Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2012-04-18T18:39:14Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_AlgoritmoGeneticoRetroviral.pdf: 1324609 bytes, checksum: 8b0c69640d1bb134e91a97c15589b73b (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos(edisangela@ufpa.br) on 2012-04-18T18:40:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_AlgoritmoGeneticoRetroviral.pdf: 1324609 bytes, checksum: 8b0c69640d1bb134e91a97c15589b73b (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-04-18T18:40:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_AlgoritmoGeneticoRetroviral.pdf: 1324609 bytes, checksum: 8b0c69640d1bb134e91a97c15589b73b (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Previous issue date: 2010 / Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma metaheurística híbrida baseada no ciclo de vida viral, mais especificamente dos Retrovírus, que fazem parte do grupo dos seres que evoluem mais rápido na natureza. Este algoritmo é denominado Algoritmo Genético Retroviral Iterativo (AGRI) e para embasamento computacional são utilizados conceitos de Algoritmo Genético (AG) e biológico características de replicação e evolução retroviral, o que proporciona uma grande diversidade genética o que aumenta a probabilidade para encontrar a solução, fato este confirmado através de melhores resultados obtidos pelo AGRI em relação ao AG. / This work presents the development of a hybrid meta-heuristic based on the viral life cycle, specifically from Retroviruses, which are part of nature’s swiftest forms. This algorithm is called Retroviral Iterative Genetic Algorithm (RIGA) and uses as computational basement Genetic Algorithm (GA) and biological basement retroviral replication characteristics, which provides a great diversity increasing the probability to find the solution, what is confirmed by better results obtained by AGRI than AG.

Orientador: Paulo Roberto de Aguiar / Banca: Amauri Hassui / Banca: José Alfredo Covolan Ulson / Resumo: O mercado, de maneira geral, vem exigindo níveis de quantidade cada vez maiores e redução de custos operacionais. Dentro desse contexto, as indústrias buscam processos mais automatizados e robustos, visando padronização nas operações e redução dos desperdícios. O controle eficaz o processo de fabricação é chave para atender às crescentes exigências do mercado. A utilização de redes neurais artificiais para o controle de processos complexos, com inúmeras variáveis, é um método que vem ganhando destaque acadêmico ao longo dos anos. O processo de furação para instalação de prendedores em estruturas aeronáuticas é um processo especial, no qual são exigidos controle rigorosos de qualidade devido aos requisitos de projeto, sendo, em muitos casos, mais importante a qualidade da furação, do que a vida útil da ferramenta. Este trabalho tem por objetivo apresentar um método para predição de diâmetros médicos e rugosidade de furos realizados durante o processo de furação de ligas aeronáuticas por meio de brocas helicoidais. Com a utilização de um sistema multi sensores acoplados a uma fresadora extrairam-se sinais, potência do motor elétrico, emissão acústica, vibração e forças de usinagem que alimentaram uma primeira rede neural artificial feedforward que teve a função de estimar a rugosidade e o diâmetro médio do furo. Uma vez de posse do valor estimado, ele servia de entrada em uma segunda rede neural "time delay" - TDNN que atuou na predição da rugosidade e diâmetro médio do próximo furo a ser realizado, mesmo antes de esse ser realizado mecanicamente. Posteriormente, buscou-se o mesmo procedimento previamente descrito, porém utilizando apenas apenas os sinais de potência e força no eixo Z como entrada da rede neural de estimação. Todos os valores preditos apresentaram erros pequenos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The market, in general, is demanding high levels of quality and reduction of the operational costs. The majority of companies has been searching for processes even more automatic and robust, aiming to standardize operations and reduce wastage. The effective control of the manufacturing process is the key for the growing market demands. The use of artificial neural networks for the control of complex processes, with many variables, has been drawing attention over the last years. The drilling process for fastenes installation in aircraft structures is a special process which requires a rigorous quality control due to the design requirements and, in may cases; the most important characteristic is the quality of hole. This work aims to present a method for prediction of diameter and surface roughness of holes performed in aeronautic alloys with carbide drill bit. Using a multi sensory system connected to a milling machine, signals were extracted (electric power, acoustic emission, vibration, cutting forces) and fed up into artificial neural network "feedforward" that had the function of estimating the surface roughness and the final diameters of the holes. The estimated values were used as inputs to a time delay neural network (TDNN) that acted in the prediction of the surface roughness and the final diameter of the next hole carried through, even before this hole was performed. Also, only the electrical motor power and force in Z axis were used as inputs to the first artificial neural network. All predicted values showed small errors when compared to the actual and the estimated values, the method was able to... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-06-13T12:33:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_CorrelacaoPocosMultiplos.pdf: 494204 bytes, checksum: 0b4322737d2da64f63bdcd22a450d6a2 (MD5) / Rejected by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br), reason: Indexar palavras-chave on 2014-08-07T13:34:30Z (GMT) / Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-08-21T12:49:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_CorrelacaoPocosMultiplos.pdf: 494204 bytes, checksum: 0b4322737d2da64f63bdcd22a450d6a2 (MD5) / Approved for entry into archive by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2014-08-21T14:05:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_CorrelacaoPocosMultiplos.pdf: 494204 bytes, checksum: 0b4322737d2da64f63bdcd22a450d6a2 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-08-21T14:05:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_CorrelacaoPocosMultiplos.pdf: 494204 bytes, checksum: 0b4322737d2da64f63bdcd22a450d6a2 (MD5) Previous issue date: 2001 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρb) e de Porosidade Neutrônica (φn) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela. / Stratigraphic correlation using well logs is a non-trivial geological activity and subject to endless possibilities of misunderstanding about the geometry or continuity of rock layers, for many reasons, like the geological variability and the ambiguous answers of the log tools. Thus, it is common to utilize a great log suite from the same well, for better comprehension. The stratigraphic correlation is a fundamental tool for a geologist or petroleum geophysist, because from its knowledge it is possible to interpret the hydraulic continuities of the reservoirs and to reconstruct the geological setting environment, which may corroborate for the construction of the reservoir geological model. This work produces an automation of manual activities involved in the stratigraphic correlation, with the use of the various well logs, and a convenient architecture of artificial neural network, trained with the backpropagation algorithm. The stratigraphic correlation, obtained from this method, makes the transport of the geological information possible along the basin and gives the interpreter, a general view of the structural behavior of the oil reservoir. With This methodology was possible the automatic construction of a geological block diagram showing the spatial disposition of a particular shale layer, from the well logs: Gamma Ray (GR), Clay Volume (Vsh), Density (ρb) and the Neutron Porosity (φn), selected in the five wells on the Maracaibo Lake basin, in Venezuela.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-01-27T15:32:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModelagemNeuro-Fuzzy.pdf: 2541147 bytes, checksum: 85c571033f239c4d81c708ca3031856c (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-30T11:49:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModelagemNeuro-Fuzzy.pdf: 2541147 bytes, checksum: 85c571033f239c4d81c708ca3031856c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-30T11:49:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModelagemNeuro-Fuzzy.pdf: 2541147 bytes, checksum: 85c571033f239c4d81c708ca3031856c (MD5) Previous issue date: 2016-05-06 / O desenvolvimento das tecnologias de comunicação móveis está relacionado com a demanda dos serviços pelos usuários que estão utilizando cada vez mais o serviço de dados do que de voz. E, para acompanhar tais demandas, as empresas de telecomunicações buscam suprir, com novas tecnologias, este usuário em busca de rapidez e qualidade no serviço utilizado pelas redes móveis. A tecnologia LTE (Long Term Evolution) tem demonstrado características flexíveis que se destacam em relação às tecnologias que a antecederam como a do GSM e UMTS e que fazem com que as operadoras atendam aos objetivos das redes existentes como serviços de multimídia, eficiência espectral e negócios para banda larga móvel. A organização que desenvolveu as especificações do LTE foi a 3GPP (3rd Generation Partners Project) e normalizado pelo Instituto Europeu de Normalização na área de Telecomunicações ETSI (European Telecommunications Standard Institute). Nesta dissertação, foi realizado um estudo sobre perdas de propagação em ambiente outdoor, a partir de modelos encontrados na literatura e adequados ao canal de propagação. Os resultados de desempenho são apresentados utilizando as métricas do erro médio quadrático e o desvio padrão e por representação gráfica dos dados medidos. Para auxiliar esta análise, é interessante mapear a área e desenvolver ou adequar ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados em algumas vias principais no munícipio de Castanhal, no estado do Pará, região norte do Brasil. A frequência utilizada do sinal transmitido para o LTE foi de 1.800 MHz e o método utilizado para a predição de perda de propagação foi o Neuro-Fuzzy. Este sistema utiliza as técnicas de inteligência computacional que combina Redes Neurais Artificiais (RNA) e Lógica Fuzzy (LF) e tem demonstrado capacidade de resolver diversos tipos de problemas em várias aplicações de diversas áreas. Em seguida foi realizada uma comparação de desempenho entre os valores preditos pelo método proposto e os modelos de propagação da literatura, analisando-se as características do sinal em canais específicos e observando-se as limitações e imposições locais. / The development of mobile communication technologies is associated to the demand of services by users who are more and more using the data services than voice. And to keep up with those demands the telecommunication enterprises seek to meet with new technologies this user searching for speed and quality in the service used by mobile networks. The technology LTE (Long Term Evolution) has shown flexible features that stand out in relation to the technologies that preceded it as the GSM and UMTS and the operators to meet the goals of existing networks such as multimedia services, spectral efficiency and business for mobile broadband. The organization that developed the LTE specifications is the 3GPP (3rd Generation Partners Project) and standardized by the European Standards Institute in the area of Telecommunications ETSI (European Telecommunications Standard Institute). This dissertation was realized a study about propagation losses in outdoor environment, from models found in the literature and suitable for the propagation channel. Performance results are presented using the metrics of root mean square error and standard deviation and the graphical representation of data measured. And to helpful to understand this analysis is interesting to map the area and deploy or adapt planning tools of coverage with more accurate and efficient. The data used in this study was collected on some main roads in the Castanhal city, of Pará state, northern Brazil. The frequency of the transmitted signal used for LTE is 1.800 MHz and the method used to predict propagation loss was Neuro-Fuzzy. This system uses the techniques of Computational Intelligence that combines Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Logic (LF) and have demonstrated ability to solve different types of problems in various applications in different areas. And through this technique, the comparison between the results predicted by the proposed method and literature propagation models to provide an analysis by the signal characteristics in specific channels, observing the limitations and local features.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-04-24T13:07:07Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodologiaCompressaoSinais.pdf: 2460262 bytes, checksum: 7c9faf568465700c43117667295f8715 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-04-24T16:58:53Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodologiaCompressaoSinais.pdf: 2460262 bytes, checksum: 7c9faf568465700c43117667295f8715 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T16:58:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodologiaCompressaoSinais.pdf: 2460262 bytes, checksum: 7c9faf568465700c43117667295f8715 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / O presente trabalho propõe uma metodologia para compressão de sinais de energia elétrica a partir de registros de forma de onda em sistemas de energia, utilizando algoritmos genéticos (AG) e redes neurais artificiais (RNA). O algoritmo genético é utilizado para selecionar e preservar os pontos que melhor caracterizam os contornos da forma de onda e a rede neural artificial é utilizada na compressão dos demais pontos bem como no processo de reconstrução do sinal. Assim, os dados resultantes são formados por uma parte do sinal original e pela parte complementar comprimida sob a forma de pesos sinápticos. A metodologia proposta seleciona e preserva um percentual de amostras do sinal original, que são aspectos não explorados na literatura. A metodologia foi testada usando dados reais obtidos a partir de um oscilógrafo instalado em um sistema de energiaelétrica de 230 kV. Os resultados apresentam taxas de compressão que variam de 88,36% a 95,86%* para taxas de preservação de pontos do sinal original que variam de 2,5% a 10% respectivamente. / This thesis proposes a methodology for compression of electrical power signals from waveform records in electric systems, using genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN).The genetic algorithm is used to select and preserve the points that better characterize the waveform contoursA and the artificial neural network is used in the compression of other points as well as on the signal reconstruction process. Thus, the data resulting are formed by a part of the original signal and by a compressed complementary part in the form of synaptic weights. The proposed methodology selects and preserves a percentage of the original signal samples, which are aspects not explored in the literature. The method was tested using field data obtained from an oscillographic recorder installed in a 230kV electrical power system. The results presented compression rates ranging from 88.36 to 95.86 for preservation rates ranging from 2.5 to 10 , respectively.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-04-27T11:48:21Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ReconhecimentoAtividadesHumanas.pdf: 1181419 bytes, checksum: 3354c3ea10e6220a8859bdc4bdb1c23c (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-05-04T12:01:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ReconhecimentoAtividadesHumanas.pdf: 1181419 bytes, checksum: 3354c3ea10e6220a8859bdc4bdb1c23c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-04T12:01:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ReconhecimentoAtividadesHumanas.pdf: 1181419 bytes, checksum: 3354c3ea10e6220a8859bdc4bdb1c23c (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O Reconhecimento de Atividades Humanas (RAH) é uma área de pesquisa importante e desafiadora, com muitas aplicações na área de ambientes inteligentes, saúde e segurança domiciliar. RAH pode ser visto como um processo pelo qual o comportamento de uma pessoa é monitorado e analisado para inferir quais as atividades que estão sendo realizadas em determinado período de tempo. Este trabalho apresenta a criação de dois sistemas para RAH baseado em Redes Neurais Auto-associativas desenvolvidos a partir de um banco de dados público composto por sinais de 6 atividades básicas. Os sinais foram adquiridos a partir de um acelerômetro e giroscópio de um Smartphone e tanto as características extraídas dos sinais no domínio do tempo quanto sinais brutos da aceleração do corpo foram utilizadas para o desenvolvimento dos sistemas de RAH propostos. Os resultados obtidos mostram a eficácia do sistema e a aplicabilidade das Redes Neurais Auto-associativas para o problema de RAH. / Human Activity Recognition (HAR) is an important challenging research area with many applications in intelligence ambient, healthcare and homeland security systems. HAR is the process whereby a person is monitored through sensors and analyzed to infer the undergoing activities during a period of time. This work presents the development of two systems for the HAR using auto associative neural networks. The activity recognition systems are based on public dataset that has signal from three static postures (standing, sitting, lying) and three dynamic activities (walking, walking downstairs and walking upstairs).The dataset was captured by using accelerometer and gyroscopic sensor of a Smartphone. The features extracted from the time and the acceleration due to body motion were used to the development of the proposed systems. Our experimental results illustrates the effectiveness of the proposed system.

Orientador: Suely Cunha Amaro Mantovani / Resumo: No estudo dos manipuladores são utilizados os conceitos da cinemática direta e a inversa. No cálculo da cinemática direta tem-se a facilidade da notação de Denavit-Hartenberg, mas o desafio maior é a resolução da cinemática inversa, que se torna mais complexa conforme aumentam os graus de liberdade do manipulador, além de apresentar múltiplas soluções. As variáveis angulares obtidas pelas equações da cinemática inversa são utilizadas pelo controlador, para posicionar o órgão terminal do manipulador em um ponto específico de seu volume de trabalho. Na busca de alternativas para contornar estes problemas, neste trabalho utilizam-se os Modelos Adaptativos de Inferência Neuro-Fuzzy - ANFIS para a resolução da cinemática inversa, por meio de simulações, para obter o posicionamento de um manipulador robótico de 5 graus de liberdade, composto por sete servomotores controlados pela plataforma de desenvolvimento Intel® Galileo Gen 2, usado como caso de estudo. Nas simulações usamse ANFIS com uma arquitetura com três e quatro funções de pertinência de entrada, do tipo gaussiana. O desempenho da arquitetura da ANFIS implementada foi comparado com uma Rede Perceptron Multicamadas, demonstrando com os resultados favoráveis a ANFIS, a sua capacidade de aprender e resolver com baixo erro quadrático médio e com precisão, a cinemática inversa para o manipulador em estudo. Verifica-se também, que a performance das ANFIS melhora, quanto à precisão dos resultados, demonstrado pelo desvio médio d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In the study of manipulator’s, the concepts of direct and inverse kinematics are used. In the computation of forward kinematics, it has of the ease of Denavit-Hartenberg notation, but the biggest challenge is the resolution of the inverse kinematics, which becomes more complex as the manipulator's degrees of freedom increase, besides presenting multiple solutions. The angular variables obtained by the inverse kinematics equations are used by the controller to position the terminal organ of the manipulator at a specific point in its work volume. In the search for alternatives to overcome these problems, in this work, the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Models (ANFIS) are used to solve the inverse kinematics, by means of simulations, to obtain the positioning of a robot manipulator of 5 degrees of freedom, consisting of seven servomotors controlled by the Intel® Galileo Gen 2 development platform, used as a case's study . In the simulations ANFIS's architecture are used three and four Gaussian membership functions of input. The performance of the implemented ANFIS architecture was compared to a Multi-layered Perceptron Network, demonstrating with the favorable results the ANFIS, its ability to learn and solve with low mean square error and with precision, the inverse kinematics for the manipulator under study. It is also verified that the performance of the ANFIS improves, as regards the accuracy of the results in the training process, , demonstrated by the mean deviation of the... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005Bitstream added on 2014-06-13T18:09:43Z : No. of bitstreams: 1 cruz_nc_me_prud.pdf: 1504734 bytes, checksum: 24dad2fab48cdca8018cdd5f1df08e04 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Nos últimos anos, infestações de plantas aquáticas em reservatórios estão sendo estudadas como um efeito do desequilíbrio causado pela poluição e represamento dos rios. A quantidade excessiva de plantas, conseqüente desse desequilíbrio, dificulta tanto a navegação como a produção de energia elétrica. Esse tipo de ocorrência, assim como a presença de algumas substâncias na água, provocam mudanças na radiância da mesma, registradas por sensores orbitais. Nesse sentido, técnicas de processamento e análise de dados de sensoriamento remoto podem se constituir em uma fonte complementar de dados e fornecer informações relacionadas ao grau de infestação de reservatórios. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo verificar a influência da resolução espacial de imagens multiespectrais na detecção e mapeamento de áreas infestadas por plantas aquáticas emersas em um reservatório de pequeno porte, através de utilização de procedimentos de análise multiescala e classificação supervisionada usando redes neurais artificiais. Para isso foram utilizadas imagens IKONOS multiespectrais (4 metros de resolução espacial) do reservatório de Salto Grande localizado na cidade de Americana- SP. Assim, foram geradas imagens multiescala, resultando em imagens de 8, 16 e 32 metros de resolução espacial. Na classificação das imagens, utilizando Redes Neurais Artificiais, os dados de entrada constituíram-se de imagens multiespectrais IKONOS (bandas 1, 2, 3 e 4), imagem de textura (banda do IVP), e uma imagem de índice de vegetação (NDVI). O procedimento metodológico adotado mostrou-se adequado para o mapeamento das variações espectrais da água e detecção das infestações por plantas aquáticas, nos vários níveis de resolução da imagem. Os resultados obtidos mostraram que a classificação pela rede neural, com os parâmetros... / In past few years, great infestations of aquatic plants in reservoirs have been studied as an effect of the environmental unbalance caused by pollution and damming of rivers. The excessive amount of plants, deriving from this unbalance, makes navigation and the production of electricity difficult. This kind of occurrence, as well as the appearance of some substances in the water, cause changes in the water radiance detected by satellite sensors. Thus, processing techniques and data analysis may be used as a complementary data source to give information related to the degree of infestation of these plants in reservoirs. So, the present dissertation aimed at verifying the influence of the spatial resolution of multispectral images in the detection and mapping of areas infested by aquatic plants in a small reservoir , through the use of multiscale analysis procedures and supervised classification using artificial neural networks. Multiespectral imagens IKONOS (spatial resolution of 4 meters) of the reservoir of Salto Grande, in the city of Americana-SP were used. So, multiscale images were generated, resulting in images of 8, 16 and 32 meters of spatial resolution. In the classification of these images, using Artificial Neural Networks, the input data was constituted of multispectral images IKONOS (bands 1, 2, 3 and 4), image of texture (band of NIR), and one image of vegetation index (NDVI). The method used was adequate to map the spectral variation of the water and to detect infested areas of aquatic plants in the various levels of resolution of the image. The results obtained showed that the classification by the parameters defined for the original image and applied in the training of the scheme adopted for the different resolution levels was satisfactory. Furthermore, an analysis was made comparing multiscale images classified through crossed comparison, which permits comparing...(Complete abstract click electronic access below)

Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná / Este trabalho propõe o estudo e desenvolvimento de uma metodologia alternativa de identificação de falhas nos enrolamentos do estator de motores de indução trifásicos conectados diretamente à rede elétrica. A fim de reduzir a dimensão e complexidade destes tipos de sistemas, são utilizadas duas ferramentas de processamento de sinais, extração e seleção de características. Na etapa de extração, calcula-se a informação mútua atrasada dos sinais de correntes das fases A e B da máquina e na seleção, os algoritmos árvore de decisão C4.5 e rede neural artificial MLP são utilizados para a predição das classes, a fim de se obter um sistema de diagnóstico de falhas de estator eficaz. Os resultados experimentais offline e online consideram problemas de qualidade de energia, uma ampla faixa de conjugado de carga e curto-circuito entre as espiras do enrolamento de estator da ordem de 1% à 20%, os quais são apresentados para validar a abordagem desenvolvida neste trabalho. Os resultados obtidos indiciam que esta abordagem pode ser empregada para classificar falhas de curto-circuito entre as espiras do stator. / This work proposes the study and development of an alternative approach to diagnose stator short-circuit faults in induction motors driven directly from a supply line. In order to reduce the size and complexity in these types of systems, signal processing techniques of extraction and feature selection are used. In the extraction step, the mutual information of the delayed phases of current signals, ia and ib, are computed and in the selection procedure, the algorithms C4.5 decision tree and multilayer perceptron neural network are employed in order to obtain an effective diagnostic of stator short-circuit faults. To assess the classification accuracy across the various levels of stator short-circuit fault severity (from 1% to 20%), offline and online experimental tests also considered a wide range of load conditions and voltage unbalance in the power supply. The obtained results indicate that this approach can be employed to classify stator short-circuit faults.

Este estudo consiste na comparação de 2 técnicas de modelagem da área de identificação de sistemas aplicadas à predição de dois importantes parâmetros elétricos de um cabo de telecomunicação do tipo LAN, que são Atenuação e Resíduo de Telediafônia. O foco do trabalho é representar a relação existente entre duas maneiras distintas de efetuar a medição dessas grandezas em um cabo. O estudo se iniciou através da aplicação de técnicas de modelagem que buscam Modelos Paramétricos, através da comparação polinomial, baseadas nas respostas dos modelos para os critérios de Akaike, Bestfits e Análise dos resíduos. Na seqüência, a fim de investigar o comportamento não-linear dos parâmetros do cabo em estudo, desenvolveram-se modelos baseados em Redes Neurais Artificiais. Estas redes são técnicas de inteligência artificial, inspiradas na natureza e capazes de identificar padrões e inferir conhecimentos, realizando comparações entre a saída real e a gerada pelo modelo. Utilizaram-se os toolboxes de identificação de sistemas e de redes neurais disponíveis no software Matlab, para desenvolvimento dos modelos. Com estes, neste trabalho foram apresentados os principais conceitos envolvidos em modelagem utilizando modelos paramétricos e redes neurais artificiais. Por fim, são apresentadas comparações entre os resultados obtidos com os respectivos critérios adotados e as técnicas utilizadas apontando para suas virtudes e limitações na solução deste problema. Essas comparações são feitas baseando-se em resultados obtidos para os modelos propostos a partir de dados reais obtidos em testes de qualidade de cabos LAN. / This study consists of a comparison between two system identification modeling techniques applied to predict two important performance parameter involved on a LAN telecommunication cable, which are Insertion Loss and Attenuation Crosstalk Ratio Far End. This work focused on representing the relation between two different ways of measuring a cable by modeling techniques using Parametric Models, which are based on techniques of polynomial comparison performing output models comparison considering Akaike, Bestfit and Residuals analyses criteria and in sequence the Artificial Neural Network, which is an artificial intelligence technique inspired on nature that can identify standards and knowledge, performing a comparison between the real output and the model output. All of that using the Matlab system identification and neural networks toolboxes. On this work were presented the main concepts involved on modeling using parametric models and Neural Networks and was performed a comparison between the obtained results with the adopted criteria and the applied techniques pointing to each advantage and disadvantage for the solution of this problem.