Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Francisco Villarreal Alvarado / Banca: Nobuo Oki / Banca: Geraldo Roberto Martins da Costa / Banca: Mário Oleskovicz / Resumo: Nos dias atuais, principalmente pelo fato de alguns sistemas serem desregulamentados, o estudo dos problemas de análise, planejamento e operação de sistemas de energia elétrica é de extrema importância para o funcionamento do sistema. Para isso é necessário que se obtenha, com antecedência, o comportamento da carga elétrica com o propósito de garantir o fornecimento de energia aos consumidores de forma econômica, segura e contínua. Este trabalho propõe o desenvolvimento de redes neurais artificiais utilizadas para resolver o problema de previsão de cargas elétricas. Para tanto, inicialmente, propôs-se a introdução de melhorias na rede neural feedforward com treinamento realizado utilizando o algoritmo retropropagação. Neste caso, foi desenvolvida/implementada a adaptação dos parâmetros de inclinação e translação da função sigmóide (função de ativação da rede neural). A inclusão desta nova estrutura de redes neurais produziu melhores resultados, se comparado à rede neural retropropagação convencional. Essas arquiteturas proporcionam bons resultados, porém, são estruturas de redes neurais que possuem o problema de convergência. O problema de previsão de cargas elétricas a curto-prazo necessita de uma rede neural que forneça uma saída de forma rápida e eficaz. No intuito de solucionar os problemas encontrados com o algoritmo retropropagação foi desenvolvida/implementada uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Rossonance Theory), denominada rede neural ART&ARTMAP nebulosa, aplicada ao problema de previsão de carga elétrica. Trata-se, por conseguinte, da principal contribuição desta tese. As redes neurais, baseadas na arquitetura ART, possuem duas características fundamentais que são de extrema importância para o desempenho da rede (estabilidade e plasticidade), que permite a implementação do treinamento de modo contínuo...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Nowadays due to the deregulamentation it is very important to study the problems of analyzing, planning and operation of electric power systems. For a reliable operation it is necessary to know previously the behavior of the load to guarantee the energy providing to the users with security and continuity and in an economic way. This work proposes to develop artificial neural networks to solve the problem of electric load forecasting. First, it is introduced some improvements on the feedforward neural network, with the training effectuated with the backpropagation algorithm. The improvement was the adaptation of the inclination and translation parameters of the sigmoid function (activation function of the neural network). The inclusion of this new structure provides better results if compared to the conventional backpropagation algorithm. These architectures provide good results, although they are structures that have some convergence problems. The short term electric load forecasting problem needs a neural network that provide a fast and efficient output. To solve this problem a neural network based on the ART (Adaptive Ressonance Theory), called_ fuzzy ART&ARTMAP applied to the load-forecasting problem, was developed and implemented._This is one of the contributions of this work. Neural networks based on the ART architecture have two important characteristics for the network performance, which are stability and plasticity, allowing the continuous training. The fuzzy ART&ARTMAP neural network reduces the imprecision of the results by a mechanism that separates the binary and analogical data and processing them separately. This represents a quality and an improvement on the results (reduction of the processing time and better precision), if compared to the neural network with backpropagation training (often considered as a benchmark in precision by the specialized...(Complete abastract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira / Banca: Aparecido Augusto de Carvalho / Banca: Márcio Roberto Covacic / Resumo: Neste trabalho descreve-se o desenvolvimento de duas redes neurais que identificam e classificam dados da distribuição do peso corporal na região plantar de pessoas normais e hemiplégicas. Esses dados são experimentais e foram obtidos através da utilização de uma plataforma de força contendo 48 sensores. As arquiteturas utilizadas para esta aplicação foram as redes neurais MLP (Multilayer Perceptron) com o algoritmo retropropagação (backpropagation), e ARTMAP Nebulosa. A escolha de tais arquiteturas se deve ao treinamento (supervisionado) o qual associa de forma direta a distribuição de força plantar com os respectivos pacientes (normais e hemiplégicos). Ambas as arquiteturas, MLP e ARTMAP Nebulosa, conseguiram fazer a discriminação entre quase todas as pessoas normais e hemiplégicos. A rede neural ARTMAP Nebulosa possui a vantagem de efetuar a classificação de forma rápida e eficiente. Esta aplicação é importante nas áreas de Podologia, Posturologia e Podoposturologia, pois propicia ao profissional de saúde uma nova metodologia de diagnóstico / Abstract: This work describes the development of two neural networks that identify and classify data distribution of plantar body weight of normal or hemiplegic individuals. The architectures used for this application were, respectively, MLP neural networks (Multilayer Perceptron) with backpropagation algorithm, and Fuzzy ARTMAP. The choice of such architectures was due to the training (supervised training) which directly associates the distribution of plantar force with the patients (normal or hemiplegic). The input data used for training and diagnosis of the neural networks were obtained from a force plate, with 48 sensors, containing measurements of the weight distribution on the plantar region (right and left) of normal or hemiplegic patients. Both architectures, MLP and Fuzzy ARTMAP, were able to discriminate almost all normal and hemiplegic patients. The Fuzzy ARTMAP neural network was more efficient than MLP neural network in the classification of the patients. This application is important in areas of Podiatry, Posturology and Podoposturology because it can help the health care professionals / Mestre

Orientador: José Paulo Alves Fusco / Banca: Maximiliano Martin Vicente / Banca: Fernando Bernardi de Souza / Resumo: Esta pesquisa estudou a rede de ensino estabelecida a partir da Faculdade de Engenharia da UNESP de Bauru, unidade presente no segundo maior câmpus universitário de uma das mais importantes universidades públicos do Brasil. O método de pesquisa utilizado foi o estudo de caso único, devido à natureza qualitativa e exploratória do trabalho. A princípio, o estudo de caso permitiu levantar as principais atividades desempenhadas pelos atores entrevistados e mapear os atores que compõem a rede de ensino em questão, apresentando a representação gráfica de rede com auxílio do software Ucinet, versão 6.320. A obtenção de dados e informações foi viabilizada por meio da realização de entrevistas junto ao diretor e ao vice-diretor da unidade, aos chefes dos departamentos de ensino e aos supervisores das seções administrativas e acadêmicas da FEB/UNESP. Além disso, foi proposta uma abordagem conceitual para avaliação do nível de dependência entre os atores compreendidos pelo recorte do estudo, em nível de relacionamento e de atividade, além de terem sido selecionados alguns critérios de desempenho para avaliação da influência das atividades desempenhadas por atores do recorte nos resultados da rede, sob a perspectiva do ator entrevistado. O recorte estabelecido para a aplicação da abordagem proposta compreendeu os quatro departamentos de ensino da unidade, bem como uma seção administrativa e uma seção acadêmica, perfazendo um total de seis atores, dentre os 19 atores entrevistados. Como conclusão deste trabalho, é possível mencionar que a rede ensino estudada tem a Reitoria da UNESP como ator central e apresenta indícios de equilíbrio na maioria de seus relacionamentos, evidenciando a existência de laços fortes, confiança, comprometimento e parcerias nas relações entre os atores entrevistados / Abstract: This study focuses on the teaching network taht was set up by the Engineering School at UNESP in Bauru (FEB/UNESP), an institution located on the second lagerst campus of one of the most important public universities in Brazil. The research design was a single case study due to the qualitative, exploratory nature of the ivestigation. Firstly the case study led to the identification of the main tasks performed by the interviewed actors, and it was possible to map out which actors comprise such a teaching network. The graphic representation of the network was produced with the 6.320 version of the Ucinet software. Data and information collection completed following interviews with the institution's director and vice-director, heads of teaching departments, and supervisors of administrative and academic sectors of FEB/UNESP. In addition, a conceptual approach was conceived in order to assess the level of dependence among the actors considered in the study, at the levels of both relationship and and task. Some performance criteria were also selected to evaluate the influence of task performed by such actors on the on the network results, in the opinion of the interviewed actor. The selected actors is this study that were submitted to that assessment (six out of 19 interviewees) come from the four teaching departments in the education, one administrative sector and one academic sector. As a result of this study, it has been possible to conclude that the key actor in the teaching network is the Rectory of UNESP, and that there are signs that most network relationship are stable, which is indicative of strong ties, reliabiblity, commitment and cooperation in the relationships amongs the interviewed actors / Mestre

Resumo: Atualmente, uma das mais importantes tecnologias de informação são os Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Um SIG é destinado ao armazenamento, análise e exibição tanto de dados espaciais quanto dados não espaciais. Conseqüentemente, a fim de que um SIG possa funcionar de forma eficiente, são necessárias ferramentas que forneçam dinamismo na aquisição da informação, quando de sua construção ou atualização. A Fotogrametria Digital está entre as possíveis fontes de informação espacial. A fim de aumentar a densidade e velocidade na aquisição de tais informações, um maior grau de automatização das técnicas fotogramétricas é buscado. Seguindo esta tendência, este trabalho apresenta uma metodologia de complementação automática da malha viária rural. Esta metodologia divide-se em três passos básicos: 1) ordenação dos segmentos desconexos e desordenados de rodovia que compõem cada rodovia presente na imagem, via otimização em grafos; estes segmentos são previamente extraídos por uma metodologia de extração automática de segmentos de rodovia; 2) reconstrução das falhas de extração inerentes a cada rodovia, constituída no passo 1; e 3) reconhecimento e delineamento dos cruzamentos de rodovias. Na primeira etapa, os segmentos de rodovia são ordenados em ordem decrescente de comprimento e os pontos extremos de seus eixos médios são utilizados na construção de um grafo completo, no qual os nós e arestas são, respectivamente, os pontos extremos e as possíveis ligações entre eles. A partir deste grafo inicial estruturas chamadas árvores de permutações são geradas, possuindo como raízes os pontos extremos do atual segmento de rodovia mais longo (base). A busca ocorre à esquerda e à direita do atual segmento mais longo. / Abstract: Nowadays, GIS (Geographical Information systems) is one of the most important information technologies. GIS is designed to store, analyze, and display spatial data as well non-spatial data. Consequently, in order to have a GIS working properly, it is necessary powerful tools for GIS data acquisition and updating. Digital Photogrammetry is one of the most important fields in spatial information data capture. In order to increase the density and the speed of spatial information capture processes, it is necessary to developed new photogrammetric tools with higher automation level. Following this tendency, this work proposes an automatic completion methodology of rural road networks. This methodology is subdivided into three basic steps: 1) ordering of disconnected and disordered road segments that belong to each road in the image by graph optimization; the road segments are previously extracted by a preexisting methodology for automatic road segment extraction; 2) reconstruction of the extraction gaps identified by the step 1; and 3) recognizing and delineation of the road crossings. In the first step, the road segments are ordered in decreasing order of length and the road segment centerline endpoints are used to construct a complete graph, where their nodes and edges are endpoints and relations between them, respectively. This graph are used to derive structures called permutation trees, having as roots the endpoints of the current longest road centerline segment (base). The searching is accomplished on the left and right sides of the current longest road segment. During the search procedure, two heuristics are used: the searching direction and the collinearity constraints. The tree edges that satisfy both heuristics are weighed by a weighing function that embodies geometric, radiometric, and topological road properties. / Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Coorientador: Messias Meneguette Jr. / Banca: Júlio Kiyoshi Hasegawa / Banca: Aylton Pagamisse / Banca: Raul Queiroz Feitosa / Banca: Paulo Morelato França / Doutor

Orientador: Mauro Hugo Mathias / Banca: Alvaro Manoel Souza Soares / Banca: José Elias Tomazini / Banca: Francisco Carlos Parquet Bizarria / Banca: Carlos Henrique Netto Lahoz / Resumo: Um importante aspecto no processo produtivo é proporcionar o funcionamento das máquinas o maior tempo possível sem o comprometimento na qualidade final do produto. Nesse sentido, a utilização de uma política de manutenção adequada se torna necessária para o monitoramento do desgaste dos componentes das máquinas a fim de aumentar o tempo de sua utilização sem comprometer a qualidade do produto. A manutenção baseada em condição se apresenta como a abordagem mais apropriada para esse controle. Dentre as diversas abordagens utilizadas para o desenvolvimento de programas para esse tipo de manutenção, as técnicas baseadas em Inteligência Artificial vêm se destacando no que diz respeito ao seu desempenho. Diante desse contexto, essa tese propõe uma Rede Neural Artificial, a qual, devidamente parametrizada, possibilita sua aplicação tanto para análise de vibrações quanto análise de partículas de desgaste. Para tanto, foi implementado um protótipo denominado NEURALNET-CBM, subdividido em dois módulos, Vibrações e Partículas. Os resultados dos testes mostram a efetividade da rede proposta, com um índice de acerto acima de 90% na classificação e identificação de defeitos e partículas de desgaste. / Abstract: An important aspect in the production process is to ensure the operability of a machine as long as possible without interfering on the final quality product. In this way, the use of a suitable maintenance policy is critical for monitoring the wear of the machine components in order to increase your useful life without any compromise of the product quality. The Condition-Based Maintenance is presented as the most appropriate approach for this control. Among several methods used to develop systems for this type of maintenance, techniques Artificial Intelligence has been standing out in relation their performance. Therefore, this thesis proposes a Artificial Neural Network, which, properly parameterized, it makes possible its application for both vibration and wear particle analysis. For this, we implemented a prototype named NEURALNET-CBM, divided into two modules: Vibration and Particle. The test results show the effectiveness of the proposed network, with accuracy rate greater than 90% in classifying and identification of defects and wear particles. / Doutor

Orientador: Eliseu Savério Sposito / Banca: Everaldo Santos Melazzo / Banca: Mara Lucia Falconi da Hora Bernardelli / Resumo: Neste trabalho é proposta a análise das pequenas cidades da região de Governo de Dracena, localizada no oeste do Estado de São Paulo, que surgiram em decorrência do mesmo processo de ocupação. A princípio, as atividades nelas desenvolvidas estavam completamente voltadas para a produção agrícola, porém suas funções foram se alterando, surgindo também uma diferenciação na rede urbana regional. O objetivo central da pesquisa é compreender os processos e elementos responsáveis pela diferenciação entre as cidades, que interferem na sua inserção na rede urbana e conseqüentemente no processo de hierarquização. A região é composta por 10 municípios com populações que variam de 2.104 habitantes a 43.244 habitantes, em que há uma nítida seletividade na localização de equipamentos urbanos e das atividades econômicas, havendo a valorização do espaço em determinadas cidades em detrimento de outras. A cidade de Dracena passou a apresentar maior dinamicidade e centralidade em relação às demais ao incorporar diferentes papéis. Hoje ela possui maior capacidade de oferecer serviços na área da saúde, educação, com um comércio mais diversificado e apresenta o desenvolvimento de certas atividades industriais, capaz de articulá-la com outros centros urbanos fora da sua região de influência, estas atividades culminaram em uma maior capacidade de atrair população. Observou-se que enquanto as atividades comerciais, a prestação de serviços, sobretudo quando nos referimos àqueles relacionados às necessidades mais básicas da população local, são responsáveis por uma circulação mais intensa de pessoas entre as cidades da região e produzem relações muito mais hierarquizadas... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this dissertation, we propose an analysis of the small cities, which compose the region of Dracena Government in the west state of São Paulo. These cities emerged from the same occupation process. In the beginning, the developed activities were related to the agriculture production, but the scene changed, appearing as well as a distinction in the urban network of the region. The main objective of this research is to understand the processes and aspects responsible for the distinction among the cities, which interfere in their insertion in the urban network and consequently in the hierarchical process. The region is composed by 10 municipalities with numbers of inhabitants ranging from around 2,104 to 43,244. Furthermore, there is a clear selection for the location of urban facilities and economic activities, with the appreciation of space in certain cities over others. Dracena has presented more dynamism and centrality then the other cities due to the incorporation of different functions. Nowadays, Dracena has major capacity to offer service in the health area, education, diversification of the trade and shows a development in some industrial... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Jozué Vieira Filho / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Marco Aparecido Queiroz Duarte / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para detecção e classificação de faltas do tipo curto-circuito. Esta operação de diagnóstico tem como principal operador um banco de redes neurais artificiais (RNAs) do tipo ARTMAP Nebulosa. Tal ferramenta segue a principal filosofia das RNAs: o reconhecimento de padrões, através de um trei- namento supervisionado inicial, responsável por atualizar os parâmetros das redes con- comitantemente com os resultados desejados. Finalizada a fase de adaptação, as redes serão capazes de, após receber novos padrões, classificá-los, de forma a propiciar, ao operador, informações importantes quanto ao estado de transmissão de barras presentes em um determinado complexo elétrico. Aqui, tomou-se como modelo a simulação de um grande alimentador real, composto por mais de 800 barras. Aliados às RNAs, tam- bém foram aplicadas, no que se refere à análise de dados amostrados de corrente elétri- ca, duas importantes e flexíveis ferramentas matemáticas: a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet. .Observa-se, ao final do trabalho, que os resultados apresenta- dos são bastante encorajadores, o que possibilitaria a utilização do programa em um ambiente real / Abstract: This work presents a detection and classification of short-circuit faults metho- dology. The main operator of this diagnostic operation is a Fuzzy ARTMAP Artificial Neural Networks (ANN) bank. This tool follows the ANN's main core: pattern recogni- tion, through an initial supervised training stage, responsible for updating the parame- ters of the networks con-comitant with the desired results. Completed the adaptation phase, the network will be able to, after receiving new standards, classifying them in order to provide to the operator important information about the state of transmission of bars present in a given complex electric. Here, there is, like a model, a simulation of a real big feeder, comprising more than 800 bars. Besides the ANNs, two important and flexible mathematical tools were also applied with regard to the analysis of sampled data of electric current: Fourier Transform and Wavelet Transform. At the end of the work the results presented are very encouraging, which would allow the use of the pro- gram in a no simulations real environment / Mestre

Orientador: Sadao Omote / Banca: Maria de Lourdes Horiguela / Banca: Maria Alves de Toledo Bruns / Resumo: A longevidade da espécie humana tem sido pesquisada mundialmente com objetivos diversos. Com o conhecimento das implicações biológicas, psicológicas e sociais do envelhecimento, a sociedade pode melhorar as condições de saúde, lazer, cultura e educação das pessoas, além de, ao favorecer o contato intergeracional, diminuir o preconceito ao idoso permitindo que os conhecimentos da tradição cultural sejam aprendidos e multiplicados pelos jovens. Este estudo se propôs investigar se as Universidades Abertas à Terceira Idade poderiam funcionar como uma rede de apoio afetivo e social para seus alunos. Através de dois instrumentos para medir atitudes, avaliaram-se as redes que funcionariam como suporte afetivo e social. Como rede afetiva, os alunos escolheram os filhos, marido e netos e por extensão, os cunhados e irmãos. Em situações difíceis, a oração e a fé forneciam apoios importantes. Entes queridos falecidos também foram lembranças que confortavam. Como rede social, médicos, vizinhos, serviçais, amigos conquistados na UNATI, professores, monitores e a coordenação foram referidos como suportes importantes em suas vidas. Conclui-se que as UNATIS foram consideradas pela população estudada, como importantes redes de apoio social. / Abstract: The longevity of human specie has been worldwide researched with different objectives. With the knowledge about the biological, psychological and sociological implications of aging, society could look up for the people health, leisure, culture and education conditions, and while improving the intergeneration contact, decrease prejudice against the elder, allowing the knowledge about the cultural tradition to be learned and multiplied by the youth. This study proposed to investigate if the Universities for the Elderly (UNATI) could work as an emotional and social support network for its students. It was evaluated, by two instruments that measure attitudes, the networks that could work as emotional and social supports. Students chose kids, husband and grandchildren as the emotional support network, and for extension, brothers-in-law and brothers. In difficult situations, prayer and faith were important supports. Deceased dear relatives were supporting memories, too. As the social network, doctors, neighbors, employees, friends from UNATI and its professors, monitors and co-ordination, were referred to be important supports in their lives. The conclusion of this research was that UNATIs were considered an important social support network. / Doutor

Orientador: Naasson Pereira de Alcântara Junior / Banca: José Carlos Sartoti / Banca: José Alfredo Covolan Ulson / Resumo: Neste trabalho, apresenta-se o desenvolvimento de uma metodologia utilizando redes neurais artificiais, para auxiliar na determinação da freqüência de ressonância no projeto de antenas tipo microfita de equipamentos móveis, tanto para antenas retangulares como para antenas triangulares. Compararam-se modelos deterministas e modelos empíricos baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA) da literatura pesquisada com os modelos apresentados neste trabalho. Apresentam-se modelos empíricos baseados em RNAs tipo Perceptron Multicamadas (PMC). Os modelos propostos também são capazes de serem integrados em um ambiente CAD (Computed Aided Design) para projetar antenas tipo microfita de equipamentos móveis. / Abstract: This work presents the development of models that can be used in the design of microstrip antennas for mobile communications. The antennas can be triangular or rectangular. The presented models are compared with deterministic and empirical models based on artificial neural networks (ANN) presented in the literature. The models are based on Perceptron Multilayer (PML). The models can be embedded in CAD systems, in order to design microstrip antennas for mobile communications. / Mestre

Orientador: Percival Bueno de Araujo / Banca: Laurence Duarte Colvara / Banca: Mara Lúcia Martins Lopes / Banca: Luis Filomeno de Jesus Fernandes / Banca: Igor Kopcak / Resumo: Neste trabalho é proposta a utilização da rede neural artificial (RNA) ARTMAP Nebulosa (fuzzy) no ajuste de parâmetros de controladores suplementares para o amortecimento de oscilações eletromecânicas de sistemas elétricos de potência, visando tornar este ajuste mais eficiente. Análises comparativas da atuação das redes neurais artificiais ARTMAP Nebulosa e Perceptron Multicamadas (PM) são realizadas para dois sistemas multimáquinas considerando o ajuste individual e coordenado dos controladores. Tais redes são utilizadas para o projeto dos controladores ESP (Estabilizadores de Sistemas de Potência) e POD (Power Oscillation Damping) acoplado ao dispositivo FACTS (Flexible Alternating Current Transmission Systems) UPFC (Unified Power Flow Controller). Será evidenciado que a RNA ARTMAP Nebulosa pode ser utilizada na melhora da estabilidade dinâmica, fornecendo resultados muito semelhantes aos da RNA Perceptron Multicamadas. Entretanto, é importante enfatizar que a vantagem da utilização da RNA ARTMAP Nebulosa está no fato da garantia da estabilidade e plasticidade associadas a um rápido treinamento, o que não ocorre com a RNA Perceptron Multicamadas / Abstract: This work proposes the use of artificial neural network (ANN) Fuzzy ARTMAP to adjust the parameters of additional controllers to damp electromechanical oscillations in electric power systems in order to make this adjustment more efficient due to variations in load. Comparative analysis of the performance of artificial neural networks Fuzzy ARTMAP and Multilayer Perceptron are performed for two multimachine systems, considering individual and coordinated controller adjustment. Those networks are used for the design of Power System Stabilizers (PSS) and Power Oscillation Damping (POD) that is coupled to the FACTS (Flexible Alternating Current Transmission Systems) UPFC (Unified Power Flow Controller). It will be shown that the ANN Fuzzy ARTMAP can be used in the improvement of dynamic stability, providing very similar results to the ANN Multilayer Perceptron. However, it is important to emphasize that the advantage of using ANN Fuzzy ARTMAP is the guarantee of stability and plasticity associated with a fast training process which does not occur for the ANN Multilayer Perceptron / Doutor