Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Alimentos. / Made available in DSpace on 2012-10-20T08:26:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 189678.pdf: 1597844 bytes, checksum: d39f17110031c4042d44a0bbf7df5307 (MD5) / Os modelos matemáticos baseados em princípios fundamentais utilizados para descrever os processos de extração supercrítica apresentam uma série de parâmetros que devem ser estimados a partir de dados experimentais. Por outro lado, o emprego de redes neurais como modelo de processo encontra-se bem estabelecido e com inúmeras aplicações bem sucedidas. A dificuldade do emprego de uma rede neural como modelo é a de que esta não fornece informações sobre os fenômenos envolvidos. Neste trabalho propõe-se uma abordagem híbrida para modelagem do processo de extração supercrítica do óleo de capim-limão (Cymbopogon citratus), cravo (Eugenia caryuphyllus) e canela (Cinnamomum zeylanicum). O conjunto de dados para treinamento da rede e validação da estratégia proposta foi obtido em uma unidade piloto de extração com capacidade de 4,7 litros. O modelo híbrido foi utilizado para predição das curvas de extração do óleo essencial mostrando boa concordância com os dados experimentais.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:05:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 199183.pdf: 1756397 bytes, checksum: deb00af17b80aea8d00fecf5310dbd68 (MD5) / A avaliação desenvolvida neste trabalho faz parte de uma seqüência de estudos realizados pelo Instituto de Engenharia Biomédica, na Universidade Federal de Santa Catarina, relacionados ao desenvolvimento de técnicas computacionais para processamento

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:20:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 227346.pdf: 1266542 bytes, checksum: 024bef5b204e7abba3e5328642db3926 (MD5) / A necessidade do ser humano por novos meios de comunicação, tanto entre seus semelhantes, quanto na relação do homem com a máquina, nos traz novos desafios. Este trabalho avalia o "kit" da Microsoft de reconhecimento de fala. Esta ferramenta propõe facilidades para projetos que necessitam utilizar o reconhecimento de voz. Neste estudo são abordados vários conceitos, podendo assim o leitor ter uma boa conceituação sobre os tópicos descritos. Os principais assuntos relacionados na revisão bibliográfica são o reconhecimento de padrões, inteligência artificial e a voz. Finalmente apresenta-se o Microsoft Speech SDK e suas características. Após são apresentadas as avaliações e conclusões obtidas sobre o uso da ferramenta utilizada. The human being need for new communication means so much among its fellow creatures as in the relationship man machine this brings us new challenges. This work evaluates the kit of Microsoft of speech recognition. This tool proposes means for projects that need to use the voice recognition. In this study several concepts are approached, being able to not like this the reader to have a good concept on the described topics. The main subjects related in the bibliographical revision are the recognition of patterns, artificial intelligence and the voice. Finally it introduces it Microsoft Speech SDK and its characteristics. After healthy presented the evaluations and conclusions obtained on the use of the used tool.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:43:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O presente trabalho aborda aspectos relativos à estimação da seção em falta em sistemas elétricos de potência (230 kV e 500 kV), realizada em nível de centro de controle, utilizando informações sobre a operação de dispositivos de proteção (relés e disjuntores). Tal metodologia deve ser empregada após a ocorrência de contingências com desligamentos definitivos, antes do processo de recomposição da rede. A ausência de uma formulação analítica para o problema propicia a utilização dos conceitos de técnicas não convencionais que incorporam o vasto campo da inteligência artificial. Dentre tais técnicas destacam-se as redes neurais artificiais e os sistemas especialistas. Neste trabalho as redes neurais foram utilizadas no tratamento das incertezas envolvidas em mensagens sobre atuação de relés e disjuntores, enquanto um sistema especialista é utilizado para complementar os resultados obtidos pelas redes neurais. De modo geral, o processo de diagnóstico segue três etapas principais: inicialmente são executadas as redes neurais a partir dos alarmes observados, sendo que um modelo de rede é empregado para cada componente elétrico; em seguida é identificada a área desligada, com base na operação de disjuntores de modo a determinar a topologia da rede desligada; por fim, é realizado o tratamento das informações de falta externa fornecidas pelos modelos neurais. Os resultados mostram que a metodologia proposta é aplicável em sistemas reais de grande porte, apresenta capacidade de generalização com relação a mensagens de operação de relés e disjuntores, as faltas múltiplas não necessitam de tratamento adicional, tal como os casos oriundos da atuação de proteções de retaguarda remota.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:58:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 199709.pdf: 8077246 bytes, checksum: 116ab0c3866a25bd0a6dbf195a10bcec (MD5) / Este trabalho explorou técnicas de inteligencia computacional, mais especificamente o uso de redes neurais artificiais no controle de posição e de força de um robô manipulador. Foi basicamente explorada a arquitetura de aprendizagempor retropropagação de erros na qual uma rede neural trabalha em paralelo com um controlador convencional. A vantagem

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T12:46:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 196649.pdf: 1632397 bytes, checksum: fd8698c755e68a4807c2fc37915906e5 (MD5) / O Diabetes Mellitus é uma condição crônica caracterizada por uma insuficiência ou ineficiência da insulina, o que acarreta um desequilíbrio na homeostase do controle glicêmico. Para evitar que o nível de glicose sangüínea fique acima da faixa normal, as pessoas com diabetes são tratadas com injeções diárias de insulina. A hipoglicemia (taxa de glicose sangüínea abaixo da faixa normal) é a complicação mais comum no tratamento com insulina e se não for tratada, pronta e adequadamente, provoca uma série de complicações, podendo até causar a morte. Em algumas situações, a sua detecção pelos sintomas característicos fica comprometida, portanto, diversos trabalhos têm sido desenvolvidos no intuito de construir um aparelho para detecção automática da hipoglicemia. Além disso, algumas pesquisas têm mostrado que a hipoglicemia provoca alterações no sinal de EEG (eletroencefalograma). Nessa tese, desenvolveu-se um aparelho portátil para registro do EEG e uma metodologia, utilizando técnicas de processamento digital de sinais e redes neurais artificiais (RNA), para detectar o estado hipoglicêmico, em tempo real, a partir do registro e análise de uma única derivação de EEG. Foram realizados 16 registros em 8 indivíduos (5 homens e 3 mulheres), em tratamento com insulina, com idades entre 20 e 64 anos, dos quais 10 (em 7 indivíduos) incluem períodos de glicemia normal e hipoglicemia espontânea. O resultado da classificação de segmentos de 2,1 s foi uma taxa de acerto de 71,3 %, sensibilidade de 71,1 % e especificidade de 71,5 %. A classificação de segmentos de 21 s, para o mesmo indivíduo, validando com registros não utilizados no treinamento da RNA, resultou em uma taxa de acerto de 80,6 %, sensibilidade de 77,8 % e especificidade de 83,9 %. Os resultados em tempo real apresentaram uma taxa de acerto de 85,2 %, sensibilidade de 60 % e especificidade de 100 %. Dado o exposto, concluiu-se que a metodologia proposta e implementada apresentou bons resultados, encorajando a construção de um sistema para detecção da hipoglicemia baseado no processamento e análise do EEG.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:20:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 195648.pdf: 1284504 bytes, checksum: 2a7fb65da36931b1c5c0fe34e0285396 (MD5) / Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões, pois possibilita testar diferentes técnicas, verificando qual a técnica é mais adequada para cada problema. Essa comparação mostra que as técnicas PID, SID, MID e elipsoidal têm bom desempenho e que podem ser alternativas a considerar-se em projetos de sistemas de reconhecimento de padrões.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:47:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 198727.pdf: 2500158 bytes, checksum: b788709e982b206f1cb7dd8c4c82b191 (MD5) / Reconhecimento de faces humanas é uma área de grande interesse no mundo científico. A maioria das tecnologias desenvolvidas utiliza imagens com informação 2D. Este trabalho contou com um método inédito de processamento para a obtenção da forma 3D de uma face. Por meio dele se produziu várias bases de dados, com diferentes resoluções e níveis de ruído aceitáveis. Elas foram utilizadas na construção de um sistema de reconhecimento de face baseado em redes neurais artificiais. A vantagem de se utilizar a forma 3D da face está na exclusão de problemas ocasionados pela iluminação e desalinhamento.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-18T09:13:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T22:26:27Z : No. of bitstreams: 1 183123.pdf: 3586765 bytes, checksum: 0b1b6068cb2b9b4e67aa9ac0146417fe (MD5) / Este trabalho tem como objetivo projetar leis de controle de robôs móveis não-holonômicos com acionamento diferencial. Descreve-se aqui as propriedades estruturais dos robôs móveis, bem como a descrição dos tipos de rodas, as restrições de movimento associadas a cada uma delas e a caracterização de robôs móveis em cinco classes distintas. O controle de robôs móveis com acionamento diferencial pode ser dividido em controle da cinemática seguido pelo controle da parte dinâmica do sistema Por isso são apresentados, neste trabalho, quatro diferentes malhas de controle para a cinemática e uma única malha de controle para a dinâmica, baseada em redes neurais artificiais. Serão apresentadas, durante este trabalho, duas classes de tarefas para robôs móveis, a saber: rastreamento de trajetória de referência e convergência a um ponto. Para a primeira categoria foram utilizados dois controladores para a cinemática do sistema, sendo um descrito em coordenadas cartesianas e o outro descrito por meio de coordenadas polares. Para a tarefa de convergência a um ponto escolheu-se um controlador com realimentação suave invariante no tempo e outro com lei de controle descontínua, baseado na técnica de modos deslizantes. Uma vez que os parâmetros do modelo dinâmico do robô podem variar com o tempo e que são de difícil medição, desenvolveu-se uma estratégia de controle baseada em redes neurais artificiais. Neste trabalho utilizou-se um algoritmo de ajuste online dos pesos da rede neural e apresentou-se, também, a prova de estabilidade deste controlador tendo por base a teoria de Lyapunov. Resultados provenientes de simulação e de experimentos práticos foram apresentados com o intuito de validar os esquemas de controle propostos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-18T11:43:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 189558.pdf: 754304 bytes, checksum: 5ba4d26d53a7bd781dd7ffb6430296f6 (MD5) / Diversos dispositivos eletrônicos conectados uns aos outros e o crescimento exponencial da internet levam à necessidade de prover