Orientador: Armando Freitas da Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T01:58:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Serapiao_AdrianeBeatrizdeSouza_M.pdf: 6324102 bytes, checksum: 24147ff392a328bdf9bcc9a6bc9c4b42 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: O objetivo deste trabalho é utilizar um sistema distribuído, chamado SENSOR, para simular o sistema visual natural e verificar a consistência de algumas hipóteses sobre sua fisiologia. Visto que o processamento da informação visual ocorre em estágios distintos que requerem a especialização e a distribuição de células no cérebro, usamos esta analogia para criar em um sistema computacional distribuído, agentes capazes de realizar as mesmas funções que seus análogos biológicos. Para tanto, estes agentes foram modelados à partir do neurônio proposto por Rocha [Roc92], que possui capacidades computacionais numéricas e simbólicas, e cujo processamento é suportado pela teoria de linguagens formais nebulosas. Utilizou-se a abordagem sintática como ferramenta básica para o reconhecimento de padrões e análise de cenas, e para avaliar a potencialidade do sistema SENSOR. Propôs-se aqui um algoritmo para o reconhecimento e aprendizagem de padrões, chamado algoritmo de aprendizagem por moldes. Nesta abordagem, os padrões são contornos de imagem extraídos pelo sistema visual artificial que obedecem uma gramática nebulosa definida e cenas são compostas por objetos que partilham relações suportadas por gramáticas nebulosas aprendidas ou definidas ad hoc / Abstract: This work describes an artificial distributed intelligent system, called SENSOR , aimed to simulate the natural visual system and to verify the consistency of some hypothesis in the literature about its physiology. The processing of the visual information occurs in different levels, requiring the specialization and distribution of the neuron. This paradigm was used to create the artificial system, where agents able to perform the same functions of their biological analogous. These agents were modeled using the formal neuron supported by fuzzy formallanguage theory. The syntactic approach in the theory of artificial visual systems was chosen as the basic tool to handle pattern recognition and scene analysis. The patterns are extracted from the image as contours, complying a defined fuzzy grammar and scenes are composed by objects, sharing relations supported by learned fuzzy grammars ar ad hoc / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Armando Freitas da Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-21T02:56:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Correa_JoseFransciscodosSantos_M.pdf: 41587022 bytes, checksum: c47a8413c82326cd5f7ca0d6e891453e (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: o presente trabalho apresenta proposta de um sistema inteligente para a análise e apresentação de soluções a serem aplicadas em poços equipados com bombeamento mecânico. Este sistema engloba o tratamento de dados contidos em base de dados, a identificação de sintomas através de agentes especializados, a análise do conjunto de sintomas e a proposta de ações no sentido de corrigir problemas e otimizar o sistema bombeamento mecânico. Conceitos de engenharia de petróleo como dimensionamento e verificação do sistema de bombeamento mecânico, análise Nodal , cálculo da carta dinamométrica de fundo, fluxo multifásico, propriedades dos fluidos, "Inflow Performance Relationship", Interferência de Gás, dentre outros, foram incorporados ao sistema e integrados por agentes inteligentes desenvolvidos a partir de conceitos de Inteligência Artificial, tais como, sistemas distribuidos, redes neurais simbólicas e lógica nebulosa. o "Sistema Inteligente para Análise de Cartas Dinamométricas", atualmente em desenvolvimento através de convênio entre a PETROBRÁS e UNICAMP, tem seu campo de atuação ampliado pelo presente trabalho, através da incorporação dos conceitos citados / Abstract: This work presents a proposal for a Sucker Rod Pumping Analysis Expert System, with the main characteristic of presentating diagnostics and solutions to sucker rod pumping problems. The system includes database treatment, syntoms identification, diagnosis and solutions proposals, performed by a group of agents specialized in sucker rod pumping problems solution and otimization. Artificial Inteligence concepts such as distribuited systems, neural nets and fuzzy logic, as long as Petroleum Engineering concepts such as design and verification of sucker rod pumping, nodal analysis, and pump dynagraph are used by the inteligent agents to broadly analyse the sucker rod pumping system. The use of the above concepts in this work, enlarges the PETROBRÁS UNICAMP project "Sistema Inteligente para análise de Cartas Dinamométricas" scope in the treatment of sucker rod pumping problems / Mestrado / Mestre em Engenharia de Petróleo

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T07:10:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Breda_GeanDavis_M.pdf: 12522100 bytes, checksum: 701d0c3722b880eb418ca3031c87dadb (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho desenvolvemos um sistema automático de reconhecimento de impressões digitais. Este sistema inclui aquisição da imagem, processamento, extração de características e classificação dos padrões. Na aquisição da imagem de impressão digital procuramos estudar os métodos que estão disponíveis e escolher o mais adequado ao nosso propósito. Introduzimos melhoras no método escolhido, o que levou a obtenção de bons resultados. A cadeia de processamento de imagem de impressões digitais é uma contribuição significativa deste trabalho, baseada em morfologia matemática, é desenvolvida especificamente com o objetivo de ser empregada na obtenção do esqueleto de uma imagem de impressão digital. Na extração de características selecionamos atributos para o sistema de classificação. Estes atributos são escolhidos de forma a serem os mais adequados para a tarefa de reconhecimento. Foram extraídos três tipos de características, denominadas: vetor histograma, vetor distância e quadrados concêntricos. Na classificação utilizamos dois tipos de classificadores: redes neurais Back-Propagation e um classificador por correlação. Os melhores resultados na classificação são obtidos utilizando-se o atributo, denominado vetor histograma, conjuntamente com uma rede neural Back-propagation / Abstract: In this work we develope an automatic system of fingerprint recognition. This system includes image acquisition, processing, extraction of features and pattern classification. In the image acquisition of fingerprint, we study the methods already available and choose the more adequate for our application. We improve the method chosen, that improvement leads to obtain good results. The image processing network, which is based on Mathematical Morphology, is a main contribution of this work. It is developed with the objective of obtaining the eskeleton of a fingerprint. In the feature extraction it is chosen the characteristics for the c1assification system. These characteristics are chosen to fit the task of recognition. The following three kinds of features are utilized: histogram vector, length vector and concentric squares. In the classification we utilize two kinds of classifiers:Back-Propagation neural network and correlation classifier.The best result in the classificationis obtained when we utilize the histogram vector with Back-Propagation neural network / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-21T12:59:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Batista_LilianeMariaFerraresoLona_D.pdf: 8083842 bytes, checksum: 2820c934ae200a1da7baff5f7e60ac9e (MD5) Previous issue date: 1996 / Doutorado / Doutor em Engenharia Química

Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T23:42:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cordeiro_LuizEduardoRoncato_M.pdf: 6513244 bytes, checksum: 08819b725fa27335628c20cc384e97c5 (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Neste trabalho propõe-se a construção de um sistema de reconhecimento de fonemas da língua portuguesa por intermédio de redes neurais do tipo "perceptron" multicamadas. Este sistema é constituído por um modelo matemático do ouvido humano e por um modelo de redes neurais. O modelo do ouvido humano, neste caso, efetua um pré processamento no sinal sonoro, muito parecido com a transformada de Fourier, gerando os dados para excitação dos neurônios de entrada das redes neurais. Tais redes são construídas de modo que, dados os sinais provenientes do modelo do ouvido, possam indicar o fonema correspondente ao sinal sonoro de entrada. Deve-se salientar que foi realizada neste trabalho uma comparação entre o modelo do ouvido e a transformada rápida de Fourier como pré-processadores do sinal de áudio, exatamente para ilustrar as semelhanças entre ambos / Abstract: The purpose of this work is the construction of a recognition system for the portuguese idiom phonems by the use of multi layered'perceptron neural networks. This system is constituted by a mathematical model of the human ear and of a model of neural networks. The human ear model does a pre-processing of the sound signal, very similar to Fourier transform, generating data for excitation of neural network input neurons. The network is such that, given the signals from the ear's model, it may classify the corresponding phonem from the input sound signal. It was done also a comparison between the ear's model and the Fourier transform as a pre-processor to sound signal, to illustrate the similarities between both processes / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Andre Luiz Morelato França / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T06:09:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leite_FranciscoEugeniodeAndrade_M.pdf: 11362735 bytes, checksum: 7b4325fb2b502d8eb9109b7975f11710 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Este trabalho apresenta três modelos NARX utilizando redes neurais artificiais para previsão de carga nodal ativa e reativa, tendo em vista a posterior previsão do estado do sistema através do uso de um algoritmo de fluxo de carga, com a finalidade de poder estudar a segurança de operação do sistema para um perfil de carga futuro. Os dois primeiros modelos são implementados utilizando-se uma rede de perceptrons de múltiplas camadas estática e o terceiro modelo é implementado utilizando uma rede de perceptrons com filtros FIR em suas sinapses para permitir processamento temporal. Para cada um dos modelos, diferentes tamanhos de conjunto de treinamento e de topologia da rede neural foram testados, bem como vários tipos de variáveis de entrada para o modelo NARX, a fim de verificar qual a melhor resposta em termos de precisão. Nos testes foram utilizados dados reais de carga de várias subestações. Neste estudo, verificou-se que uma única rede neural estática usada para tratar todos os dias da semana apresentou o melhor resultado de previsão, sendo que a previsão de potência reativa apresentou um resultado pior do que a de potência ativa. Observou-se ainda que o erro de previsão do ângulo de tensão nas barras apresenta elevada sensibilidade em relação ao erro de previsão da potência ativa e que o erro na previsão da tensão nodal (tanto magnitude quanto ângulo) apresenta pequena sensibilidade em relação ao erro de previsão da potência reativa / Abstract: This work presents three artificial neural network NARX models for bus load active and reactive power forecasting. The predicted injections can be used as inputs to a load flow to obtain the forecasted bus states aiming to perform security analysis in a future operating point. The first two models considered were implemented with a static Multilayer Perceptron Network (MLP) and the third model was implemented using a FIR neural network for temporal processing. For each one of the above models, different sizes of training sets and neural network topologies were tested, as well as distinct choices of neural networks input variables, in order to check the accuracy of prediction. Measured real data concerning several substations were used to test the models. As a result, the study shows that one single neural MLP network model for all days of the week give the least active and reactive power forecast error and that the active power prediction is more accurate than the reactive power one. It was also observed that the state angle forecasting shows a high sensitivity to the active power prediction error and that the voltage (magnitude and phase) prediction error shows a low sensitivity to the reactive power prediction error / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Edson Bim, Jaime Szajner / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T09:36:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RosellValdenebro_Lino_M.pdf: 8170325 bytes, checksum: a5ca154854b80a976000f6c15933bb7a (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Neste trabalho é apresentado o estudo e a implementação digital do controle indireto por orientação do fluxo de rotor para um motor de indução trifásico gaiola de esquilo. O método de orientação está baseado na determinação indireta do vetor fluxo de rotor. O acoplamento entre as variáveis de fluxo e conjugado eletromagnético da máquina, produto da variação dos parâmetros do modelo, é analisada e soluções são propostas e implementadas utilizando técnicas da Inteligência Artificial. Para determinar o valor atual da constante de tempo do rotor é implementado um sistema de identificação usando Redes Neurais Artificias que infere o valor desta constante a partir da resposta transitória de velocidade quando o sistema é submetido a sinais de tipo degrau na corrente de conjugado. Com o objetivo de melhorar a robustez do sistema de controle o regulador PI convencional da malha de velocidade é substituído por um regulador fuzzy. O algoritmo de controle, o sistema de identificação e o regulador fuzzy de velocidade são implementados utilizando o Microcontrolador de INTEL 87C196KD que tem como sinais de entrada as correntes de estator e a velocidade mecânica do motor. Resultados experimentais e de simulação são apresentados e discutidos / Abstract: A study and the digital implementation of a rotor flux field oriented based control of a squirrel cage induction motor is presented. The flux orientation is based on the indirect determination of the rotor flux vector. The coupling between the flux and electromagnetic torque due to the parameter variation is analyzed and experimental solutions are investigated using Artificial Neural Networks (ANN) techniques. The rotor electrical time constant is obtained using an ANN identification system based on the speed response to a torque current step stator input. In order to improve the robustness of the control system, a conventional PI speed regulator is replaced by a fuzzy controller. The control algorithm, the identification system and the speed regulator are implemented on the INTEL 87C196KD microcontroller. The input signals to the microcontroller are the stator currents and the rotor speed. Experimental and digital simulation results are presented and discussed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Renato Marcos Endrizzi Sabbatini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T19:34:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Botelho_MariaLuciadeAzevedo_M.pdf: 12701727 bytes, checksum: 5dc830fed36eb079ceefad4e9fa5bf2c (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: O objetivo do presente trabalho foi desenvolver um sistema computacional híbrido, baseado em conhecimento, para auxiliar o treinamento de estudantes e profissionais com respeito aos aspectos do Traumatismo Craniencefálico. O sistema foi desenvolvido para ser disponibilizado na Internet, de modo a viabilizar seu acesso ao maior número de pessoas possível. O sistema consta de três módulos: . Módulo de hipertexto, que funciona como um livro eletrônico multimídia; é programado em HTML e fornece informações através da World Wide Web (WWW). Consta de uma série de páginas interligadas através de links, imagens médicas (radiografias e tomografias), contendo um tutorial completo sobre o trauma craniencefálico, seus diagnósticos, prognóstico, tratamento, referências bibliográficas, glossário de termos técnicos, inclusive casos clínicos típicos; . Módulo de apoio ao prognóstico de pacientes com trauma craniencefálico, utilizando redes neurais artificiais; . Módulo de apoio à indicação cirúrgica de pacientes com trauma craniencefálico, utilizando redes neurais artificiais. Os módulos de apoio à decisão foram desenvolvidos a partir de uma base de dados com 159 casos reais de pacientes com trauma craniencefálico, adquirida no Serviço de Neurocirurgia do Hospital-Escola da Faculdade de Medicina do Triângulo Mineiro. Esse número de casos é resultante de uma análise estatística preliminar, que utilizou o sistema EPI-INFO (CDC/OMS) para identificar as variáveis mais relevantes para o prognóstico e indicação cirúrgica... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T19:29:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Figueiredo_MauricioFernandes_D.pdf: 10284119 bytes, checksum: 250184246c988ce88e76c13b1797f4c6 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Neste trabalho propõem-se novas classes de redes neurais nebulosas para aplicação em modelagem e em controle autônomo. As redes neurais nebulosas aplicadas em modelagem são capazes de extrair conhecimento de dados entrada/saída e representá-Io na forma de regras nebulosas do tipo se-então, gerando modelos lingüísticos convenientes para a compreensão humana. Os parâmetros que definem as regras são determinados automaticamente durante a aprendizagem. Para efeitos de avaliação de desempenho são considerados problemas de aproximação de funções e de modelagem de sistemas dinâmicos. As redes neurais nebulosas são comparadas com diferentes abordagens presentes na literatura. A relevância das redes propostas neste trabalho é confirmada tanto no que se refere ao conjunto de suas capacidades quanto aos desempenhos observados em simulações computacionais. Entre suas principais características estão a capacidade de determinar funções de pertinência de conjuntos nebulosos e de adaptação fora de períodos restritos de aprendizagem. Uma outra classe de redes neurais nebulosas é proposta para aplicação no problema de navegação, especificamente, na composição de um sistema neural nebuloso para controle autônomo de veículos.A concepção do controlador neural é inspirada nas características dos animais e fundamentada em resultados da neurofisiologia. Ele aprende, via algoritmos genéticos, a gerar comportamentos instintivos equivalentes a busca de alvos e a desvio de obstáculos... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: In this work new classes of neural fuzzy networks are proposed for modeling and autonomous controI. The neural fuzzy networks for modeling are able to extract knowledge from input/output data and to encode it explicitly in the form of if-then fuzzy ruIes. Therefore, linguistic models can be obtained in a form suitable for human understanding. Rule parameters are determined automatically through learning. For evaluation and analysis purposes, the proposed networks are compared with alternative approaches presented in the literature. Function approximation and dynamic system modeling problems are considered. Among the most relevant characteristics are the capacity to determine membership function profiles, and on-line adaptation. Another class of neural fuzzy networks is used to form a neural fuzzy system controller applied to autonomous navigation problem. The controller task, in this case, is to generate successful trajectories, that is, those in which the vehicle reaches targets without collision with obstacles. The general conception of the neural controller is inspired on animal capacities and relies on neurofisiology results. It learns two inborn behaviors, namely, target seeking and obstacle avoidance, through genetic algorithms techniques. To determine successful trajectories the controller also learns to coordinate the inborn behaviors. Learning of the coordination skills, is based on the classical conditioning theory... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Lincoln de Assis Moura / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T23:44:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CostaFilho_CiceroFerreiraFernandes_D.pdf: 7125832 bytes, checksum: 3019437e21309a65a7a8f1125962ce88 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho apresentamos um método que faz uso de uma rede neural e informação geométrica para a detecção automática do contorno do ventrículo esquerdo (VE) em imagens de medicina nuclear. Embora o método tenha sido desenvolvido para detecção de contornos de VE, ele pode ser estendido a outras classes de estruturas e imagens. O áprendizado é feito alimentando-se o sistema com uma série de imagens e seus correspondentes contornos de VE traçados por um operador. O sistema extrai tanto informações geométricas como informações de vizinhança, que são utitilizadas para treinar a rede neural. Uma vez treinada, a rede é capaz de automaticamente detectar o contorno do VE. São apresentados detalhes da operação e performance da rede neural, cujo desempenho é avaliado através de três medidas de erro. Um importante detalhe do método é a detecção automática do centro do VE, cuja exatidão tem uma grande influência na minimização dos erros. Ao lado de apresentar erros que são compatíveis com os erros de outros métodos automáticos, o método presente tem a clara vantagem de armazenar informações geométricas e de intensidade de pixel que são aprendidas através de exemplos / Abstract: In this paper we present a method that makes use of an artificial neural network for the automatic detection of left ventricle (LV) contours in nuclear medicine images. The images were obtained from 60 male patients using a Gamma Camera. Although the method has been developed for LV contour detection, it can be extended to other classes of structures and images. Learning is carried out by feeding the system with a series of images and their corresponding LV contours drawn by an operator. The system extracts both pixel value and geometrical information that is used for training the neural network. Once trained the network is able to automatically detect LV contours. In this thesis we present details of the neural network operation and performance, which is evaluated through the use of three error measurement criteria. One important feature of the method is the automatic detection of the LV center, which plays an important role in minimizing the error values. Apart from presenting errors that are compatible with several other automatic detection techniques, the present method has the clear advantage of being able to store geometrical and pixel intensity information that is learned from examples / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica