Made available in DSpace on 2014-06-12T18:08:18Z (GMT). No. of bitstreams: 3 arquivo8047_1.pdf: 1992919 bytes, checksum: 57d424bed65e6b9de5a2871e338a68ec (MD5) arquivo8047_2.pdf: 10283231 bytes, checksum: f15b859b779fd47ee1dedfaf5d8331b5 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2002 / Neste trabalho, estudamos o modelo de rede neural para áreas do neocórtex cerebral humano, proposto por L. Ingber (1992) para explicar a atividade neocortical de duração entre centenas de milisegundos e vários segundos. O modelo permite a simulação de grandes regiões neocorticais, pelo fato de resumir em cada nó centenas de graus de liberdade correspondentes a vários neurônios. O conjunto de suas unidades básicas, chamadas mesocolunas, é modelado através de um autômato celular que evolui no tempo de acordo com regras locais estocásticas, determinadas por interações de tipo não-linear entre os nós através de conexões limitadas (de alcance finito) entre eles, uma constatação decorrente das pesquisas biológicas experimentais

Submitted by PPG Engenharia El?trica (engenharia.pg.eletrica@pucrs.br) on 2017-09-18T13:18:06Z No. of bitstreams: 1 Diss_Helder_Robelcio_Junior.pdf: 2504827 bytes, checksum: 6687d65850121aa2895c1fa972749363 (MD5) / Rejected by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br), reason: Devolvido devido ? falta de capa institucional no arquivo PDF. on 2017-09-21T14:34:31Z (GMT) / Submitted by PPG Engenharia El?trica (engenharia.pg.eletrica@pucrs.br) on 2017-09-21T18:31:36Z No. of bitstreams: 1 Diss_Helder_Robelcio_Junior.pdf: 2504827 bytes, checksum: 6687d65850121aa2895c1fa972749363 (MD5) / Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-09-26T13:13:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Diss_Helder_Robelcio_Junior.pdf: 2504827 bytes, checksum: 6687d65850121aa2895c1fa972749363 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-26T13:17:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diss_Helder_Robelcio_Junior.pdf: 2504827 bytes, checksum: 6687d65850121aa2895c1fa972749363 (MD5) Previous issue date: 2017-08-30 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / The wireless communication channel has severe signal degradation effects resulting from the usual multiplicity of propagation paths originated by reflection of the electromagnetic wave at specific points along the path of the digital transmitter-receiver link. Metallic building structures, for example, are points of reflection of the wave. This multiplicity of propagation paths, called multipath, generates signal interference on itself when multiple signals arrive at the receiver, degrading signal intelligibility, which increases the bit error rates of the link, reducing a reliability. This interference is called intersymbol interference (ISI) because, in the baseband signal at the receiver, overlapping of the digital modulation symbols occurs, resulting in a failure to detect the binary words associated with the symbols. In this context, the channel estimation and compensation process plays an important role in the wireless receiver. The increasing demand for systems with higher transmission capacities, robustness and less computational complexity, has driven several researches in the scope of the algorithms used in the channel estimation process. In recent years, data transmission technique through Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) has been highlighted by resistance to ISI, good spectral efficiency and transmission capacity of high data rates. OFDM is a multi-carrier modulation technique that consists of dividing the total bandwidth into smaller subchannels by using orthogonal subcarriers spectrally superimposed. Despite its robustness, it is still required channel estimation techniques, in OFDM receiver, due to the multipath effect characteristic of a wireless communication channel. This work proposes the implementation of a channel estimator, based on a complex Radial Basis Function (RBF) network. The proposed network is trained from the impulse response of the channel obtained through the pilot carriers sent and known by the receiver. The simulation results show that the proposed network obtained better results than the classical estimators used for channel estimation in OFDM systems. / O canal de comunica??o sem fio (wireless) apresenta severos efeitos de degrada??o de sinal resultantes da usual multiplicidade de caminhos de propaga??o originados por reflex?o da onda eletromagn?tica em pontos espec?ficos ao longo do caminho do enlace entre transmissor e receptor digital. Estruturas met?licas de constru??es civis, por exemplo, constituem pontos de reflex?o da onda. Esta multiplicidade de caminhos de propaga??o, denominada multipercurso, gera interfer?ncia do sinal sobre ele mesmo quando os m?ltiplos sinais chegam ao receptor, degradando a inteligibilidade do sinal recebido em consequ?ncia dos m?ltiplos ecos do sinal, o que aumenta a taxa de erro de bits do enlace, reduzindo a confiabilidade. Denomina-se esta interfer?ncia de interfer?ncia intersimb?lica (ISI, do ingl?s intersymbol interference) porque, no sinal em banda-base no receptor, ocorre superposi??o dos s?mbolos da modula??o digital, resultando em falha na detec??o das palavras bin?rias associadas aos s?mbolos. Neste contexto, o processo de estima??o e compensa??o dos efeitos do canal desempenha um papel importante em um receptor de comunica??o wireless. A crescente demanda por sistemas de maiores capacidades de transmiss?o, robustez e menor complexidade computacional, tem impulsionado v?rias pesquisas no ?mbito dos algoritmos utilizados no processo de estima??o de canal. Nos ?ltimos anos a t?cnica de transmiss?o de dados atrav?s da Multiplexa??o por Divis?o Ortogonal de Frequ?ncia (OFDM) tem ganhado destaque por apresentar resist?ncia ? ISI, boa efici?ncia espectral e capacidade de transmiss?o de altas taxas de dados. OFDM ? uma t?cnica de modula??o por multiportadoras que consiste na divis?o da largura de banda total em subcanais menores, utilizando subportadoras ortogonais sobrepostas espectralmente. N?o obstante a sua robustez, faz-se ainda necess?rio aplicar t?cnicas de estima??o de canal no receptor OFDM, devido ao efeito de m?ltipercurso caracter?stico de um canal de comunica??o wireless. Neste trabalho ? proposto a implementa??o de um estimador de canal, baseado em uma rede neural com fun??o de base radial (RBF, do ingl?s Radial Basis Function) complexa. A rede proposta ? treinada a partir da resposta ao impulso do canal obtida atrav?s de portadoras piloto enviadas e conhecidas pelo receptor. Os resultados da simula??o mostram que a rede proposta obteve melhores resultados do que os estimadores cl?ssicos utilizados para estima??o de canal em sistemas OFDM.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5616_1.pdf: 1821861 bytes, checksum: db782c77f5cdfb78835512d49e7f6892 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Com a sociedade globalizada e a evolução da informática, o conceito de horário comercial não é mais simples. Transações bancárias, negociações na bolsa de valores e compras pelo computador ocorrem em qualquer horário e as empresas precisam garantir a disponibilidade de seus serviços sempre. Para garantir o fornecimento ininterrupto de energia para estes sistemas de informações são utilizados grupos motorgerador (GMG) e uninterruptible power supply (UPS). Quando há dificuldade de acoplamento entre os dois equipamentos, na prática, os projetistas superdimensionam o GMG em relação ao UPS sem embasamento teórico para esta ação. Este estudo propõe apresentar a correlação entre os dados de placa desses equipamentos e o distúrbio de tensão entre eles para proporcionar uma maior segurança no dimensionamento de sistemas com UPS e GMG. A metodologia desse estudo propõe o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA s) para descrever esta correlação e transformada wavelet para destacar os distúrbios medidos e auxiliar na convergência da RNA em seu treinamento. Os resultados obtidos com as redes desenvolvidas neste trabalho sugerem que o menor distúrbio no sinal, obtido devido ao acoplamento de UPS e GMG, ocorrerá se as potências dos equipamentos (dados de placa) forem próximas, independente do nível de carregamento do sistema. À medida que esta relação se distancia do valor unitário, a perturbação aumenta e um UPS com potência menor que o GMG contribui mais com a distorção do sinal do que ao contrário

O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de Visão Artificial inteligente visando uma maior velocidade de processamento, um menor custo e aumento na produtividade industrial. Para o desenvolvimento do sistema foi utilizado o computador paralelo SPP3 desenvolvido no LCAD (Laboratório de Computação de Alto Desempenho) do ICMSC (Instituto de Ciências e Matemática de São Carlos) que utiliza uma arquitetura paralela MIMD com memória distribuída e a uma rede de comunicação de alta velocidade do tipo Myrinet [TRINDADE, 1994]. Este trabalho de tese teve como proposta desenvolver um sistema de visão em tempo real. Para atender os objetivos propostos citados, realizou-se de forma inédita a utilização de métodos estatísticos na extração do mínimo de características naturais (textura) e artificiais (histograma), invariantes à transformações geométricas, que definam a cena (ou objeto), para formar os vetores de atributos destinados ao treinamento e aprendizagem de redes neurais, utilizando ainda a técnica de invariância pelo treinamento. E para melhorar ainda mais a eficiência recorreu-se a utilização do paralelismo de hardware e software, proporcionando uma aplicação para multicomputadores / The present work presents the development of an intelligent Artificial Vision system seeking larger processing speed, smaller cost and increase in the industrial productivity. For the development of the system, a parallel computer was used, the SPP3 developed in LCAD (Laboratory of Computation of High Performance computing) of the ICMSC (Institute of Sciences and Mathematics of São Carlos). The SPP3 uses a parallel architecture MIMD with distributed memory and the a high-speed Myrinet communication network [TRINDADE, 1994]. This Thesis\'s work has with plan the development of a vision\'s sistem in real time. To attend the objetives cited, it was realized of original form, the utilization of statistical methods in extraction of less natural feature (texture) and artificial (histogram) invariants for geometrics transformations, that define the scene (or objects), to form the attributes vectors destinated for training and learning of neural networks, still using the invariants technical for training. And to improve more the eficient have recourse to use parallelism of hardware and software, giving a application to multicomputers

Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2016-05-31T17:50:46Z No. of bitstreams: 1 dissertação versão final.pdf: 26038840 bytes, checksum: 8d49c3d821b0498b562d9afe5a2bc1f8 (MD5) / Approved for entry into archive by Alda Lima da Silva (sivalda@ufba.br) on 2016-06-03T23:39:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertação versão final.pdf: 26038840 bytes, checksum: 8d49c3d821b0498b562d9afe5a2bc1f8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-03T23:39:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação versão final.pdf: 26038840 bytes, checksum: 8d49c3d821b0498b562d9afe5a2bc1f8 (MD5) / Expressões faciais são o resultado de mudanças na musculatura facial em resposta aos estados emocionais e tem um papel fundamental na interação das pessoas. A partir dos estudos iniciados por Darwin, Paul Ekman desenvolveu um estudo sugerindo a existência de sete expressões faciais básicas: alegria, tristeza, medo, nojo, desdém, surpresa e raiva, além da expressão neutra. Posteriormente, no intuito de mensurar o comportamento facial de forma mais aprofundada, Ekman desenvolveu um sistema para medição de todos os movimentos musculares faciais e suas intensidades, o Facial Action Coding System (FACS). O FACS permitiu um avanço em pesquisas de novos métodos para reconhecimento de expressões faciais aplicados nas mais diversas áreas, como educação, psicologia, interação homem-máquina, monitoração de comportamento, dentre outros. O presente trabalho sugere uma nova abordagem para reconhecimento de expressões faciais combinando mapas de saliência para destacar as partes da face que mais concentram as expressões faciais (conspicuidade) e uma rede neural de convolução. A análises mostraram que o sistema proposto alcançou uma precisão média na identificação das 7 (sete) expressões faciais básicas de 90% (noventa por cento) sobre o Extended Cohn-Kanade Data Set. Quando comparado com os trabalhos do estado-da-arte relacionados, o sistema mostrou uma precisão média superior a todos, além de superar, em termos absolutos, todos os trabalhos em 3 (três) das 7 (sete) expressões, demonstrando um resultado promissor.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_4982_.pdf: 796586 bytes, checksum: 94cd243fe7bce4430684cdf530b0ef91 (MD5) Previous issue date: 2011-08-30 / Este trabalho apresenta um novo preditor de séries temporais baseado em rede neural sem peso que utiliza Virtual Generalized Random Access Memory para predizer retorno futuro de ações. Esse novo preditor foi avaliado na predição de retornos futuros semanais de 46 ações de mercado de ações brasileiro. Os resultados mostram que preditores neurais sem peso podem produzir predições de retornos com os mesmo níveis de erros e propriedades de um preditor neural autoregressivo, entretando, 5.000 vezes mais rápido.

O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de Visão Artificial inteligente visando uma maior velocidade de processamento, um menor custo e aumento na produtividade industrial. Para o desenvolvimento do sistema foi utilizado o computador paralelo SPP3 desenvolvido no LCAD (Laboratório de Computação de Alto Desempenho) do ICMSC (Instituto de Ciências e Matemática de São Carlos) que utiliza uma arquitetura paralela MIMD com memória distribuída e a uma rede de comunicação de alta velocidade do tipo Myrinet [TRINDADE, 1994]. Este trabalho de tese teve como proposta desenvolver um sistema de visão em tempo real. Para atender os objetivos propostos citados, realizou-se de forma inédita a utilização de métodos estatísticos na extração do mínimo de características naturais (textura) e artificiais (histograma), invariantes à transformações geométricas, que definam a cena (ou objeto), para formar os vetores de atributos destinados ao treinamento e aprendizagem de redes neurais, utilizando ainda a técnica de invariância pelo treinamento. E para melhorar ainda mais a eficiência recorreu-se a utilização do paralelismo de hardware e software, proporcionando uma aplicação para multicomputadores / The present work presents the development of an intelligent Artificial Vision system seeking larger processing speed, smaller cost and increase in the industrial productivity. For the development of the system, a parallel computer was used, the SPP3 developed in LCAD (Laboratory of Computation of High Performance computing) of the ICMSC (Institute of Sciences and Mathematics of São Carlos). The SPP3 uses a parallel architecture MIMD with distributed memory and the a high-speed Myrinet communication network [TRINDADE, 1994]. This Thesis\'s work has with plan the development of a vision\'s sistem in real time. To attend the objetives cited, it was realized of original form, the utilization of statistical methods in extraction of less natural feature (texture) and artificial (histogram) invariants for geometrics transformations, that define the scene (or objects), to form the attributes vectors destinated for training and learning of neural networks, still using the invariants technical for training. And to improve more the eficient have recourse to use parallelism of hardware and software, giving a application to multicomputers

Made available in DSpace on 2018-08-01T22:35:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_10579_Dissertação REGIANE 2017-Final.pdf: 15701486 bytes, checksum: aa0c41041b252d229274cbde74ad2a57 (MD5) Previous issue date: 2017-02-23 / Há tempos o homem busca o adequado conhecimento dos processos hidrológicos para retirar deles o melhor aproveitamento. Simulações de vazões são bastante utilizadas e sugeridas para a gestão sustentável dos recursos hídricos. As redes neurais artificiais (RNAs) são modelos empíricos amplamente utilizados para modelar o processo chuva-vazão. O presente estudo tem por objetivo aplicar e testar a viabilidade de utilização de RNAs como uma opção para simular a vazão na bacia hidrográfica do Rio Itapemirim (BHRI), ES. Nesta pesquisa foi avaliada a capacidade da rede neural em modelar o processo chuva-vazão em base diária, usando 34 anos de dados pluviométricos e fluviométricos, em 12 sub-bacias. Três tipos de vazões foram simuladas: vazão diária total (q), vazão diária de escoamento superficial (qSup) e vazão diária referente ao escoamento subterrâneo (qSub). No processo de treinamento das redes foram testadas diversas combinações de dados de entrada, incluindo dados de precipitação e evapotranspiração potencial, em três sub-bacias: Paineiras (maior área); Rive (área intermediária) e Usina Fortaleza (menor área). As redes treinadas nessas sub-bacias foram testadas também nas outras sub-bacias. Os resultados mostram que as RNAs possuem maior eficiência nas bacias onde foram treinadas. O modelo composto pelas precipitações dos 5 dias anteriores e dos 30 dias antecedentes acumulados, (Pt, Pt-1, Pt-2, Pt-3, Pt-4, Pt-5, P30) simulou melhor a vazão diária total em todas as sub-bacias nas quais foi treinado, com NSE de 0,861, 0,837 e 0,711 para Paineiras, Rive e Usina Fortaleza, respectivamente. Ao treinar a rede para Paineiras e depois extrapolar para as sub-bacias de áreas menores (Lajinha, Iuna, Ibitirama e Usina Fortaleza), os resultados se mostraram insatisfatórios, Em virtude desses resultados insatisfatórios foram realizados testes para sub-bacias de áreas menores, com o intuito de verificar se a extrapolação de uma sub-bacia menor para uma menor apresentaria resultados melhores. As redes treinadas para Rive (área intermediária) apresentou resultados melhores quando testadas nas outras sub-bacias, indicando a provável influência da escala das bacias nesse tipo de comportamento. Em relação à separação do escoamento superficial e subterrâneo, a simulação do escoamento superficial apresentou melhores resultados do que o escoamento de base. Comparando-se os valores obtidos com a entrada da vazão total na rede e a separação da mesma em escoamento superficial e subterrâneo, os valores foram semelhantes para Paineiras, apresentando NSE de 0,861 e 0,902, respectivamente, indicando que não há melhoria expressiva ao simular as vazões separadamente. A partir dos testes realizados, pode-se concluir que é possível estimar a vazão diária na BHRI, de forma satisfatória, utilizando RNAs e dados de precipitação como variáveis de entrada. Palavras-chave: rede neural artificial; simulação de vazão; processo chuva-vazão; modelagem.

Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T19:01:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_mestrado_luciano_demetrio_santos_pacifico.pdf: 1298836 bytes, checksum: a33b8177660f786665b35999a48f173a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T19:01:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao_mestrado_luciano_demetrio_santos_pacifico.pdf: 1298836 bytes, checksum: a33b8177660f786665b35999a48f173a (MD5) Previous issue date: 2012-01-25 / FACEPE / Métodos de agrupamento (clustering) visam organizar um conjunto de itens em grupos de tal forma que itens de um dado grupo possuam alto grau de similaridade, enquanto itens em grupos diferentes possuam alto grau de dissimilaridade. A busca por métodos que realizem essa tarefa de forma satisfatória se justifica na grande variedade de aplicações possíveis para a análise de agrupamentos, em campos como processamento de imagens, mineração de dados, ciências sociais, medicina, dentre outros. Este trabalho tem por objetivo a introdução de duas novas técnicas para a realização da tarefa de formação de agrupamentos. As abordagens propostas são algoritmos de mapas autoorganizáveis por lote baseados em distâncias adaptativas: o algoritmo de mapa autoorganizável por lote baseado em distâncias adaptativas globais (GWBSOM) e o algoritmo de mapa auto-organizável por lote baseado em distâncias adaptativas locais (LWBSOM). O mapa auto-organizável (Self-Organizing Map, ou SOM) é uma rede neural artificial não-supervisionada de aprendizado competitivo que possui propriedades de agrupamento e de redução da dimensionalidade, usando uma função de vizinhança para descobrir a estrutura topológica escondida no conjunto de dados. Os testes realizados, tanto com bases de dados reais quanto com bases de dados sintéticos, demonstraram a efetividade dos métodos propostos em relação às abordagens existentes na literatura.

[pt] Nesta dissertação é desenvolvido um modelo de previsão de energia elétrica de curto prazo (previsão mensal) para o sistema elétrico no Brasil, em especial para as concessionárias dos sistemas interligados, através de um modelo de Redes Neurais que emprega um algoritmo de otimização camada a camada. O objetivo principal deste trabalho consiste em demonstrar que bons resultados preditivos podem ser alcançados com a utilização desse algoritmo para séries de energia elétrica e que esse método poderia fazer parte dos métodos de previsão que compõem o Sistema de Previsão de Carga (PREVCAR) do Operador Nacional do Sistema (ONS) a saber: modelo de Holt & Winters, modelo de Box & Jenkins, modelo de redes Neurais (backpropagation) e modelo de Lógica Fuzzy. / [en] It is developed in this essay a short forecast electric energy model (monthly forecast) to the electric system in Brazil, particularly to interconnected systems utilities, through a neural network model, which employs a layer by layer improvement algorithm. The aim of this proposition consists in demonstrating that good forecast results can be reached with the use this algorithm to electric energy series and that this method could be part of the forecast methods, wich compose the Load Forecasting System (PREVCAR) of National System model (backpropagation) and Fuzzy logic model.