95 (MD5) Previous issue date: 2016-07-25 / In recent decades, the increasing use of mobile technologies has motivated the development of new techniques and algorithms to provide high transmission rates in mobile networks. Among them, LTE (Long Term Evolution) technology is one of the most significant standards for fourth generation (4G) mobile telephony. Due to its high data rates, LTE becomes very attractive to several kinds of applications. However, the quality of the transmissions can be severely impacted by the radio resources scheduling process, since it can lead to fluctuations in the delay and in the application data rates. To perform resource allocation in LTE networks, the scheduler uses various parameters estimated from the radio environment. This process can lead to the occurrence of erroneous estimates, which should be mitigated in order to deal with the inaccuracies of the wireless environments. In this context, this master thesis presents a fuzzy-based downlink scheduler for LTE networks, named PAFS (Performance-Aware Fuzzy Scheduler). The results show that the proposed scheduler promotes a suitable allocation of the radio resources, improving the performance of different QoS (Quality of Service) parameters without compromising the fairness among the system users. / Nas últimas d´ecadas, o aumento da utilização de tecnologias de comunicações móveis tem motivado o desenvolvimento de novas técnicas e algoritmos capazes de prover altas taxas de transmissão em redes celulares. Entre elas, a tecnologia LTE (Long Term Evolution) é um dos padrões mais significativos para a telefonia móvel de quarta geração (4G). Devido às suas elevadas taxas de dados, o LTE torna-se muito atraente para vários tipos de aplicações. No entanto, a qualidade das transmissões pode ser severamente impactada pelo processo de escalonamento de recursos de rádio, uma vez que pode levar a flutuações no atraso e nas taxas de dados das aplicações. Para executar a alocação de recursos em redes LTE, o escalonador utiliza vários parâmetros estimados a partir do ambiente de rádio. Esse processo pode levar à ocorrência de estimativas erradas, o que deve ser mitigado de forma a lidar com as imprecisões dos ambientes sem fio. Neste contexto, este trabalho apresenta um escalonador de enlace de descida baseado em lógica nebulosa chamado PAFS (Performance-Aware Fuzzy Scheduler ). Os resultados mostram que o escalonador proposto promove uma alocação adequada dos recursos de rádio, melhorando o desempenho de diferentes parâmetros de QoS (Quality of Service – Qualidade de Servi¸co) sem comprometer a justiça entre os usuários do sistema.

Considerando a segurança e extensão da vida de uma planta industrial, especificamente das válvulas de controle de processo, o estudo de confiabilidade de componentes é um ponto importante a ser investigado em usinas nucleares e em outras áreas, tais como refinaria ou plataforma de petróleo offshore. O desenvolvimento de monitorização não intrusiva e método de diagnóstico possibilita a identificação de defeitos em componentes da planta durante sua operação normal. O objetivo deste trabalho é apresentar uma análise e diagnóstico de válvulas de controle de uma planta de vapor que simula parte do circuito secundário de um reator de água pressurizada. Esta instalação faz parte do laboratório de testes de equipamentos de propulsão da Marinha do Brasil, em Iperó-SP. A metodologia utilizada no projeto é baseada na análise gráfica de dois parâmetros: a pressão de ar do atuador da válvula e o deslocamento de seu obturador. Estes dados são extraídos por um posicionador inteligente do Sistema de Automação Delta VTM. É implementada uma análise para detecção de anomalias por meio de uma abordagem que utiliza Sistemas Especialistas baseados na Lógica Fuzzy, considerando regras e conhecimento de inteligência artificial (IA). Uma vez que as medidas de base de válvulas de controle são tomadas, é possível detectar sintomas de falha, vazamento, atrito, fricção, danos, etc. O monitoramento e o sistema de diagnóstico foram projetados utilizando o programa MATLAB® versão 2009a com o FUZZY LOGIC TOOLBOX, que é um pacote integrante de subrotinas dedicado à lógica nebulosa. A monitoração e o diagnóstico das válvulas de controle são realizados por meio de uma técnica não-invasiva. Desta maneira, é possível conhecer o real status da válvula. O software ValveLink® (desenvolvido pela empresa EMERSON) recebe sinais do componente de hardware, posicionador inteligente, o qual é instalado ao lado da válvula de controle de processos. Estes sinais (corrente eléctrica) transformados em informação são utilizados como parâmetros de entrada: Pressão de ar do atuador e deslocamento do obturador da válvula. Com o uso da lógica fuzzy, esses parâmetros são interpretados. Eles sofrem inferências por regras escritas por especialistas em válvulas. Após essas inferências, as informações são tratadas e enviadas como sinais de saída. Esses sinais contém a informação de diagnóstico do estado da válvula. / The question of components reliability, specifically process control valves, has become an important issue to be investigated in nuclear power plants and other areas such as refinery or offshore oil rig, considering the safety and life extension of the plant. The development of non-intrusive monitoring and diagnostic method allows the identification of defects in components of the plant during normal operation. The objective of this dissertation is to present an analysis and diagnosis of control valves of a steam plant part that simulates the secondary circuit of a pressurized water reactor. This installation is part of propulsion equipment testing laboratory of the Brazilian Navy, at Iperó-SP. The methodology for design is based on graphical analysis of two parameters, the valve air pressure actuator and the displacement of the valve plug. These data are extracted by a smart positioner, part of Delta VTM Automation System. An analysis is implemented in detecting anomalies by an approach using Expert Systems by the technique of fuzzy logic. Once the basic measures of control valves are taken, it is possible to detect symptoms of failure, leakage, friction, damage, etc. The monitoring and diagnostic system has been designed in MATLAB® version 2009th by the complement \"FUZZY LOGIC TOOLBOX \". It is a noninvasive technique. Thus, it is possible to know what is happening with the chosen components, just analyzing the parameters of the valve. The software called ValveLink® (developed by Emerson) receives signals from hardware component (intelligent positioner) installed next to the control valve. These signals (electrical current) are transformed into information which are used input parameters: air pressure valve actuator and valve plug displacement. With the use of fuzzy logic, these parameters are interpreted. They suffer inferences by rules written by experts in valves. After these inferences, the information is processed and sent as output signals. These signals lead to diagnostic information of the state of the valve.

Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-02-17T16:04:27Z No. of bitstreams: 1 _CW_Tese Análise e Controle Fuzzy de Processos.pdf: 2589452 bytes, checksum: 6a359a962b710c0c8009a5acc05e4dd2 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-21T11:08:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 _CW_Tese Análise e Controle Fuzzy de Processos.pdf: 2589452 bytes, checksum: 6a359a962b710c0c8009a5acc05e4dd2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T11:08:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 _CW_Tese Análise e Controle Fuzzy de Processos.pdf: 2589452 bytes, checksum: 6a359a962b710c0c8009a5acc05e4dd2 (MD5) / Este trabalho buscou dois objetivos principais. O primeiro deles consistiu em comprovar a potencialidade da aplicação de controladores PI-fuzzy em reatores de polimerização semi-batelada, com trajetórias de setpoint s (valor de referência) prédefinidas, tendo os parâmetros das funções de pertinência e fatores de escala determinados pelo método de sintonia ótima. O segundo objetivo compreendeu em possibilitar a utilização do programa de simulação em ambiente computacional, como ferramenta de trabalho para P & D de novos produtos. O controle de reatores de polimerização é desafiante devido a vários fatores como a natureza multivariável e não linear, a existência de interações e tempos mortos, a cinética de reação complexa e a ausência de medições diretas das variáveis que caracterizam a estrutura macromolecular do polímero, dentre outros. Para o caso específico de reatores que operam em batelada ou semi-batelada, existem dificuldades adicionais associadas às necessidades de que algumas variáveis de processo obedeçam a trajetórias de setpoints pré-definidas e necessárias para a garantia das especificações do produto final. O sistema em estudo deste trabalho compreende um reator semi-batelada, de escala comercial, para a produção de nylon a partir da ε − caprolactama. O problema de controle consiste em conduzir o sistema reacional ao longo de cada batelada, de modo que as trajetórias dos setpoints da temperatura da massa reacional e da pressão na fase gasosa sejam obedecidas por essas variáveis de processo, caracterizando-se, portanto, como um problema de controle tipicamente servo, com setpoints variáveis. Dois estudos de caso foram testados e analisados. No primeiro caso, óleo quente e óleo frio são ambos disponibilizados e utilizados separadamente para o aquecimento ou resfriamento do meio reacional, respectivamente, conforme a temperatura esteja menor ou maior do que o valor do setpoint em um dado instante. No segundo caso, baseado em situações reais de unidades industriais, é disponibilizado apenas óleo quente ao longo de toda a batelada para o aquecimento da massa reacional. Para cada uma das configurações descritas, o sistema de controle compreendeu duas malhas de controle, sendo uma para o controle da temperatura na massa reacional e outra para o controle da pressão na fase vapor do reator. Para cada um dos estudos, foram comparadas duas estratégias de controle, quais sejam: controladores convencionais com algoritmo PID e controladores PI baseados em lógica fuzzy (nebulosa) (controle PI-fuzzy). Para representar um caso real de um reator de escala comercial, foi adotado um modelo fenomenológico em todos os testes de simulação em malha fechada. O modelo é composto pelas equações da cinética de reação, balanços de massa e de energia, e correlações adicionais para a viscosidade e coeficientes de troca térmica. Foram consideradas as vaporizações da água e da ε − caprolactama presentes na massa reacional, e a variação da viscosidade na massa reacional, assim como o seu efeito sobre as taxas de transferência de massa e de energia. O modelo completo foi ajustado com base em um reator de nylon de escala comercial, já existente, e as condições do processo, assim como as trajetórias de pressão e temperatura, são equivalentes à realidade operacional praticada. Os resultados obtidos comprovam a potencialidade da abordagem do controle PI-fuzzy para reatores de polimerização semi-batelada com setpoint variável. Os ajustes das regras e dos parâmetros das funções de pertinência mostraram-se capazes de produzir um bom desempenho em relação às trajetórias de setpoint especificadas, tendo-se, inclusive, redução de overshoot (sobre-sinal) na temperatura.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-21T00:53:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 203178.pdf: 4340833 bytes, checksum: 7264d7a112c2ce25f75c80f291181d69 (MD5) / A exploração petrolífera é uma atividade econômica onde são investidos bilhões de dólares na expectativa de encontrar-se petróleo, que é uma das fontes de energia mais utilizadas no mundo. A exploração petrolífera é uma tarefa difícil porque envolve tomada de decisão sobre informações imperfeitas, isto é, muitos dos dados disponíveis são incertos, imprecisos, vagos, etc. Apesar do alto investimento feito pelas companhias petrolíferas em ferramentas que auxiliem o processo exploratório, este ainda possui muitas variáveis incertas. Além disso, percebe-se a presença de fatores, como a experiência, a capacidade de argumentação e até mesmo certa dose de intuição da equipe que estuda o local do provável poço, dificultando a representação do conhecimento na exploração petrolífera. Este trabalho surgiu como fruto de um projeto denominado RCSUEX Representação da Certeza de Sucesso Exploratório, desenvolvido pelo Laboratório de Conexionismo e Ciências Cognitivas (L3C) da Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC para a Petrobras, a partir da necessidade desta última em estruturar a representação do conhecimento incerto no Processo de Exploração Petrolífera. O objetivo do Projeto RCSUEX é desenvolver um Sistema Especialista que estime os riscos da exploração petrolífera, sobre dados geológicos e dados estatísticos para um novo poço, com o propósito de sistematizar a argumentação e medir a probabilidade de sucesso da descoberta de uma acumulação de petróleo. Este trabalho estuda os métodos de raciocínio da Inteligência Artificial, buscando um método mais adequado ao tratamento da imperfeição das informações do Processo Exploratório. Analisa-se a aplicabilidade de algumas metodologias e justifica-se a adoção da Lógica Nebulosa como metodologia capaz de representar as incertezas presentes neste Processo. Descreve-se, então, a implementação de um sistema especialista nebuloso-probabilístico capaz de representar a probabilidade de sucesso de exploração petrolífera.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-19T22:55:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 208249.pdf: 738545 bytes, checksum: 256ae35dfd138d79580a4649c060528a (MD5)