Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4827_1.pdf: 1875080 bytes, checksum: 09ee6a6168bda66551c83bd5e401ac9c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Apesar de seu potencial uso em programas de acompanhamento e composição musicais, a geração automática de ritmo não tem sido muito discutida na literatura de computação musical. Essa tarefa é bastante difícil de modelar devido ao pouco conhecimento formal sobre essa dimensão musical: os músicos explicam suas escolhas rítmicas em alto nível, a partir de critérios abstratos como swing, por exemplo, não sendo capazes de fornecer regras objetivas que elucidem suas decisões em granularidade de notas. Além disso, ao contrário de tarefas como a geração de harmonia, que são facilitadas pela disponibilidade de uma extensa bibliografia em teoria musical, pouco existe sobre ritmos como acompanhamento. De fato, a própria literatura disponível deixa a entender que essa dimensão musical é mais associada à subjetividade. Este trabalho apresenta um sistema que gera acompanhamento rítmico para violão automaticamente. Para minimizar os efeitos da dificuldade de formalização do conhecimento, o sistema faz uso de uma abordagem bastante natural em música, o reuso contextualizado de padrões rítmicos encontrados em performances de músicos de renome. Para isso, foram combinadas duas técnicas de inteligência artificial: raciocínio baseado em casos, para a modelagem da memória musical (associação de padrões rítmicos e o contexto onde devem ser usado) e raciocínio dedutivo baseado em regras, para associar intenções abstratas às características contextuais dos padrões. Como estudo de caso, foi desenvolvido o Cyber-João, um programa capaz de gerar acompanhamento rítmico para Bossa Nova encadeando e adaptando padrões rítmicos encontrados em gravações clássicas de João Gilberto. Por fim, o modelo do Cyber-João foi comparado empiricamente com algumas outras abordagens implementadas para a resolução do problema, demonstrando um desempenho bastante satisfatório

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArquivoTotalRenata.pdf: 2638998 bytes, checksum: c2e2373b63cd157ac4705018a4e58468 (MD5) Previous issue date: 2013-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In recent years, there was an increasing interest in the use of information technology in the medical field. In this way, several studies have been conducted regarding a large range of diseases, including cancer. For example, there are organizations that maintain databases, which record information about cases of cancer around the world, so that health personnel can investigate such bases and find possible classifications for an initial diagnostic according to the symptoms presented by their patients. However, these databases do not offer a proper support for this investigation. This dissertation discusses the use of the of case-based reasoning and rule-based reasoning technologies as a solution to support medical diagnosis via representations of actual patients and adaptations of these cases to define more specialized diagnoses, according to the peculiarities of each patient. The data collection was carried out in the Napoleao Laureano Hospital, at Joao Pessoa city, and the information inherent in the structure of the case, the rules and weights were defined in accordance with the specialized literature and conversations with health professionals. Despite the absence of a specialist, the small base of cases and presence of limited information on each of them, the results showed that the system is effective as a RBC system aimed at diagnosis about cancer. The focus of this project is on the main gastrointestinal cancer domain, but the ideas can be extended to other fields of cancer. / O tratamento de pacientes com câncer é um desafio para os hospitais e centros de saúde. O primeiro problema é classificar ou identificar o tipo específico de câncer. Em seguida, os médicos devem determinar um tratamento adequado para tal doença. Existem bancos de dados mundiais que registram informações sobre câncer, de modo que os médicos possam tentar achar uma classificação para a doença de acordo com os sintomas apresentados pelo paciente. Contudo eles não oferecem um bom suporte para a procura das doenças e, principalmente, para a identificação do tratamento. Este artigo propõe a utilização das tecnologias de raciocínio baseado em casos e raciocínio baseado em regras como solução para suportar estas duas atividades via representações de casos de pacientes e adaptações destes casos para a definição de diagnósticos mais especializados, de acordo com as peculiaridades de cada paciente. Nosso foco é sobre o câncer gastrointestinal, mas as idéias podem ser estendidas para outros domínios de câncer.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-15T14:16:38Z No. of bitstreams: 1 ALEXANDRE NÓBREGA DUARTE - DISSERTAÇÃO PPGCC 2003..pdf: 1526817 bytes, checksum: dfc39cd8b1649bf64468cbe2eaefe99b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-15T14:16:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALEXANDRE NÓBREGA DUARTE - DISSERTAÇÃO PPGCC 2003..pdf: 1526817 bytes, checksum: dfc39cd8b1649bf64468cbe2eaefe99b (MD5) Previous issue date: 2003-02-25 / Apresenta uma nova ferramenta para o diagnóstico automático de falhas em redes elétricas. A ferramenta utiliza uma técnica híbrida de correlação de eventos criada especialmente para ser utilizada em redes com constantes modificações de topologia. A técnica híbrida combina o raciocínio baseado em regras com o raciocínio baseado em modelos para eliminar as principais limitações do raciocínio baseado em regras. Com a ferramenta de diagnóstico foi possível validar o conhecimento dos especialistas em sistemas de transmissão de energia elétrica necessário para o diagnóstico de falhas em linhas de transmissão e construir uma base de regras para tal. A ferramenta foi testada no diagnóstico de falhas em linhas de transmissão de um dos cinco centros regionais da Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF) e apresentou resultados satisfatórios de desempenho e precisão. / It presents a new tool for the automatic diagnosis of faults in electric networks. The toot uses a hybrid event correlation technique especially created to be used in networks with constant topological modifications. The hybrid technique combines ruJe-based reasoning with modelbased reasoning to eliminate the main limitations of rule-based reasoning. With the tool it was possible to validate the knowledge acquired from electric energy transmission systems specialists needed for the diagnosis of faults in transmission lines and to construct rules. The tool was tested in the diagnosis of faults in transmission lines of one of the five regional centers of the Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF) and presented satisfactoiy results in terms of performance and precision.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-16T13:58:48Z No. of bitstreams: 1 STEFANI SILVA PIRES - DISSERTAÇÃO PGCC 2010..pdf: 819684 bytes, checksum: 625f468cb174d699bf5b98131d1adf61 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-16T13:58:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 STEFANI SILVA PIRES - DISSERTAÇÃO PGCC 2010..pdf: 819684 bytes, checksum: 625f468cb174d699bf5b98131d1adf61 (MD5) Previous issue date: 2010-08-19 / Este trabalho apresenta uma técnica de análise de causa-raiz para sistemas elétricos de potência. A análise de causa-raiz é uma forma de auxiliar o operador na compreensão da ocorrênciadefalha,interpretandoasocorrênciascomefeito"cascata"entreoselementosda rede. A técnica proposta utiliza o raciocínio baseado em regras, onde regras parametrizadas constroem um modelo de propagação com os diagnósticos de uma ocorrência de falha. A técnica permite apontar o elemento causador da ocorrência, e detalhar a sua propagação para os demais elementos em um modelo de causa-efeito. A utilização de regras parametrizadas traz grandes vantagens ao processo, permitindo que a técnica seja adaptável a alterações na topologia do sistema, e contribuindo para sua escalabilidade. Um estudo de caso foi elaborado para sua avaliação, no contexto da Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF), onde foi desenvolvido um protótipo que implementa a técnica, e levantados um conjunto de regras parametrizadas e um conjunto de cenários de falha utilizando uma ferramenta de simulação de um ambiente real, o Simulop. Utilizamos também na avaliação, um conjunto de regressões, que são dados históricos armazenados pela CHESF. As regressões foramimportantesnaprimeirafasededefiniçãodatécnica,masapresentamproblemascomo afaltadedados,ecomportamentosinesperadosdosistema,ondeamargemdeacertodatécnica foi de 74%. Para o conjunto de cenários levantados com oSimulop, a técnica proposta conseguiu realizar com sucesso o processo de análise de causa-raiz, identificando a causaraiz da ocorrência em 100% dos cenários de falha, e detalhando sua propagação para todos os outros elementos da rede envolvidos em 89% dos cenários, onde a margem de erro é composta de cenários cuja propagação foi identificada apenas parcialmente, devido à falta de regras que contemplassem os cenários. Dessa forma, a técnica proposta se mostrou uma abordagem viável para a análise de causa-raiz em sistemas elétricos. A margem de acerto reduzida nas regressões, indica que, para ser aplicada em um ambiente operacional real, faz-se necessária a elaboração de um conjunto de regras mais abrangente e que possa contornar esses problemas. / This paper presents a root cause analysis technique for electric power systems. The root cause analysis is a way to assist the operator in understanding the occurrence of failure, interpreting the events cascade occurrences. The proposed technique uses a rule based reasoning, where parameterized rules construct a propagation model with diagnosis of an occurrence of failure. The technique allows to point out the element that causes the occurrence, and detailing its propagation to other elements in a cause and effect model. The use of parameterized rules brings major benefits to the process, allowing the technique to be adaptable to changes in system topology, and contributing to its scalability A case study was prepared for evaluation in the context of the Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF). We developed a prototype that implements the technique, and raised a set of parameterized rules and a set of failure scenarios using a tool to simulate a real environment, the Simulop. We also used in the evaluation process, a set of regressions, which are historical data stored by CHESF. The regressions were important in the first phase of the technique, but they have problems such as lack of data, and unexpected behavior of the system, where the accuracy of the technique was 74%. For the set of scenarios created with Simulop, the proposed technique has achieved success in the root cause analysis process, identifying the root cause of the occurrence in 100% of failure scenarios, and detailing their propagation to all other equipments involved in 89% of scenarios, where the margin of error is composed of scenarios whose propagation has been identified only in part due to the lack of rules that contemplate these scenarios. Thus, the proposed technique proved to be a viable approach to root cause analysis in electrical systems. The reduced margin of success in the regressions , indicates that, to be applied to an operational environment, it is necessary to elaborate a comprehensive set of rules that can deal these problems.