Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T09:13:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-21T14:51:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 206927.pdf: 1257800 bytes, checksum: 238446807652ab06b7b697c57995ce56 (MD5) / A Robótica Baseada em Comportamentos (RBC) se baseia na emergência de comportamentos robóticos de modo a garantir inteligência e autonomia nas ações que um agente deve descrever para alcançar seus objetivos. Desta forma, surge a necessidade de se achar uma maneira formal de representar estes comportamentos robóticos, mantendo características como complexidade, concisão e compactação na representação. Neste trabalho se afirma que as linguagens contidas na hierarquia de Chomsky são capazes de representar esta variada gama de comportamentos robóticos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-21T15:11:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 206930.pdf: 862339 bytes, checksum: f89fa3e08191c95b18694e8ae2555223 (MD5)

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. / Made available in DSpace on 2012-10-21T20:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 205195.pdf: 5435193 bytes, checksum: 248fe2ac09513cc3bd7e8aea4fb1cd3b (MD5) / Neste trabalho é implementado um algoritmo de controle preditivo com modelo adaptativo em um reator de pirólise operando em regime semibatelada. Um reator de 8L e mais um sistema de separação foram desenvolvidos para este propósito. A temperatura do reator é controlada através de um sistema de controle digital implementado para este processo. O modelo utilizado para inferir sobre o processo é uma rede neural multicamada completamente recursiva. Inicialmente um controlador preditivo é implementado, notando-se um problema de desvio permanente da variável controlada em relação ao set point. Para evitar problemas de offset um algoritmo adaptativo é adotado, efetuando on-line a atualização dos pesos da rede. A rede neural é utilizada para predizer explicitamente a saída do processo (temperatura do reator) através de um horizonte de predição pré-definido. Esse vetor de saída do processo é usado para estimar, através de otimização, as entradas do processo (potência de aquecimento). O Controlador preditivo adaptativo apresentou desempenho superior aos controladores clássicos do tipo retroalimentação, estabilizando a temperatura sem overshoots significativos, sem offset e conseguindo compensar os fortes distúrbios ocasionados pelo alívio da pressão do reator através da liberação parcial dos produtos da pirólise de borra de tinta.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T22:35:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 186485.pdf: 500433 bytes, checksum: a50adf14051c6cfce1b92de8a215ebc2 (MD5) / O reconhecimento de fala tem várias áreas de aplicação: tradução de textos, ditados, interfaces de computadores, serviços automáticos por telefone e aplicações industriais de propósito gerais. A principal razão para o sucesso dos sistemas de reconhecimento tem sido demonstrada pelo aumento na produtividade propiciada por estes, que assistem ou substituem operadores humanos. Esta dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de fala. As redes neurais artificiais surgem como o principal paradigma para o desenvolvimento destes sistemas, já que estas têm como principais características seu paralelismo, capacidade de treinamento, generalização, não linearidade e robustez.Essas vantagens são confirmadas através dos experimentos realizados neste trabalho, no qual comprova-se a importância das redes neurais artificiais para tais aplicações.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2002 / Made available in DSpace on 2012-10-20T06:44:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 266455.pdf: 2195807 bytes, checksum: 6c4aa278c4912dca2b6f730745626ae8 (MD5) / A Inteligência Artificial tem sido um dos principais campos de estudo na área da Ciência da Computação tentando resolver problemas de difícil solução. Todos os problemas são difíceis até que sua solução seja conhecida (Fogel, 1995). Os métodos de abordagem de problemas de difícil solução encontram na Inteligência Artificial respostas satisfatórias através de paradigmas como os modelos conexionistas baseados na estrutura neuronal do cérebro humano. As Redes Neurais surgiram com o intuito de obter resultados satisfatórios comparados aos sistemas especialistas, que falham em área de competência não restrita. Essa característica é imprescindível quando tratamos problemas voltados ao âmbito biológico, pois é preciso interagir com o meio, reconhecer padrões, adaptar-se e estabelecer processos indutivos e dedutivos. A Ciência da Computação tem propiciado a evolução do conhecimento na área de Ciência Biológica e da Saúde. Citando pesquisas como o Projeto Genoma, visualizamos a Ciência da Computação não apenas como fator auxiliar, mas sim como fator limitante no desenvolvimento destas pesquisas. Isso têm direcionado grande número de trabalhos de defesa de tese voltados para a área de Ciência Biológica e da Saúde objetivando a aplicação de Inteligência Artificial em processos de classificação e diagnóstico, onde os métodos convencionais falham ou a precisão não alcança um valor de confiança suficiente. A proposta deste trabalho é utilizar as Redes Neurais como ferramenta no processo de classificação cefalométrica de um indivíduo. A Cefalometria utiliza métodos estatísticos convencionais para obtenção destes resultados, estudando um universo de indivíduos restritos a áreas geopoliticamente isoladas ou com pouco cruzamento racial. A aplicação de Redes Neurais como Método de Classificação Cefalométrica pode aproximar a precisão dos resultados a um valor de confiança suficiente comparada aos métodos atuais. / Artificial Intelligence has been one of the main matters in Computational Science area that tries to find solutions for difficult problems or those ones whereas is impossible to be solved. All the problems are difficult until their solution be known. (Fogel 1995). Approaching methods for difficult problems can get answers by paradigms like connexionistic models based on human brain neuronal structures. Neural Networks appeared intending to obtain satisfactory results compared to Specialist System that fails in unrestricted competence area. This characteristic is needful when we work out in problems pertaining to biological scopes causer we need to interact with the environment, recognizing patterns and adapting ourselves to establish inductive and deductive process. Computational Science has been providing knowledge evolution in Biological Science and Health area. Mentioning researches such as Genome Project we foresee Computational Science not only as an auxiliary factor but also a limitable one for these researches development. So this has been guiding a great number of works for thesis presentations involving Biological Science and Health areas aiming the use of Artificial Intelligence in diagnosis and classification processes whereas conventional methods or precision does not reach enough reliability. Cephalometry, an Biological Science area for studying human cranial measures, uses conventional statistical methods to obtain anthropomorphic characteristics studying an universe of individuals, restricted to an isolated geopolitical areas, or with few racial crossing. The proposal for using Neural Network as a Cephalometric classification method aims, in this work, to approach results in precision and accuracy an enough reliable value compared to the actual methods.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T10:14:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 195587.pdf: 955703 bytes, checksum: b8985042df5f6b7ddeaa25bb04b73172 (MD5)

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T20:47:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 144774.pdf: 774662 bytes, checksum: 5c8e124ac926a1b34778c092ccec187b (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-19T04:04:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T00:33:28Z : No. of bitstreams: 1 183195.pdf: 46731756 bytes, checksum: 7bb2ffc5e791600f64377b0b999d16fc (MD5) / Dentro das arquiteturas de controle de robôs móveis autônomos, a navegação é uma das áreas fundamentais, constituindo a camada intermediária entre o controle dos motores e sensores e o planejamento de tarefa. Tratam-se aqui as três abordagens existentes à navegação: a abordagem planejada ou deliberativa, como uma tentativa inicial de delimitar o problema utilizando um modelo estático do ambiente; a abordagem reativa, como uma alternativa à atuação dos robôs móveis autônomos em ambientes dinâmicos reais, possibilitando ao robô agir segundo os estímulos recebidos do ambiente; e por fim, a abordagem híbrida, que une as melhores características das anteriores, provendo ao robô um comportamento mais "inteligente", com características de aprendizado e adaptação. A grande questão nesta abordagem é, justamente, dosar planejamento e reatividade. São descritas aqui, várias implementações das três abordagens que possibilitam observar as características de cada abordagem ressaltando as vantagens do uso de abordagens híbridas. Ao final, observa-se que a escolha de uma ou outra abordagem está, fundamentalmente, vinculada ao tipo de tarefa que o robô irá realizar. Ressalta-se também a necessidade de dotar os sistemas autônomos de capacidades cognitivas para a criação de robôs verdadeiramente "inteligentes".

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-03-22Bitstream added on 2014-06-13T20:27:52Z : No. of bitstreams: 1 affonso_co_dr_guara.pdf: 1152405 bytes, checksum: 8f0081a68fda3c66a6f0ef4bcd0e9cac (MD5) / Para se obter produtos e serviços que atendam ao nível de produtividade exigida pelo mercado, deve-se otimizar vários fatores determinantes na usinagem da madeira. O atual objetivo da pesquisa em Inteligência Artificial dedica-se ao desenvolvimento de sistemas inteligentes flexíveis e auto ajustáveis, com vistas à diminuição da presença de operadores humanos, de forma que o controle destes processos seja realizado através de sistemas computacionais. A usinagem da madeira se caracteriza pela ação de vários agentes, que de forma geral, são muito complexos para serem representados de forma analítica, adicionalmente as respostas destes sistemas são não-lineares. Portanto, estas dificuldades na modelagem do processamento da madeira justificam a utilização de redes neurais como ferramenta para melhoria de processo, e consequente agregação de valor ao produto final. O objetivo deste trabalho foi utilizar a capacidade de aprendizagem e a generalização das redes neurais e outras técnicas de inteligência computacional no processamento de madeira. A metodologia utilizada consistiu em utilizar redes neurais do tipo Multilayer Perceptrons (MLP) associadas à Lógica Fuzzy para construção de controlador do processo de usinagem da madeira. Adicionalmente as redes neurais realizaram uma classificação de imagens com relação aos defeitos superficiais da madeira. Foi utilizadas bases de dados obtidas através dos processos reais de usinagem da madeira. Os resultados obtidos foram satisfatórios, o que confirma que as redes neurais foram uma... / In order to obtain products and services to exceed the level of productivity required by the market, many machining wood factors should be optimized. The current goal of research in Artificial Intelligence is dedicated to develop intelligent flexible systems, self-adjusting, to decrease the presence of human operators. The control of these processes is done through the help of computer systems composed from software and hardware. The modern industrial processes are characterized by the action of various agents that are generally too complex to be represented analytically, additionally answers these systems are non-linear. Therefore, these difficulties in modeling wood machining process justify the use of Neural Network as a tool for process improvement and to add value to the final product. Computational Intelligence techniques such as Neuro-Fuzzy Networks have been proved applicable to this problem, since they combine the ability to learn from examples and to generalize the information learned from the neural network with the ability of Fuzzy Logic to turn variables into linguistic rules. The objective of this work is to use the learning ability and generalization of neural networks and other techniques of Artificial Intelligence in machining materials, which have solid non-linear character. The results were satisfactory, thus confirming the neural... (Complete abstract click electronic access below)