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Sistemas especialistas conexionistas :: implementação por redes diretas e bidirecionais /Dazzi, Rudimar Luís Scaranto January 1999 (has links)
Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-19T01:44:44Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T02:17:31Z : No. of bitstreams: 1
152303.pdf: 3392152 bytes, checksum: 55289e6a86cdd622cf42736f25eb6406 (MD5) / Este trabalho apresenta a implementação de Sistemas Especialistas Conexionistas (SEC), a qual utiliza a topologia de Redes Neurais Artificiais(RNA) Diretas. Após a apresentação dos conceitos básicos de Inteligência Artificial e suas abordagens simbólica e conexionista, apresentar-se-ão os fundamentos dos SEC. A análise dos resultados do aprendizado com a inserção de novos exemplos para o treinamento das redes diretas será mostrado com o suporte de gráfico de acompanhamento, que apresenta a curva de desempenho da rede, representada pelos seguintes eixos: número de exemplos utilizados no treinamento pelo percentual de acertos obtidos nos testes. Apresenta-se, também, os resultados obtidos com a tentativa de implementação da rede BAM que, em virtude de problemas de instabilidade encontrados e demonstrados no desenvolvimento desse, tornou-se impossível obter as conclusões, bem como os testes. Por fim, faz-se uma breve análise dos resultados obtidos com o término desse trabalho, ressaltando os pontos mais significativos encontrados no decorrer de seu desenvolvimento. Read more
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Sistema adaptativo neural para compressão sequencial e classificação de textosRicken, Cristina Elisabeth 19 October 2012 (has links)
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2001. / Made available in DSpace on 2012-10-19T11:16:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
275689.pdf: 1228085 bytes, checksum: 7d3ac0ba5215b376d94486385f897bb2 (MD5) / O contexto de crescente disponibilidade de informação textual em formato digital evidencia a importância de mecanismos de compactação de dados sem perda e de classificação automática de textos para a gestão de informações. Esta dissertação apresenta um novo sistema para compressão de dados sem perda, utilizando uma rede neural artificial baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa (Adaptive Resonance Theory - ART) para modelagem preditiva de seqüências discretas. Uma rede fuzzy ARTMAP modificada gera modelos para estimações probabilísticas e é integrada a um codificador aritmético. O sistema adaptativo neural de compressão desenvolvido realiza o aprendizado incremental dos padrões observados nas seqüências apresentadas, executando a compactação seqüencial e a descompactação exata de seqüências discretas sem conhecimento prévio da estrutura estatística da fonte das mensagens. O sistema foi testado diante de uma base de dados pública para benchmark (formada por arquivos binários e de texto) para avaliação de seu desempenho em relação a compactadores de texto tradicionais, atingindo taxas de compressão melhores que o software gzip. Além da viabilidade de utilização da rede neural proposta no estágio de modelagem do processo de compressão sem perda, a capacidade do sistema desenvolvido foi testada em duas tarefas de classificação automática de textos: identificação de idiomas e classificação por gênero de textos. A classificação por gênero de textos, por meio da abordagem do presente trabalho, visa designar textos a classes de publicações digitais, conforme a similaridade em relação ao modelo que representa cada classe. A técnica neural de compressão foi aplicada a estas tarefas, medindo a entropia cruzada entre cada exemplar de teste e um modelo gerado. A similaridade entre uma seqüência de texto e cada uma das classes é determinada autonomamente pelo sistema, sem a pré-definição de atributos ou conhecimento analítico sobre o texto ou um idioma específico. Na tarefa de identificação de idiomas todos os itens de teste foram perfeitamente reconhecidos e na tarefa de classificação por gênero de textos o sistema classificou corretamente 95,83% dos exemplares de teste apresentados. A compressão sem perda de seqüências discretas propicia um ambiente para estudo do comportamento da rede neural proposta em tarefas que requerem adaptação e estimação probabilística on-line. Além da compressão de dados sem perda, o sistema neural desenvolvido pode ser aplicado a outras áreas que requerem aprendizado de padrões, modelagem preditiva e classificação de seqüências, como descoberta de conhecimento em bases de dados para gestão de informações e inteligência de negócios. Read more
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Regimes de atividade e sincronização em neurônios de RulkovAgnes, Everton João January 2010 (has links)
No presente trabalho é explorada em detalhe a implementação de um modelo de neurônio de tempo discreto proposto por Nikolai Rulkov, tanto em neurônios isolados como em redes de neurônios acoplados. Primeiramente, o neurônio individual é analisado com a construção do espaço de fases e com a identificação dos estados assintóticos do sistema no espaço de parâmetros através do cálculo do maior expoente de Lyapunov. Em seguida, duas células idênticas são conectadas via sinapse elétrica simétrica e homogênea. Fixando um dos parâmetros de controle do mapa, relações entre bacias de atração e diferenças de fase entre trens de pulsos são estudadas, assim como medidas de variância e covariância do sistema. Finalmente, é criada uma rede quadrada composta por neurônios idênticos, com conexões elétricas homogêneas e simétricas entre primeiros vizinhos, e é investigada a estabilidade dos diferentes regimes de sincronização que emergem macroscopicamente. Com o auxílio dos parâmetros de ordem variância e covariância e da distribuição de fases, também é construído um diagrama resumindo as configurações em que ocorrem cada regime e suas respectivas transições. / In the present work the implementation of a map-based neuron model proposed by Nikolai Rulkov is studied, both in isolated neurons and in coupled neurons networks. Initially, the individual neuron is analyzed through the construction of the phase space and the identification of asymptotic states of the system on the parameters space using the larger Lyapunov exponent calculation. Then, two identical cells are connected trough symmetric and homogeneous electrical synapses. Fixing one of the control parameters of the map, relations between basins of attraction and phase difference between spike bursts are studied, as well as measures of the system variance and covariance. Finally, a square network composed by identical neurons is created, the connections are among the first neighbors, are homogenous and symmetric. The stability of the different synchronization regimes that emerge macroscopically is investigated. With the aid of the order parameters variance and covariance and of the phase distributions, a diagram is also constructed, summarizing the configurations set in which each regime occurs and their respective transitions. Read more
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Utilização de redes neurais artificiais para avaliar o efeito da tensão média na fadiga do cabo CAL 1055 MCMPestana, Miélle Silva 18 December 2017 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-04-16T17:06:45Z
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2017_MiélleSilvaPestana.pdf: 5296578 bytes, checksum: 42ed0dca368e0d27549f10739c56bbba (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-04-25T21:05:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2017_MiélleSilvaPestana.pdf: 5296578 bytes, checksum: 42ed0dca368e0d27549f10739c56bbba (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-25T21:05:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2018-04-25 / Linhas de transmissão de energia têm sido construídas utilizando diversos níveis de carga de pré-esticamento. Para estimar a vida remanescente destas linhas, a CIGRE propôs uma metodologia de cálculo que requer não apenas a medição dos níveis reais de vibração do cabo, mas também sua curva Wöhler ou S-N extraída em laboratório sob o mesmo nível de tensão média aplicada no ensaio. No entanto, como estes ensaios são longos e requerem o uso de laboratórios sofisticados, o desenvolvimento de um modelo técnico capaz de estimar a curva S-N do cabo condutor para determinado nível de tensão média é extremamente desejável. Neste sentido, este trabalho consiste na utilização de um modelo de inteligência artificial conhecido como Redes Neurais Artificiais (RNA) para modelar o efeito da tensão média de tração sobre a resistência em fadiga do cabo condutor CAL 1055 MCM. Para isso, foram levantadas as curvas de Wöhler ou S-N de determinada montagem cabo/grampo de suspensão. Foram realizados 27 ensaios de fadiga submetidos a cargas de esticamento referentes à carga média diária de tração, conhecida como EDS (Every Day Stress) de 17%; 20% e 25,6% da carga de ruptura (RTS) do condutor. Os ensaios foram conduzidos de acordo com as recomendações da CIGRE (1985), EPRI (1979) e IEEE (1978), em uma bancada de 46 m de comprimento. As curvas S-N obtidas podem ser utilizadas para construir diagramas de vida constante. No entanto, para isso seria necessário à execução de um grande número de ensaios experimentais, o que encareceria a análise. Assim, uma forma de diminuir custos envolvidos em procedimentos experimentais é utilizar a RNA na construção destes diagramas. Em uma primeira análise deste trabalho, foram utilizados dados disponíveis na literatura para o condutor Ibis (cabo de alumínio com alma de aço) obtidos por Fadel et al., (2012), para fazer uma avaliação preliminar da eficiência da RNA. Em uma segunda investigação, conforme objetivo principal deste trabalho, utilizou-se os dados experimentais do condutor CAL 1055 MCM (cabo liga alumínio) para construir diagramas de vida constante (105, 106, 107ciclos). A partir dos resultados alcançados para ambos os condutores, percebeu-se que a RNA treinada com poucas curvas S-N produziram resultados bastante satisfatórios. / Power transmission lines have been constructed using several levels of stretching loads. To estimate the remaining life of these lines, CIGRÉ proposed a calculation methodology that requires the measurement of actual vibration levels of the conductor and its Wöhler or S-N curve, drawn in the laboratory for equal mean stress levels. As these tests are long and require the use of sophisticated laboratories, the development of a technical model capable of estimating the S-N curve of the conductor cable for a given level of mean stress is extremely desirable. In this sense, this work consists in the use of an artificial intelligence model, called Artificial Neural Networks (ANN), to model the effect of the mean stress on the fatigue resistance of the conductor cable AAAC 1055 MCM. 27 fatigue tests were carried out for different Every Day Stress levels: 17%, 20% and 25% of the conductor rate tensile strength (RTS). The tests were set up in the laboratory on a 46 m span according to CIGRÉ (1985), EPRI (1979) and IEEE (1978) recommendations. The S-N curves obtained in the laboratory can be used to construct the constant life diagrams. Although, it is necessary to have a large number of expensive tests in order to realize a reliable fatigue strength analysis. One possible solution to minimize the high costs of experimental tests is the use of ANN on the construction of constant life diagrams. On the first stage of this work, experimental data of the conductor Ibis (obtained by Fadel et al., 2012) were used for preliminaries analysis of ANN efficiency. In a second investigation, according to the main objective of this work, experimental data of the conductor AAAC 1055 MCM (aluminum alloy cable) was used to construct constant life diagrams (105, 106, 107 cycles). From the results obtained for both conductors, it was noticed that trained ANN with few S-N curves produced quite satisfactory results. Read more
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Detecção de dano estrutural em estruturas planas utilizando redes neurais / Structural damage detection in plane structures using neural networksMaia, Renato Abreu 09 December 2016 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-03-23T20:07:15Z
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2016_RenatoAbreuMaia.pdf: 3300148 bytes, checksum: 7ca98a4c224cbc59743ee2d0c0e212fd (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-04-07T16:40:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2016_RenatoAbreuMaia.pdf: 3300148 bytes, checksum: 7ca98a4c224cbc59743ee2d0c0e212fd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-07T16:40:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2016_RenatoAbreuMaia.pdf: 3300148 bytes, checksum: 7ca98a4c224cbc59743ee2d0c0e212fd (MD5) / Conforme as tecnologias de projeto e construção avançam, as estruturas tendem a surgir cada vez mais esbeltas, o que as torna mais vulneráveis a vibrações excessivas. Aliado a isso, a possível degradação estrutural de construções antigas tem gerado um crescimento no desenvolvimento e aprimoramento de técnicas de monitoramento de integridade estrutural, em especial ferramentas que fazem uso das propriedades dinâmicas das estruturas (frequências naturais e modos de vibração), visto que estas sofrem alterações quando há mudanças nas propriedades físicas da estrutura. Neste sentido, métodos capazes de identificar alterações nas propriedades dinâmicas e utilizá-las para localizar e quantificar possíveis danos estruturais tornam-se de suma importância para o bom funcionamento de um sistema de monitoramento de integridade estrutural, como é o caso da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Esta é uma técnica matemática que, quando utilizada juntamente com as características dinâmicas, mostra-se capaz de indicar até as menores alterações na integridade de elementos estruturais. Neste contexto, várias RNAs com o algoritmo backpropagation foram testadas utilizando as características dinâmicas obtidas numericamente e experimentalmente de uma viga e três pórticos planos. Tendo em vista as etapas necessárias para o bom funcionamento de uma RNA, para a fase de treinamento foram criados modelos numéricos das estruturas estudadas e suas propriedades dinâmicas foram utilizadas como entrada das redes. Já para a fase de teste, foram utilizados dados provenientes tanto de modelos numéricos quanto de estruturas ensaiadas experimentalmente. Após o processamento, os resultados foram analisados criticamente, permitindo uma avaliação do desempenho das RNAs no que diz respeito à detecção de danos estruturais. / As design and construction technologies advance, structures tend to appear more slender, making them more vulnerable to excessive vibration. In addition, the possible structural degradation of old constructions has generated a growth in the development and improvement of structural health monitoring techniques, especially tools that make use of the dynamic properties of the structures (natural frequencies and mode shapes). In this sense, methods capable of identifying changes in the dynamic properties and using them to locate and quantify possible structural damages are essential for the proper functioning of a monitoring system, such as the Artificial Neural Networks (ANNs) technique. This is a mathematical technique that, when used together with the dynamic characteristics, shows itself capable of indicating even the smallest changes in the integrity of structural elements. In this context, several RNAs with the backpropagation algorithm were tested using the dynamical characteristics obtained numerically and experimentally from one beam and three plane frames. Considering the steps necessary for the proper functioning of an ANN, for the training phase, numerical models of the studied structures were created and their dynamic properties were used as inputs to the networks. For the test phase, data from both numerical models and experimentally tested structures were used. After processing the data, the results were analyzed critically, allowing an evaluation of the RNAs performance in order to detect structural damages. Read more
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Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) para a classificação de patogenicidade de amostras de Escherichia coli isoladas de frangos de corteRocha, Ana Cristina Gonçalves Pinto da January 2006 (has links)
A Escherichia coli (E. coli), que foi por muito tempo esquecida como potencial patógeno, começa a ser vista sob nova ótica devido aos prejuízos econômicos que gera. No Brasil, entre 2001 e 2005, somente a condenação de carcaças, gerou um prejuízo estimado em 58 milhões de dólares à avicultura (Brasil/Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, 2006). Deste total, 19 milhões foram devido à presença de lesões cutâneas de celulite e 39 milhões ocorreram por lesões sistêmicas. Os avanços nas pesquisas e nas ferramentas utilizadas vêm resultando no maior entendimento dos mecanismos de patogenicidade das E. coli e cada vez mais é demonstrada a grande importância da interação dos diversos fatores de virulência na determinação da patogenicidade. Entretanto, a diferenciação de cepas virulentas e avirulentas continua sendo um problema no diagnóstico e, por conseqüência, na tomada de decisão pelos veterinários de campo. Nesta tese constam quatro Artigos científicos. O Artigo 1 trata dos fatores de virulência de 63 amostras de E. coli isoladas de frangos de corte com problemas respiratórios. Estas cepas foram examinadas para a presença de fatores de virulência, tendo sido analisadas as propriedades de resistência aos antimicrobianos, produção de hemolisinas, motilidade, capacidade de hemaglutinação, presença do operon pap, produção de colicinas e resistência sérica. A capacidade de hemaglutinar hemácias de cobaio foi verificada em 84,1% das amostras. Em 76,4% das amostras, foi detectada a presença o operon pap. A produção de colicinas foi observada em 87,3% e em 88,9% foi verificada a expressão da resistência sérica. No Artigo 2, 238 amostras de E. coli, isoladas de cama de aviário e lesões de celulite, foram testadas através da Reação em Cadeia da Polimerase (PCR), para detecção de sete genes de virulência responsáveis pela capacidade de adesão, fimbria P (papC) e fimbria F11 (felA), produção de colicinas (cvaC), presença de aerobactina (iutA), resistência sérica (iss), hemaglutinina temperatura sensível (tsh) e presença de dois antígenos capsulares K1 e K5 (kpsII). O gene cvaC foi detectado em 31,3% das amostras de celulite e em 11,5% das isoladas de fezes. Nos dados obtidos neste estudo 80,6% das amostras de celulite e 53,8% das de fezes apresentaram o gene iss. Para o kps a positividade foi evidenciada em 27% das cepas de celulite e em 7% das isoladas de fezes. O gene iutA, foi detectado em 51,3% das amostras de celulite e em apenas 19,2% nas isoladas de fezes. O gene papC ocorreu em 46,9% das amostras de celulite e em 30,8% das de fezes. Nas amostras de celulite estudadas, 3,8% apresentaram positividade para gene felA, enquanto nas amostras de fezes este percentual foi de 1,3%. O gene tsh foi detectado em 83% dos isolados de lesão em 14% nos de fezes%. Em seis genes, cvaC, iss, iutA, kpsII, papC e tsh foi detectada diferença estatística significativa entre os isolados de lesões de celulite e cama. No Artigo 3 um total de 61 amostras de E. coli, isoladas de frangos de corte com problemas respiratórios foram testadas através da PCR, para a presença dos genes responsáveis pela capacidade de adesão, fimbria P (papC) e fimbria F11 (felA), produção de colicinas (cvaC), presença de aerobactina (iutA), resistência sérica (iss), hemaglutinina temperatura sensível (tsh) e presença dos antígenos capsulares K1 e K5 (kpsII). O gene iss foi detectado em 73,8%, tsh em 55,7%, iutA em 45,9%, felA em 39,3%, papC em 24,3%, cvaC em 23% e kpsII em 18%. No Artigo 4 são apresentadas três redes neurais artificiais que foram desenvolvidas através da análise dos genes papC, felA, cvaC, iutA, iss, tsh e kpsII, da motilidade e do índice de patogenicidade (IP) para realizarmos a predição ou classificação de patogenicidade de cepas de E. coli sem a necessidade da utilização de animais. Na Rede 1, utilizando 11 categorias de IP obtivemos 54,27% de acerto. No intuito de melhorar o desempenho do modelo foi criada uma segunda rede, utilizando 3 categorias de IP obtendo-se a classificação correta em 80,55%. Na tentativa de melhorar ainda mais seu desempenho, passamos a trabalhar com apenas duas categorias construindo, desta forma, a Rede 3. Com esta nova configuração a classificação correta do IP foi de 83,96%. / Escherichia coli (E. coli), which has been forgotten as a potential pathogen for a long time, is now being seriously considered due to the economical losses it generates. In Brazil from 2001 to 2005 the condemnation of carcasses represented a loss of about 58 million dollars to the poultry industry (Brasil/ Ministerio da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, 2006). From this total 19 million dollars were due to skin lesions and 39 million dollars to systemic lesions. There have been improvements in the comprehension of the mechanisms of pathogenicity. However, the differentiation of virulent from non-virulent samples is still a problem for veterinarians to come to a diagnosis and, as a consequence, to make decisions. Article 1 is about factors of virulence in E. coli isolates from chicken flocks presenting respiratory problems. The samples from litter were probed for the presence of factors of virulence and antimicrobial resistance. The following properties were analyzed: hemolisin production, motility, operon pap presence, colicin production and serum resistance. The capacity of hemagglutination was verified in 84.1% of the samples. In 76.4% of the samples operon pap presence was detected. Colicin production was observed in 87.3% and in 88.9% serum resistance was verified. In article 2, 238 E. coli samples were probed by Polimerase Chain Reaction (PCR) for the presence of seven virulence genes responsible for adhesion capacity, P fimbriae (papC) and F11 fimbriae (felA), colicin production (cavC), aerobactin presence (iutA), serun resistence (iss) temperature-sensitive hemmaglutinin (tsh) and presence of K1 and K5 capsular antigens (kpsll). The CvaC gene was detected in 31.3% of the cellulitis samples and in 11.5% of feces samples. In the present study 80.6% of the cellulitis samples and 53.8% of feces samples presented the iss gen. The kps was positive in 27% of the cellulitis and in 7% of the feces samples. The papC gene occurred in 46.9% of cellulitis and in 30.8% in feces samples. In cellulitis samples 3.8% were positive for the felA gene whereas in feces samples were 1.3%. The tsh gene was positive in 83% of the isolates from lesions and in 14% of feces samples.For cmvaC, iss, iutA, kpsll ,papc and tsh genes significant statistical differences were detected for isolates from lesions and litter. In article 3 an amount of 61 Escherichia coli isolates from chicken flocks with respiratory problems were probed by the Polimerase chain Reaction PCR) for the presence of the genes which are responsible for the adhesion capacity, P fimbria (papC) and F11 fimbria (felA), colicin production (cvaC), aerobactin presence (iutA), serum resistance (iss), temperature-sensitive hemmaglutin (tsh) and presence of K1 and K5 capsular antigens (kpsII). The iss gene was detected in 73.8%, the tsh in 55.7%, the iutA in 45.9%, the felA in 39.3%, the papC in 24.3%, the cvaC in 23% and kpsII in 18%. Article 4 presents three neural nets of artificial intelligence which were developed through the analysis of papC, felA, cvaC, iutA, iss, tsh and kpsII genes, motility and pathogenicity index (PI) in order to establish predictions and classifications of the pathogenicty of E. coli litter without using animals. Net 1 obtained 54.27% of correctness using 11 categories of IP. In order to improve the performance of the model, a second net was created using 3 categories of IP the correct classification of 80.55%. Trying to get an even better performance, we worked with only two categories, building this way the third net. With this new configuration the correct classification was 83.96%. Read more
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Regimes de atividade e sincronização em neurônios de RulkovAgnes, Everton João January 2010 (has links)
No presente trabalho é explorada em detalhe a implementação de um modelo de neurônio de tempo discreto proposto por Nikolai Rulkov, tanto em neurônios isolados como em redes de neurônios acoplados. Primeiramente, o neurônio individual é analisado com a construção do espaço de fases e com a identificação dos estados assintóticos do sistema no espaço de parâmetros através do cálculo do maior expoente de Lyapunov. Em seguida, duas células idênticas são conectadas via sinapse elétrica simétrica e homogênea. Fixando um dos parâmetros de controle do mapa, relações entre bacias de atração e diferenças de fase entre trens de pulsos são estudadas, assim como medidas de variância e covariância do sistema. Finalmente, é criada uma rede quadrada composta por neurônios idênticos, com conexões elétricas homogêneas e simétricas entre primeiros vizinhos, e é investigada a estabilidade dos diferentes regimes de sincronização que emergem macroscopicamente. Com o auxílio dos parâmetros de ordem variância e covariância e da distribuição de fases, também é construído um diagrama resumindo as configurações em que ocorrem cada regime e suas respectivas transições. / In the present work the implementation of a map-based neuron model proposed by Nikolai Rulkov is studied, both in isolated neurons and in coupled neurons networks. Initially, the individual neuron is analyzed through the construction of the phase space and the identification of asymptotic states of the system on the parameters space using the larger Lyapunov exponent calculation. Then, two identical cells are connected trough symmetric and homogeneous electrical synapses. Fixing one of the control parameters of the map, relations between basins of attraction and phase difference between spike bursts are studied, as well as measures of the system variance and covariance. Finally, a square network composed by identical neurons is created, the connections are among the first neighbors, are homogenous and symmetric. The stability of the different synchronization regimes that emerge macroscopically is investigated. With the aid of the order parameters variance and covariance and of the phase distributions, a diagram is also constructed, summarizing the configurations set in which each regime occurs and their respective transitions. Read more
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Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiaisSouza, Guilherme Fonseca de January 2010 (has links)
A colibacilose é a denominação comum a diferentes lesões locais ou sistêmicas causadas pela bactéria E.coli com propriedades patogênicas . Essas lesões são conhecidas como a principal causa infecciosa de condenação de carcaças. No Brasil, entre 2001 e 2005, essa condenação gerou um prejuízo estimado em US 58 milhões à avicultura . Deste total, 19 milhões podem ser creditados à presença de lesões cutâneas de celulite e 39 milhões a lesões sistêmicas. A E.coli é o principal habitante do trato gastrintestinal de mamíferos e de aves. Nos aviários, é possível encontrar 106 UFC/grama de fezes, tornando praticamente impossível a eliminação deste agente no ambiente. A dificuldade que envolve a E.coli está na classificação desta como patogênica, haja vista que a diferenciação entre cepas virulentas e avirulentas continua sendo um problema após o diagnóstico bacteriológico. A biologia molecular vem auxiliando no maior entendimento dos mecanismos de patogenicidade das E. coli e cada vez mais, é demonstrada a grande importância da interação dos diversos fatores de virulência na determinação da patogenicidade. Este trabalho tem como objetivo gerar novos elementos para o maior entendimento da patogenicidade da E.coli, traçando uma nova metodologia de classificação, através de um índice no qual, além do número de animais mortos, também se consideraram o tempo de morte e a capacidade da cepa causar lesão compatível à colibacilose em pintos de 1 dia. Observou-se diferença significativa entre amostras oriundas de celulite e quadro respiratório em relação a amostras oriundas de cama no método proposto, além do fato de também existir a mesma relação entre o tipo e a quantidade de lesões formadas, conforme a origem do isolado. Obteve-se, ainda, um banco de dados gerado a partir desse primeiro experimento, que permitiu o uso de Redes Neurais Artificiais na construção de modelos que simulavam esse mesmo teste de patogenicidade, sem o uso de animais, adotando como informações de entrada alguns dos principais fatores de virulência associados a amostras patogênicas, origem das amostras e o índice de patogenicidade obtidos. Os resultados quanto às predições corretas foram em torno de 80,00%, permitindo concluir que as redes podem ser uma alternativa para substituir testes de patogenicidade in vivo na classificação de amostras de E.coli de origem aviária. / The colibacillosis is the common denomination for different local or systemic lesions caused by E. coli bacteria with pathogenic properties. These lesions are known as the leading infectious cause of condemnation of carcasses. In Brazil, between 2001 and 2005, that disease led to a loss estimated at 58 million for poultry. Of this total, 19 million can be credited to the presence of cutaneous lesions of cellulitis and 39 million to other organs. E. coli is the main habitant of the gastrointestinal tract of mammals and birds. In the aviaries, you can find 106 CFU / gram of feces, making it virtually impossible to eliminate this agent in the environment. The difficulty surrounding the E. coli in this classification as pathogenic, given that the differentiation between virulent and avirulent strains remains a problem after the bacteriological diagnosis. Molecular biology has helped in better understanding the mechanisms of pathogenicity of E. coli and, increasingly, it demonstrated the great importance of the interaction of different virulence factors in determining the pathogenicity. This work aims to generate new elements for better understanding the pathogenicity of E. coli, marking a new classification methodology, through an index in which, besides the number of dead animals are often considered the time of death and the capacity of strains cause lesions compatible with colibacillosis in chicks of 1 day old. There was significant difference between samples from cellulitis and respiratory symptoms compared to samples from litter in the proposed method, besides the fact that there is also the same relationship between the type and number of lesions formed depending on the origin of the isolate. We obtained also a database generated from this first experiment, which allowed the use of Artificial Neural Networks in the construction of models that simulated the same pathogenicity test, without the use of animals, taking as input information some main virulence factors associated with pathogenic samples, origin of samples and pathogenicity index obtained. The results regarding the predictions have been around 80.00%. These results show that neural networks can be an alternative to replace pathogenicity tests in vivo in the classification of samples of E. coli of avian origin. Read more
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Medidas de estruturas cardíacas fetais através de imagens ecocardiográficas segmentadasSiqueira, Mozart Lemos de January 2002 (has links)
O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar. Read more
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Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.Guahyba, Adriano da Silva January 2001 (has links)
Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo. Read more
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