Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Julio Cesar Stacchini de Souza / Banca: Haroldo Rodrigues de Azevedo / Banca: Dilson Amancio Alves / Banca: Percival Bueno de Araujo / Resumo: Este trabalho de pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a análise dinâmica de contingências de sistemas de energia elétrica por redes neurais, cuja motivação deve-se ao fato de que as redes neurais, ainda que demandem um considerável tempo de processamento para a execução do treinamento, podem realizar diagnósticos em tempo real. Para tanto, será desenvolvido um modelo que estabelece a relação entre entradas e saídas da rede com um menor número possível de variáveis. A rede neural corresponde a uma nova configuração chamada ART&ARTMAP nebulosa baseada na arquitetura ART (Adaptive Resonance Theory). As redes neurais ART possuem como características mais importantes a plasticidade e a estabilidade, as quais são qualidades primordiais para a execução do treinamento e para a análise de modo eficiente. A rede neural ART&ARTMAP nebulosa está sendo proposta visando proporcionar um desempenho superior, em termos de precisão e rapidez, se comparada à formulação ARTMAP convencional e maior ainda quando comparada a outras redes neurais disponíveis na literatura especializada. A principal característica da rede neural ART&ARTMAP nebulosa refere-se ao gerenciamento de dados analógicos e binários estabelecidos no modelo do sistema de tal modo que estes dados são tratados separadamente, ou seja, os dados analógicos são processados e transformados em um conjunto equivalente binário. Deste modo, tem-se uma concepção que manipula somente dados na forma binária, tendo como resultado uma redução da dimensão do problema e melhor qualidade das soluções. A metodologia proposta é um procedimento que incorpora inovações em relação à literatura existente, em destaque: proposta de uma nova arquitetura de rede neural baseada na teoria da ressonância adaptativa chamada rede neural ART&ARTMAP nebulosa. A rede neural proposta apresenta-se como... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo). / Abstract: This work aims to develop a methodology to contingency dynamic analyzing of electric energy systems by neural networks, considering that the neural networks, although usually spend a considerable time during the training phase can produce diagnosis in real time. Therefore, it is developed a model that establishes a relation between input and output of the network with the least quantity of possible variables, being an optimized structural system. The neural network corresponds to a new configuration called fuzzy ART&ARTMAP based on the ART (Adaptive Resonance Theory). The most important characteristics of ART neural networks are plasticity and stability, primordial features for training and for an efficient analysis. The fuzzy ART&ARTMAP neural network is proposed to proportionate a superior performance in terms of precision and velocity, when compared to the conventional ARTMAP formulation and even more superior when compared to other neural networks available in the literature. The principal characteristic of the fuzzy ART&ARTMAP is the binary and analog management, established on the model of the system, such that these data are treated isolated, i.e., the analog data are processed and transformed in an equivalent binary set. This way, it is found a conception that manipulate only binary data, and the results show a reduction on the dimension of the problem and better quality on the solutions. The proposed methodology is a proceeding that incorporates innovations in relation to the existent literature, such as: proposal of a new architecture of neural network based on the adaptive resonance theory called fuzzy ART&ARTMAP. The proposed neural network is promising for applications in several areas of the knowledge. It is focused the application in security analysis, specially the... (Complete abstract, click electronic address below). / Doutor

Orientador: Santiago del Rio Oliveira / Banca: Delson Luiz Modolo / Banca: Elson Avallone / Banca: Paulo Cesar Moralli / Banca: Ismael de Marchi Neto / Resumo: Neste trabalho é realizada uma análise exergética de uma caldeira de biomassa baseada nas redes neurais artificiais. A caldeira de biomassa em análise fornece vapor a companhia Iguaçu de café solúvel. A produção da caldeira é de 50.000 kg/h de vapor, sendo sua pressão de trabalho de 21 kgf/cm² (~2060 kPa) e temperatura do vapor de 216,2°C (~489 K). Para tanto, é queimado uma mistura de borra de café (rejeito da produção) e cavaco de eucalipto, sendo que, a proporção de entre os dois combustíveis é cerca de 25%-75%, respectivamente. São realizados balanços de primeira e segunda lei da termodinâmica para cada equipamento da caldeira, bem como, de maneira global. Parâmetros produtivos baseados na segunda lei da termodinâmica são apresentados para completar a análise. Parâmetros importantes no processo de combustão como excesso de oxigênio, umidade da borra de café e umidade do cavaco de eucalipto são incorporados à modelagem. A fim de predizer o comportamento da caldeira (vazão mássica das diversas correntes e temperaturas) para variações dos parâmetros de combustão, são utilizadas as redes neurais artificiais (RNA). Para treinamento das RNA's, são utilizados dados reais de operação fornecidos pela empresa. Com as RNA's treinadas e validadas, são apresentados os comportamentos termodinâmicos de cada equipamento como função da umidade das biomassas (borra de café e cavaco de eucalipto) e do excesso de oxigênio. Espera-se que este trabalho, possa contribuir para um melhor entendim... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work an exergetic analysis of a biomass boiler based on artificial neural networks is performed. A biomass boiler under analysis provides steam to the soluble coffee company Iguacu. The production of the boiler is 50,000 kg / h of steam, its working pressure being 21 kgf / cm² (~ 2060 kPa) and steam temperature 216.2 ° C (~ 489 K). To do so, it is a mixture of rubber coffee and eucalyptus chip, with a ratio between the two fuels being about 25% -75%, respectively. The first and second order balances of the law are executed for each boiler equipment, as well as, in the boiler in a global manner. Productive parameters in the second law of thermodynamics are presented to complete an analysis. The main components are not suitable for the combustion of oxygen, coffee moisture and humidity of the eucalyptus chip are incorporated into the modeling. The artificial neural data (RNA). For RNA training, customers are real to the company. The RNAs are trained and validated, they are executed in the thermodynamic exercise of each one of the functions like the function of the biomasses and the excess of oxygen. It is expected that this work will be responsible for a better understanding of the combinations of biomass that operates with the fuel mixture or not, since most of the operations are not radically radical in their operation. / Doutor

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 99-103 / Atualmente, a troca de informações através da Internet se tornou não somente possível, mas uma necessidade, as empresas precisam interagir com um número cada vez maior de parceiros de negócio e consumidores. Em tais cenários, métodos tradicionais utilizad / Nowadays, the information Exchange though the Internet hás become not only possible, it is a need. The enterprices need to interact with an ever growing number of partners and consumers. In such scenarios, traditional methods for managing rights and enfor

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2012 / Bibliografia: f. 81-84 / Este trabalho propõe um mecanismo para sobrevivência de fluxos multicast em redes de sobreposição P2P, capaz de proteger a transmissão do fluxo contra falhas do nó de origem e dos nós intermediários da árvore multicast. Com base em um modelo de programaçã / This dissertation proposes a mechanism for survival of multicast streams on P2P overlay network, capable of protecting against failures of the transmission of flows due to source nodes and intermediate nodes of the multicast tree. Based on a mixed integer

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2011 / Bibliografia: p.79-81 / Esse trabalho investiga a utilização de redes TLFN (Time-Lagged Feedforward Network) na previsão de tráfego de longo prazo de um provedor de serviços Internet. O estudo propõe quatro modelos de previsão de tráfego baseados em redes neurais MLP (Multi-Laye / This work investigates the use of Time-Lagged Feedforward Network (TLFN) in predicting long-term traffic for one Internet service provider. The study proposes four traffic forecast models based on Multi-Layer Perceptron (MLP) neural networks, which are co

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2011 / Bibliografia: p.71-79 / Este trabalho apresenta uma proposta de arquitetura para um sistema de detecção de intrusão baseado em anomalias que utiliza algoritmos de agrupamento para a detecção de ataques em servidores web. Os algoritmos de agrupamento são utilizados para criar mod / This paper presents a proposal of architecture for an anomaly based intrusion detection system where clustering algorithms are implemented to detect webservers attacks. The clustering algorithms are used to create intrusion detection models when training

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:06Z (GMT). No. of bitstreams: 3 leonardozago.pdf.jpg: 15861 bytes, checksum: c8779d38fde5b427b0a2bb1776baec3d (MD5) leonardozago.pdf.txt: 73279 bytes, checksum: b941e1925fefbef1bd86777bd72dccd5 (MD5) leonardozago.pdf: 383709 bytes, checksum: a91da81e0abe11c9497e8a77266f42fa (MD5) Previous issue date: 2008-02-07T00:00:00Z / Previous studies on pricing of Corporate Bonds have shown that prices for these securities in Brazil cannot be explained only by credit risk, but also by other factors, such as liquidity risk. On the other hand, other studies also have shown that neural networks models have been more successful than traditional models in explaining issues related to corporate bonds, such as modeling default probabilities and ratings from agencies such as Standard & Poors and Moodys. The purpose of this study is to test neural networks technique in pricing corporate bonds in Brasil and compare the results obtained with the ones obtained through linear regressions. To accomplish this, accounting variables and specific features of a bond such as time to maturity and calllable features were used as independent variables. Regarding dependent variables, ANDIMA’s daily rates were used as a reference for market value for corporate bonds. The variables described above were tested in several models through ordinary least squares and the model which presented the best result was also tested in neural networks with two hidden layers. The neural networks with six and eight neurons presented better results than models estimated through pooling and ordinary least squares both in the training stage as in the testing one. Nonetheless, there’s still much room for improvement in the models considering the size of the database available is still small and the rates published by ANDIMA are averages of a small group of financial institutions and may not reflect the true market value of a corporate bond. / Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2007. / Submitted by Diogo Trindade Fóis (diogo_fois@hotmail.com) on 2009-11-26T20:36:26Z No. of bitstreams: 1 2007_AngelitaFleigKapp.PDF: 2854431 bytes, checksum: 7c18a4f4f583180d448d4fa471093d0c (MD5) / Approved for entry into archive by Carolina Campos(carolinacamposmaia@gmail.com) on 2010-01-11T16:32:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_AngelitaFleigKapp.PDF: 2854431 bytes, checksum: 7c18a4f4f583180d448d4fa471093d0c (MD5) / Made available in DSpace on 2010-01-11T16:32:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_AngelitaFleigKapp.PDF: 2854431 bytes, checksum: 7c18a4f4f583180d448d4fa471093d0c (MD5) Previous issue date: 2007-12-14 / O planejamento e o dimensionamento de recursos, tanto humanos quanto materiais, devem estar suportados por dados que facilitem a sua execução e garantam uma assertividade mínima suficiente em seus resultados. Este trabalho trata deste e outros assuntos relacionados à predição do período - com a melhor assertividade possível - em que se deve migrar o transporte dos atuais serviços de conexão de redes, hoje suportados por redes totalmente Determinísticas, para redes Estatísticas. Esta estimativa de período será feita a partir de uma rede Neural de aprendizado Hebbiano, baseada na Transformada de Karhunen-Loève onde dados de evolução de flexibilidade, custo, confiabilidade e eficiência são comparados para redes IP (Internet Protocol) e redes não IP e o cruzamento destas duas curvas estima uma data onde os citados custo, confiabilidade e eficiência serão melhores para as redes baseadas em IP. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The human and material resources planning must be supported by data that makes this task easier and they must be as correct as possible. This work, based in this directive, tries to predict a period that the service transportation will migrate fro TDM (Time Division Multiplex) to IP (Internet Protocol) based Networks. This period estimate will use a Hebbian Learning Neural Network, based on Karhunen- Loève Transform where the flexibility evolution data, cost, trustworthiness and efficiency are compared for IP Networks and Non-IP Networks. The crossing of these two curves esteems a cited date where flexibility, cost, trustworthiness and efficiency will be better for IP based networks

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2010. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-06-11T01:50:17Z No. of bitstreams: 1 2010_ViniciusdeMoraesAlves.pdf: 712656 bytes, checksum: 681c7d095ae12d5eb09d1bacb4690f24 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Ferreira de Souza(jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-06-11T01:50:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_ViniciusdeMoraesAlves.pdf: 712656 bytes, checksum: 681c7d095ae12d5eb09d1bacb4690f24 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-06-11T01:50:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_ViniciusdeMoraesAlves.pdf: 712656 bytes, checksum: 681c7d095ae12d5eb09d1bacb4690f24 (MD5) / O Comprometimento de Bit é uma primitiva criptográfica fundamental usada para construir provas de conhecimento nulo e computação segura distribuída. Ueli Maurer [Mau93] introduziu o modelo de memória limitada no contexto de criptografia incondicionalmente segura. O modelo de Maurer limita o tamanho máximo da memória de um participante desonesto, ao contrário da abordagem usual em criptografia moderna, que limita a capacidade de processamento do adversário. Dedicou-se no presente trabalho à elaboração de um protocolo de comprometimento de bit baseado apenas no paradigma de memória limitada, sem a adoção de hipóteses computacionais não comprovadas. Até a presente data, esse é o primeiro protocolo de comprometimento de bit no modelo de memória limitada clássico1. Embora se saiba que a existência da primitiva criptográfica conhecida como Oblivious Transfer, implementada no modelo de memória limitada pela primeira vez em [CCM98], implique na existência de comprometimento de bit, uma implementação direta tem a vantagem de ser mais eficiente e mais simples, em geral. A intenção do protocolo é maximizar a quantidade de bits que o emissor consegue se comprometer e, simultaneamente, minimizar a quantidade de bits amostrados pelo mesmo durante a fase de transmissão, de modo a atingir a máxima capacidade de comprometimento. O conceito de capacidade de comprometimento apresentado aqui difere em certos aspectos do conceito presente no trabalho [WNI03] sobre canais ruidosos, sendo o principal deles o fato de a capacidade de comprometimento definida aqui ser dependente do limite no tamanho da memória do adversário. Além disso, fez-se uma contribuição adicional com a elaboração de um modelo geral para os protocolos de comprometimento de bit baseados em memória limitada. Para essa família de protocolos foram demonstrados limites ótimos, como o tamanho mínimo da memória dos participantes e a quantidade máxima de bits que o emissor pode se comprometer. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The Bit commitment is a fundamental cryptographic primitive used to construct zeroknowledge proofs and multi-party computation. Ueli Maurer introduced the bounded storage model in the context of information-theoretical security on [Mau93]. Unlike the usual approach in modern cryptography, the Maurer's bounded storage model restricts the adversaries' memory size instead of their computing power. In this thesis we develop a protocol of bit commitment based on solely in the bounded storage assumption, without the assumption of unproved hard problems. Up to date, there are no results in the literature about the implementation of commitment schemes in the classical bounded storage model 2. Although is known that the existence of a cryptographic primitive called oblivious transfer, implemented in the bounded storage model at rst time on [CCM98], implies the existence of bit commitment, a directly implementation usually is better in terms of simplicity and e ciency. The intention of our protocol is maximize the length of the string that the sender may commits to and, at the same time, minimize the length of the string sampled by the sender during the broadcast phase, to achieve the commitment capacity. The concept of commitment capability presented here di ers in some aspects of the concept on [WNI03] about noisy channels, and the main reason is due to the commitment capacity de ned here to depend on memory size of the opponent. In addition, we made a further contribution elaborating a general model for the bit commitment protocols based on bounded storage. For this family of protocols, we have demonstrated optimal bounds, as the minimum size of the player's memory and the maximum length of the string that the sender may commits to.