Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7154_1.pdf: 1370997 bytes, checksum: 1580b7b5979343826e4d0a3b88b57dac (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Esta dissertação propõe modificações na metodologia yamazaki para a otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes Multilayer Perceptron (MLP). O objetivo principal é propô-las em conjunto com as respectivas validações, visando tornar mais eficiente o processo de otimização. A base para o algoritmo híbrido de otimização são os algoritmos simulated annealing, tabu search e a metodologia yamazaki. As modificações são realizadas nos critérios de implementação tais como mecanismo de geração de vizinhança, esquema de esfriamento e função de custo. Um dos pontos principais desta dissertação é a criação de um novo mecanismo de geração de vizinhança visando aumentar o espaço de busca. O esquema de esfriamento é de grande importância na convergência do algoritmo. O custo de cada solução é medido como média ponderada entre o erro de classificação para o conjunto de treinamento e a porcentagem de conexões utilizadas pela rede. As bases de dados utilizadas nos experimentos são: classificação de odores provenientes de três safras de um mesmo vinho e classificação de gases. A fundamentação estatística para as conclusões observadas através dos resultados obtidos é realizada usando teste de hipóteses. Foi realizado um estudo do tempo de execução separando as fases de otimização global da fase de refinamento local. Concluiu-se que com o novo mecanismo de geração de vizinhança fez desnecessário o uso do backpropagation obtendo assim um alto ganho em tempo de execução. O algoritmo híbrido de otimização apresentou, para ambas as bases de dados, o menor valor da média do erro de classificação do conjunto de teste e o menor valor da quantidade de conexões. Além disso, o tempo de execução foi reduzido em média 46.72%

Denial of service attacks (DoS) are a common threat to many online services. These attacks aim to overcome the availability of an online service with massive traffic from multiple sources. By spoofing legitimate users, an attacker floods a target system with a high quantity of packets or connections to crash its network resources, bandwidth, equipment, or servers. Packet filtering methods are the most known way to prevent these attacks via identifying and blocking the spoofed attack from reaching its target. In this project, the extent of the DoS attacks problem and attempts to prevent it are explored. The attacks categories and existing countermeasures based on preventing, detecting, and responding are reviewed. Henceforward, a neural network learning algorithms and statistical analysis are utilized into the designing of our proposed packet filtering system.

The present work focuses on the system identification method of aerodynamic parameter estimation which is used to calculate the stability and control derivatives required for aircraft flight mechanics. A new rotorcraft parameter estimation technique is proposed which uses a type of artificial neural network (ANN) called radial basis function network (RBFN). Rotorcraft parameter estimation using ANN is an unexplored research topic and the earlier works in this area have used the output error, equation error and filter error methods which are conventional parameter estimation methods. However, the conventional methods require an accurate non-linear rotorcraft simulation model which is not required by the ANN based method. The application of RBFN overcomes the drawbacks of multilayer perceptron (MLP) based delta method of parameter estimation and gives satisfactory results at either end of the ordered set of estimates. This makes the RBFN based delta method for parameter estimation suitable for rotorcraft studies, as both transition and high speed flight regime characteristics can be studied. The RBFN based delta method for parameter estimation is used for computation of aerodynamic parameters from both simulated and real time flight data. The simulated data is generated from an 8-DoF non-linear simulation model based on the Level-1 criteria of rotorcraft simulation modeling. The generated simulated data is used for computation of the quasi-steady and the time-variant stability and control parameters for different flight conditions using the RBFN based delta method. The performance of RBFN based delta method is also analyzed in the presence of state and measurement noise as well as outliers. The established methodology is then applied to compute parameters directly from real time flight test data for a BO 105 S123 helicopter obtained from DLR (German Aerospace Center). The parameters identified using the RBFN based delta method are compared with the identified values for the BO 105 helicopter from published literature which have used conventional parameter estimation techniques for parameter estimation using a 6-DoF and a 9-DoF rotorcraft simulation model. Finally, the estimated parameters are verified from the flight data generated by a frequency sweep pilot control input for assessing the predictive capability of the RBFN based delta method. Since the approach directly computes the parameters from flight data, it can be used for a reliable description of the higher frequency range, which is needed for high bandwidth flight control and in-flight simulation.

[ES] La presente tesis doctoral propone la arquitectura de un sistema de Geo-visualización Espaciotemporal de actividad delictiva y criminal, para ser aplicada a Sistemas de Comando y Control (C2S) específicamente dentro de sus Sistemas de Información de Comando y Control (C2IS). El sistema de Geo-visualización Espaciotemporal se basa en el análisis masivo de datos reales de actividad delictiva, proporcionado por la Policía Nacional Colombiana (PONAL) y está compuesto por dos aplicaciones diferentes: la primera permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente de forma dinámica, las concentraciones, tendencias y patrones de movilidad de esta actividad dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas que se precise, lo cual permite al usuario realizar análisis e interpretaciones y tomar decisiones estratégicas de acción más acertadas; la segunda aplicación permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente las predicciones de la actividad delictiva en periodos continuos y cortos a modo de tiempo real, esto también dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas de elección del usuario. Para estas predicciones se usaron técnicas clásicas y técnicas de Machine Learning (incluido el Deep Learning), adecuadas para el pronóstico en multiparalelo de varios pasos de series temporales multivariantes con datos escasos. Las dos aplicaciones del sistema, cuyo desarrollo se muestra en esta tesis, están realizadas con métodos novedosos que permitieron lograr estos objetivos de efectividad a la hora de detectar el volumen y los patrones y tendencias en el desplazamiento de dicha actividad, mejorando así la conciencia situacional, la proyección futura y la agilidad y eficiencia en los procesos de toma de decisiones, particularmente en la gestión de los recursos destinados a la disuasión, prevención y control del delito, lo cual contribuye a los objetivos de ciudad segura y por consiguiente de ciudad inteligente, dentro de arquitecturas de Sistemas de Comando y Control (C2S) como en el caso de los Centros de Comando y Control de Seguridad Ciudadana de la PONAL. / [CA] Aquesta tesi doctoral proposa l'arquitectura d'un sistema de Geo-visualització Espaitemporal d'activitat delictiva i criminal, per ser aplicada a Sistemes de Comandament i Control (C2S) específicament dins dels seus Sistemes d'informació de Comandament i Control (C2IS). El sistema de Geo-visualització Espaitemporal es basa en l'anàlisi massiva de dades reals d'activitat delictiva, proporcionada per la Policia Nacional Colombiana (PONAL) i està composta per dues aplicacions diferents: la primera permet a l'usuari geo-visualitzar espaitemporalment de forma dinàmica, les concentracions, les tendències i els patrons de mobilitat d'aquesta activitat dins de l'extensió d'àrea geogràfica i el rang de dates i hores que calgui, la qual cosa permet a l'usuari fer anàlisis i interpretacions i prendre decisions estratègiques d'acció més encertades; la segona aplicació permet a l'usuari geovisualitzar espaciotemporalment les prediccions de l'activitat delictiva en períodes continus i curts a mode de temps real, això també dins l'extensió d'àrea geogràfica i el rang de dates i hores d'elecció de l'usuari. Per a aquestes prediccions es van usar tècniques clàssiques i tècniques de Machine Learning (inclòs el Deep Learning), adequades per al pronòstic en multiparal·lel de diversos passos de sèries temporals multivariants amb dades escasses. Les dues aplicacions del sistema, el desenvolupament de les quals es mostra en aquesta tesi, estan realitzades amb mètodes nous que van permetre assolir aquests objectius d'efectivitat a l'hora de detectar el volum i els patrons i les tendències en el desplaçament d'aquesta activitat, millorant així la consciència situacional , la projecció futura i l'agilitat i eficiència en els processos de presa de decisions, particularment en la gestió dels recursos destinats a la dissuasió, prevenció i control del delicte, la qual cosa contribueix als objectius de ciutat segura i per tant de ciutat intel·ligent , dins arquitectures de Sistemes de Comandament i Control (C2S) com en el cas dels Centres de Comandament i Control de Seguretat Ciutadana de la PONAL. / [EN] This doctoral thesis proposes the architecture of a Spatiotemporal Geo-visualization system of criminal activity, to be applied to Command and Control Systems (C2S) specifically within their Command and Control Information Systems (C2IS). The Spatiotemporal Geo-visualization system is based on the massive analysis of real data of criminal activity, provided by the Colombian National Police (PONAL) and is made up of two different applications: the first allows the user to dynamically geo-visualize spatiotemporally, the concentrations, trends and patterns of mobility of this activity within the extension of the geographic area and the range of dates and times that are required, which allows the user to carry out analyses and interpretations and make more accurate strategic action decisions; the second application allows the user to spatially visualize the predictions of criminal activity in continuous and short periods like in real time, this also within the extension of the geographic area and the range of dates and times of the user's choice. For these predictions, classical techniques and Machine Learning techniques (including Deep Learning) were used, suitable for multistep multiparallel forecasting of multivariate time series with sparse data. The two applications of the system, whose development is shown in this thesis, are carried out with innovative methods that allowed achieving these effectiveness objectives when detecting the volume and patterns and trends in the movement of said activity, thus improving situational awareness, the future projection and the agility and efficiency in the decision-making processes, particularly in the management of the resources destined to the dissuasion, prevention and control of crime, which contributes to the objectives of a safe city and therefore of a smart city, within architectures of Command and Control Systems (C2S) as in the case of the Citizen Security Command and Control Centers of the PONAL. / Salcedo González, ML. (2023). Arquitectura de un sistema de geo-visualización espacio-temporal de actividad delictiva, basada en el análisis masivo de datos, aplicada a sistemas de información de comando y control (C2IS) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192685