Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T17:01:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T03:47:43Z : No. of bitstreams: 1 142640.pdf: 17658934 bytes, checksum: e5acf5215c80ffaeb0a751cc11fcd26d (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T19:28:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T04:33:18Z : No. of bitstreams: 1 173153.pdf: 2188363 bytes, checksum: 77fb62f0867e459fff23c67495743799 (MD5) / Com o rápido crescimento da telefonia móvel, torna-se necessário uma gerência para garantir a segurança desta. A clonagem (cópia ilegal) de telefones celulares e inadimplência (compra de um aparelho celular com intenção premeditada de não pagar a conta) são exemplos de fraudes no sistema telefônico móvel. O prejuízo das companias telefônicas é de aproximadamente meio milhão de dólares por dia . Novas tecnologias de informática são freqüentemente um recurso de obtenção de vantagem competitiva por parte de empresas que utilizaram os beneficios destas antes da concorrência. O presente trabalho propõe a criação de um sistema que permite monitorar a utilização de telefones celulares para detectar automaticamente fraudes (clonagem, inadimplência). O sistema é baseado no reconhecimento de padrões, através de um processo de agrupamento usando redes neurais. O sistema proposto é reativo, ou seja, não prevê nem impede fraudes, mas alerta a compania sobre possíveis fraudes, minimizando os prejuízos das empresas de telecomunicações.

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T20:52:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T03:49:43Z : No. of bitstreams: 1 142984.pdf: 5015554 bytes, checksum: bcc15bb9ee8dc4d8d284c211d36ac53a (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T20:56:47Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T02:01:35Z : No. of bitstreams: 1 144777.pdf: 3035212 bytes, checksum: 417a424809684a35919dc0666c7e3f25 (MD5)

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-19T00:18:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T02:29:23Z : No. of bitstreams: 1 137930.pdf: 9822640 bytes, checksum: 6c0855aae46a02a4dc2af527d8af99e0 (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-19T02:22:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T01:58:46Z : No. of bitstreams: 1 140028.pdf: 7202346 bytes, checksum: bb82135dfaa81272197d0890d86b066a (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T09:55:27Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T21:47:29Z : No. of bitstreams: 1 181979.pdf: 13958017 bytes, checksum: b787bf0f1b3af293aec8bcef28e73189 (MD5) / A Computação Evolucionária (CE) tem sido utilizada na área de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para evolução de três grandes constituintes: pesos das conexões, arquiteturas e regras de aprendizado. A evolução de arquiteturas possibilita o projeto automático de Redes Neurais Artificiais (RNAs), permitindo adapta-las para diferentes tarefas sem a intervenção humana. O objetivo desta pesquisa é introduzir uma metodologia a mais plausível biologicamente, que permita gerar RNAs com boa capacidade de generalizção, pequeno erro e grande tolerância a ruídos. Para isso três metáfora biológicas foram usadas: Algoritmos Genéticos, Sistemas de Lindenmayer e RNAs. Testou-se quatro classes de problemas: XOR, paridade, problema das lâmpadas e botões e as linguagens de Tomita. O método é superior em relação aos outros, pois aumenta o paralelismo implícito do algoritmo genético e pelos aspectos de plausibilidade biológica. O sistema gera arquiteturas mínimas satisfatórias que resolvem determinadas tarefas, reduzindo os custos de projeto e aumentando o desempenho das redes neurais obtidas. Finalmente sugerem-se estratégias racionais que podem fornecer uma eficiência adicional ao algoritmo genético tradicional.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-19T11:42:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T21:33:44Z : No. of bitstreams: 1 179949.pdf: 111603845 bytes, checksum: b886141e491c6a4bcc486450433832c4 (MD5) / O presente trabalho visa propor uma arquitetura de sistema para processamento de sinais eletroencefalográficos (EEG), que utilize métodos e ferramentas de análise não-linear, tais como Transformada Wavelet e Redes Neurais Artificiais (RNAs), com o intuito de fazer-se a detecção e o reconhecimento de descargas epileptiformes do tipo Espícula-Onda (spikes), possivelmente presentes no sinal. O sistema baseado em computador proposto (SIDAPE) transforma os sinais de EEG através de Transformada Wavelet Rápida (FWT) e a representação resultante serve de entrada para um grupo de Redes Neurais Artificiais, as quais fazem a detecção e a classificação das Descargas Epileptiformes. Para o primeiro estágio do sistema desenvolveu-se uma metodologia no sentido de maximizar o aproveitamento da FWT na identificação das descargas epileptiformes do EEG. Assim, determinou-se que, em um conjunto de 47 wavelet kernel conhecidas, a função wavelet coiflet 1 é a que oferece a maior correlação morfológica com as espículas e, por conseqüência, maior grau de compactação na decomposição. Os resultados foram avaliados para a análise de janelas de 15s e o SIDAPE foi capaz de detectar espículas com 98,4% de especificidade, o que indica segurança quanto a detecções positivas.O sistema também apresentou 96,2% de acertos na classificação.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T13:50:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 188164.pdf: 1010685 bytes, checksum: b3903b172bcb163966738ae67f5d3e51 (MD5) / Neste trabalho foi implementada uma rede neural artificial para reconhecer, classificar e contar núcleos de linfócitos do sangue periférico humano. Foram utilizadas técnicas para o processamento da imagem digital, como segmentação e extração de características relevantes da imagem, assim como desenvolveu-se um conteúdo teórico a respeito de redes neurais diretas com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. Também foi desenvolvida, nesta pesquisa, uma solução utilizando Algoritmo Genético para evoluir o conjunto de treinamento da rede neural utilizada, na tentativa de aumentar o desempenho desta.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:25:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-07-02Bitstream added on 2014-06-13T18:53:38Z : No. of bitstreams: 1 ferro_l_me_rcla.pdf: 3692564 bytes, checksum: d242c88fdfc24677645cf32fa498c692 (MD5) / Neste trabalho construímos modelos de redes neurais artificiais recorrentes com dois, com quatro, com seis e com oito neurônios na tentativa de simular computacionalmente como os neurônios receptores olfativos dos vertebrados, em especial dos seres humanos, conseguem identificar e reconhecer as diferentes moléculas odoríferas (ou odorantes) transportadas pelo ar. Para isso, usamos uma rede que evolui de um sistema dinâmico caótico, na ausência de odorantes, para o não-caótico, quando do reconhecimento de um odor constituído, no máximo, de até três odorantes. / We built models of recurrent artificial neural networks with two, four, six and eight neurons in order to simulate, using computational simulation, the way vertebrate s olfactory neurons, in special the humans, identify and recognize different odoriferous molecules (or odorants) in the air. For that purpose, we used a network that evolves from a chaotic dynamic system, in the absence of odorants, to the non-chaotic, when it recognizes an odor that is made of, at most, three odorants.