Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-01-31T15:46:56Z No. of bitstreams: 1 2012_CristovamAlbanoSilvaJunior.pdf: 2422961 bytes, checksum: 1b2427ea94d6f7ef03e86fb917635ad1 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-03-22T11:33:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_CristovamAlbanoSilvaJunior.pdf: 2422961 bytes, checksum: 1b2427ea94d6f7ef03e86fb917635ad1 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-22T11:33:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_CristovamAlbanoSilvaJunior.pdf: 2422961 bytes, checksum: 1b2427ea94d6f7ef03e86fb917635ad1 (MD5) / RFID e outras tecnologias sem fio têm sido objeto de estudo em aplicações de localização de usuários em ambientes internos de edificações. Existem diferentes formas de se prover a localização com as variáveis disponibilizadas por estes sistemas, sendo uma das mais populares, a utilização do RSSI como referência, pois esta grandeza possui relação com a distância entre o transmissor e o receptor do sinal. Entretanto, promover a localização em ambientes internos de edificações com o RSSI não é trabalho tão trivial, pois o sinal RF sofre interferências diversas, próprias do canal de comunicação RF em ambientes internos e de difícil modelagem, durante seu trajeto, ocasionando muita incerteza nos valores registrados pelos equipamentos que compõe o sistema RFID. Elas podem ser minimizadas através da aplicação de ferramentas computacionais como o filtro de Kalman e as redes neurais MLP e LVQ ou as SVM, treinadas com amostras de sinal que representem de forma qualitativa a área em que será provida a localização. O presente trabalho compara o desempenho destas ferramentas computacionais aplicadas a um banco de dados coletado de um sistema de RFID com tags ativas disponibilizado no LARA para experimentos. Tal sistema será usado para a classificação de ambientes delimitados do LARA, onde estarão usuários portadores das tags RFID, para assim controlar o sistema de climatização daquele laboratório. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / RFID and others technologies have been object of study in applications of indoor localization. There are different ways of providing localization with the variables provided by these systems, one of the most popular is the use of RSSI as the reference, since it has relation with the distance between the transmitter and the receiver of the signal. However, to provide the indoor localization with RSSI is not so trivial, because the RF signal suffers from various interferences, own of RF indoor communication channel and its very difficult modeling, during its course, causing much uncertainty on the registered values of RSSI by the equipments of RFID system. These uncertainties can be minimized by the application of some computational tools such as Kalman Filter and classifiers as MLP or LVQ neural networks, or the SVM, trained with signal samples that represent in a qualitative form the area in that the localization will be provided. This work compares the performance of this computational tools applied to the data collected from an RFID system with active tags, available in LARA to the experiments, and that will be used to classify some delimited environment of LARA, where users with RFID tags will be, and then control the HVAC system of that laboratory.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2006. / Submitted by Diogo Trindade Fóis (diogo_fois@hotmail.com) on 2009-11-06T20:27:36Z No. of bitstreams: 1 2006_Daniel Lyra Rocha.pdf: 4174458 bytes, checksum: 66449efe6547d484ebfe30c24c2e0fac (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2010-10-22T15:35:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_Daniel Lyra Rocha.pdf: 4174458 bytes, checksum: 66449efe6547d484ebfe30c24c2e0fac (MD5) / Made available in DSpace on 2010-10-22T15:35:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_Daniel Lyra Rocha.pdf: 4174458 bytes, checksum: 66449efe6547d484ebfe30c24c2e0fac (MD5) / O trabalho descrito nesta dissertação objetiva realizar uma contribuição acadêmica no avanço da utilização de redes neurais artificiais para detecção de intrusão. De uma maneira bem didática o leitor vai aprendendo, capítulo a capítulo, sobre os paradigmas envolvidos no problema. No último capítulo, ele pode acompanhar uma prova de conceito real sobre a proposta realizada. Trata-se da utilização de um rede real para a coleta de dados de intrusão que servirão para o treinamento de redes neurais artificiais voltadas para detecção de intrusão. A contribuição sobre os trabalhos já realizados no assunto anteriormente é a utilização de uma honeynet para coleta dessas intrusões. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The described work in this thesis objective to carry through an academic contribution in the advance of the use of artificial neural nets for intrusion detention. In a well didactic way the reader goes learning, chapter after chapter, on the involved paradigms in the problem. In the last chapter, it he can follow a test of real concept on the proposal carried through. One is about the use of a real net for the collection of intrusion data that will serve for the training of artificial neural nets directed toward intrusion detention. The contribution on the carried through works already in the subject previously is the one use honeynet for collection of these intrusions.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2009. / Submitted by Larissa Ferreira dos Angelos (ferreirangelos@gmail.com) on 2010-03-30T18:14:05Z No. of bitstreams: 1 2009_LiChongLeeBacelardeCastro.pdf: 1878641 bytes, checksum: 60dc5efda5a0f60a3b26c89bb0423704 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2010-05-06T17:34:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_LiChongLeeBacelardeCastro.pdf: 1878641 bytes, checksum: 60dc5efda5a0f60a3b26c89bb0423704 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-05-06T17:34:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_LiChongLeeBacelardeCastro.pdf: 1878641 bytes, checksum: 60dc5efda5a0f60a3b26c89bb0423704 (MD5) Previous issue date: 2009-03-30 / A inteligência computacional vem mudando a forma com que alguns problemas são tratados e solucionados, pois fornece um manancial poderoso de soluções para pesquisadores de todas as áreas, inclusive em aplicações difíceis, extremamente restritivas, ou mesmo consideradas impossíveis. Neste trabalho, os Algoritmos Genéticos (AGs) e as Redes Neurais Artificiais (RNAs) são utilizados para a otimização de estruturas reticuladas e estruturas contínuas em 2D e 3D. A utilização dos AGs visam obter uma solução para um problema específico usando uma estrutura de dados baseado em um cromossomo, uma das possíveis soluções do problema. A utilização das RNAs por sua vez visam generalizar o processo de otimização em substituição aos métodos clássicos de análise estrutural. Os cromossomos são estruturados em uma cadeia binária e operadores genéticos são aplicados para gerarem novos pontos amostrais em um espaço de busca que recombinam estas estruturas preservando e aprimorando informações críticas. O Método dos Elementos Finitos (MEF) é combinado com o AG com o intuito de avaliar cada solução possível produzida no caso da otimização de peso e o Método dos Elementos de Contorno (MEC) para as a otimização de forma. Para os outros casos o Método das Soluções Fundamentais (MSF) é utilizado. O MSF é uma técnica de contorno indireta que evita singularidades por definir uma superfície fictícia que envolve todo o domínio do problema, não requer malha, nem integração e permite obter resultados em pontos do contorno e do interior sem a necessidade de aplicação de técnicas especiais. Para modelar termos não homogêneos, o MSF é combinado com o Método de Reciprocidade Dual (DRM), empregando a função de aproximação Polyharmonic Splines. A otimização das estruturas são obtidas por meio da minimização da função objetivo. A função objetivo é responsável por classificar os indivíduos de acordo com o grau de adaptação. O MEC, MEF e o MSF permitem avaliar das estruturas. As áreas, que são as variáveis de projeto, ou o raio da superfície fictícia, devem estar dentro de determinados limites, para obter soluções factíveis. O controle dessa região através de restrições é proporcionado pela consideração de penalizações na função objetivo. Restrições são aplicadas às tensões e aos deslocamentos nodais. São utilizados nas análises estruturas clássicas de otimização e da resistência dos materiais para comparação, objetivando demonstrar a robustez e sua eficiência frente a outros métodos. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Computational Intelligence is changing the way that some problems are treated and solved, because it provides powerful source of solutions for researchers of all areas including difficult applications, extremely restrictive cases or even problems considered to be impossible. Here the Genetic Algorithms (GA) and the Artificial Neural Networks (ANN) are used to optimize frame type structures and continuous structures in 2D and 3D. The use of GA aims at obtaining a solution for a specific problem using a data structure based on the chromosome, one of the possible solutions to the problem. The use of ANN on the other hand, aims al generalizing the process of optimization, substituting the classical methods of structural analysis. The chromosomes are structured in binary strings and genetic operators are applied to generate new sampling points in the search space which recombines these structures preserving and improving critical information. The Finite Element Method (FEM) is combined with the GA in order to evaluate each possible solution produced in the case of minimum weight and the Boundary Element Method (BEM) for shape optimization. For other cases the Method of Fundamental Solutions (MSF) is used. The MSF is an indirect boundary technique which avoids singularities by defining a fictitious surface which involves all of the problem domain. It does not require neither elements nor integration and allows results to be obtained at both boundary and internal points without the need to apply special techniques. To model non homogenous terms, the MSF is combined with the Dual Reciprocity Method (DRM) employing Polyharmonic Spline approximation function. The optimization of structures is obtained by the minimization of the objective functions for the examples considered. The objective function is responsible for classifying the individuals according to degree adaptation. BEM, FEM and MFS allow the structures to be evaluated. The cross sectional areas, which are the project variables, or the radius of the fictitious surface should be within given limits in order to obtain feasible solutions. The control of this region, through the use of constraints, is done by considering penalty functions with the objective function. Constraints are applied to the stress and strength of materials for comparison, with the objective of showing the robustness and efficiency in relation to other methods.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Elna Araújo (elna@bce.unb.br) on 2010-04-29T19:54:46Z No. of bitstreams: 1 2009_JulioCesarPeixotodeOliveira.pdf: 2401843 bytes, checksum: 436b4f8f77017c38cf3cccad6f81c772 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-05-07T21:06:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_JulioCesarPeixotodeOliveira.pdf: 2401843 bytes, checksum: 436b4f8f77017c38cf3cccad6f81c772 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-05-07T21:06:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_JulioCesarPeixotodeOliveira.pdf: 2401843 bytes, checksum: 436b4f8f77017c38cf3cccad6f81c772 (MD5) Previous issue date: 2009-08 / O objetivo desta tese de doutorado é a avaliação de controle neural em um processo de quatro tanques acoplados, em escala de laboratório, onde se deseja controlar a altura do nível de água do quarto tanque. A dinâmica desse processo é não linear, uma vez que as vazões nos tanques dependem da raiz quadrada das alturas dos níveis de água. Sendo esse tipo de processo bastante comum em escala industrial principalmente nos ramos químico e petroquímico. Por se tratar de um processo não linear, o desempenho de controladores clássicos depende fortemente da faixa de operação do processo, o que exigiria, assim, ajuste dos seus parâmetros em diferentes pontos de operação. Vários controladores são implementados, objetivando a avaliação, pesquisa, validação e melhoria no desempenho de controladores neurais artificiais. A resposta característica deste processo não permite um bom desempenho, numa ampla faixa de operação, utilizando-se controladores convencionais, justificando assim o uso dos controladores neurais. Para o projeto, implementação, simulação e controle neural no processo, foram implementados em um computador comercial de uso geral, utilizando o software Matlab/Simulink. Para executar o controlador neural, utilizaram-se módulos eletrônicos de conversão. A metodologia empregada foi: a identificação, treinamento, simulação e controle para a faixa de operação pretendida com os sinais obtidos da planta. O modelo aproximador NARMA-L2 (Nonlinear Autoregressive-Moving Average-Norma-L2), foi inicialmente usado para modelar a planta e posteriormente a RNA foi usada no modelo da planta para calcular a lei de controle. O algoritmo proposto por Narendra, K.S. and Mukhopadhayay, 1997, transforma o sistema não linear em um sistema linear através do cancelamento das não linearidades. A vantagem sobre a engenharia convencional de controle é que a rede neural aprende com dados obtidos do processo. Experimentos e simulações de controles foram realizados nesse processo. Resultados experimentais e tabelas comparativas são apresentados ao longo desta tese. Mostra-se a viabilidade da abordagem neural de pesos fixos para o controle de plantas nãolineares. Ressalta-se, também, que para esse processo, existem casos onde os controladores neurais utilizados não podiam ser sintonizados para dar um desempenho satisfatório. A contribuição principal desta tese consiste em mostrar uma avaliação do controlador neural NARMA-L2, em um complexo processo de quarta ordem não linear. Uma avaliação, até o momento, despercebida. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The main goal of this doctorate thesis is the evaluation of neural control on a four interconnected tanks process, in laboratory environment, where the controlled variable is the water level height of the fourth tank. The dynamics of this process is non linear, as the outflow from the tanks depends on the square root of corresponding water height. This type of process is quite common in industrial applications as, for example, chemical and petrochemical plants. Because the process is non linear, the performance of conventional control techniques depends strongly on the operation points, thus, on parameters adjustment for each operation point. Many different controllers have been implemented aiming the evaluation, research, validation and improvement of artificial neural controllers. The characteristic behavior of this process does not allow satisfactory performance on a wide operation range with the use of conventional controllers, what justifies the use of neural controllers. For the design, implementation and simulation of the neural controller on the process, a general purpose commercial computer had been used to run a Matlab/Simulink software environment. To implement the neural controller, electronic interface modules have been used. The adopted methodology was: identification, training, simulation and control for the proposed operation range using data captured from the plant. The NARMA-L2 structure (Nonlinear Autoregressive-Moving Average-Norm-L2) was initially used to model the plant, while the RNA plant model was used subsequently to calculate the control law. This algorithm, proposed by Narendra, K.S. and Mukhopadhayay, 1997, transforms, in the ideal case, the non linear system into a linear system through the addictive and multiplicative cancellation of non linearities. The advantage of neural networks over conventional control engineering is that it neural networks learn from the process data. Many simulations and experiments with neural controllers have been carried out on the process. Experimental results of neural control and comparative tables are presented throughout this thesis. The viability of neural networks with fixed weights for the control of non linear plants is demonstrated. It should be remarked that, for this process, there are cases for which the neural controller could not be tuned to deliver satisfactory performance. The main contribution of this thesis is showing an evaluation of NARMA-L2 neural control on a complex fourth order non linear process. So far, an unseen evaluation.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2009. / Submitted by Allan Wanick Motta (allan_wanick@hotmail.com) on 2010-06-08T19:58:48Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Carmen_Bittencourt.pdf: 982743 bytes, checksum: c1292a827e705b4cf35b8ecc19a2a817 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2010-06-09T19:51:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Carmen_Bittencourt.pdf: 982743 bytes, checksum: c1292a827e705b4cf35b8ecc19a2a817 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-06-09T19:51:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Carmen_Bittencourt.pdf: 982743 bytes, checksum: c1292a827e705b4cf35b8ecc19a2a817 (MD5) Previous issue date: 2009 / No Brasil, a classificação do acabamento de gordura em carcaças bovinas é realizada por meio de inspeção visual de regiões predefinidas da carcaça, feita por um profissional habilitado, seguindo os critérios estabelecidos na Portaria N.o 612/89 do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. O acabamento é classificado em cinco categorias, de 1 a 5. Esse método, por ser subjetivo, é mais propenso a ocorrência de erros de classificação. Essa pesquisa propõe uma metodologia para aquisição de imagens digitais de carcaças bovinas durante o abate e a classificação automática do acabamento de gordura das carcaças. A metodologia proposta é baseada no uso de redes neurais artificiais e compreende duas fases distintas. A primeira delas, consiste no uso de uma rede MLP com treinamento Levenberg - Marquardt para segmentação das regiões de gordura. A segunda consiste em usar uma rede MLP com treinamento de retropropagação do erro para classificar a carcaça em relação ao acabamento da gordura. Os resultados obtidos foram o desenvolvimento do protótipo de aquisição de imagens de carcaças bovinas, o uso de redes neurais para segmentar a gordura em imagens digitais das carcaças obtidas sem a utilização de artifícios de intervenção no processo de abate e a proposição de um classificador neural com acurácia de 86% na classificação do acabamento de gordura. Para a realização dessa pesquisa, até o momento foram coletadas 4.710 imagens de carcaças bovinas, utilizando o protótipo desenvolvido. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In Brazil, the classification of fat layer of bovine carcasses has to follow the Regulation Act number 612/89 from the Ministry of Agriculture (MAPA). There are five class of fat layer, growing from 1 to 5. This process is performed by mean of visual and subjective observation of specific regions of the carcass, done by a technician during the bovine slaughter process inside the meat industries. The technician is certified by the MAPA. This paper proposes a methodology for automatic classification of the fat layer in bovine carcasses based on two steps. The first one uses an artificial neural network to segment the fat regions of digital image of bovine carcasses. This artificial neural network is a MLP training with the Levenberg - Marquardt algorithm. The imagens have been gathered with no intervention in the process of slaughter. The second step comprises the proposal of a classifier of the fat layers in bovine carcasses based on both a MLP backpropagation artificial neural network and the Regulation Act 612/89 of the Ministry of Agriculture. Until now, the results obtained were the proposal of a functional prototype for image acquisition of carcasses during the slaughter process and the performance level of 86% of accuracy in a experimental evaluation for the fat layers classifier based on artificial neural network. For the purposes of this research so far were collected 4,710 images of bovine carcasses, using the prototype developed.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2006. / Submitted by Thaíza da Silva Santos (thaiza28@hotmail.com) on 2011-02-12T14:29:07Z No. of bitstreams: 1 2006_HelenCarvalhoCarmo.pdf: 2895894 bytes, checksum: ae5d45114411d242b5229f010e0f939d (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2011-02-15T22:16:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_HelenCarvalhoCarmo.pdf: 2895894 bytes, checksum: ae5d45114411d242b5229f010e0f939d (MD5) / Made available in DSpace on 2011-02-15T22:16:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_HelenCarvalhoCarmo.pdf: 2895894 bytes, checksum: ae5d45114411d242b5229f010e0f939d (MD5) / Neste estudo realizou-se, pela primeira vez, o projeto de uma memória associativa estocástica, através da conexão de blocos de circuitos com funções específicas utilizando somente transistores mono-elétron. A viabilidade da conexão de blocos, integrando sistemas é demonstrada apresentando uma metodologia de projeto para a realização de sistemas nanoeletrônicos, utilizando o conceito hierárquico na composição dos circuitos. A funcionalidade do sistema formado pela memória associativa foi verificada a partir de simulações parciais e integrais do sistema, com ferramenta CAD profissional . _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this study the design of an stochastic associative memory, based upon single-electron transistors, was, for the first time, carried out. An hierarchical design methodology, suitable for single-electron circuit conception was also devised in this work. The associative memory circuit design’s performance was validated using professional electrical simulators.

Orientadores: Edson Bim, Fernando José Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T01:48:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marchi_RodrigoAndreolide_M.pdf: 5160130 bytes, checksum: 8e043b48f5cd0e86cc078b3adc27f74b (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Neste trabalho é apresentada a estratégia de Controle Direto de Potência para o Gerador de Indução Duplamente Alimentado utilizando um controlador Perceptron de Múltiplas Camadas. O controlador tem a função de gerar os sinais das componentes de eixo direto e quadratura da tensão do rotor, sem a necessidade de controladores de corrente. A estratégia de controle apresentada permite operar o conversor de potência, conectado aos terminais do rotor, com frequência de chaveamento constante. A rede neural foi treinada off-line, a partir de um algoritmo de otimização de segunda ordem baseado no gradiente conjugado estendido, utilizando um conjunto de amostras obtido por meio da simulação digital de uma máquina de rotor bobinado de potência igual a 2 MW. Resultados de simulação digital com os dados dessa máquina, operando no modo gerador e com dupla alimentação, são apresentados para vários valores de potência ativa e reativa, e para velocidades fixas e variáveis, compreendidas na faixa de -15% a +15% da velocidade síncrona. Com o controlador implementado por uma rede neural artificial e treinada para uma máquina de 2 MW, testes de simulação digital e experimentais para uma máquina de 2,2 kW, operando na velocidade subsíncrona, são apresentados para validar a proposta / Abstract: This work presents a direct power control strategy for the doubly fed induction generator using a controller artificial neural networks, more specifically a multilayer perceptron. The controller has the role of generating the direct and quadrature-axis component signals of the rotor voltage, without the need of current controllers. The proposed control strategy allows to operate the converter, connected to the rotor terminals, with a fixed switching frequency. The multilayer perceptron was subject to an off-line training procedure using a second order algorithm based on an extend version of the conjugate gradient algorithm, using a set of samples produced by a 2 MW machine's digital simulation. Results of digital simulation for this machine are presented for several values of active and reactive power, with the generator operating on fixed and variable speed, in the range of -15% and +15% of the synchronous speed, considering the parameters of 2 MW machine. With the artificial neural network controller designed for this machine, digital simulation tests and experimental tests for a 2,2 kW machine, operating in a sub-synchronous speed, arc presented to validate the proposal / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Jacques Wainer / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-05T07:24:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Elias_GuilhermeSteinberger_M.pdf: 3432904 bytes, checksum: 9dba0032d1f963b571f539e39035e9d9 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Esta é uma pesquisa, na área de Tecnologias de Informação, sobre como as inovações são disseminadas em sociedade. Tomando o trabalho de Everett Rogers (1962) sobre "difusão de inovações" como referência, o estudo situa-se na interface desta área com os campos da Sociologia e do Marketing, permitindo avaliar como as mudanças ou os novos conceitos são recebidos ou rejeitados em agrupamentos de diferentes naturezas. A representação de como as inovações penetram nestas populações tem sido feita através de simulações baseadas em grafos, onde cada vértice representa um membro da população. Nos estudos de Rogers e outros pesquisadores, prevalece uma forma aleatória de interconexão destes membros, aqui chamada de "mundo aleatório". Entretanto, mais recentemente, Watts (1999) descobriu que, sob certas condições, membros de grupos interconectam-se de forma que todos possuam apenas uns poucos intermediários entre si, em contextos onde haja vizinhanças com muitos membros já interconectados. Ainda hoje se estuda as causas para este fenômeno, chamado de "mundo pequeno". O objetivo deste trabalho é verificar como se comporta a curva de "difusão de inovações" em contextos com tais características e identificar as diferenças em relação ao modelo onde as interconexões eram aleatórias. Os primeiros resultados mostraram que, na maioria dos casos aqui analisados, a velocidade de aceitação de inovações (performance) é inferior em contextos de "mundo pequeno", se comparada aos de "mundo aleatório". Ao redesenharmos, entretanto, modelos de "mundo pequeno" com as mesmas definições de Watts e extraindo a aleatoriedade, encontramos uma performance superior, ainda que bem mais sensível do que as versões de Rogers e Watts em relação às características da população. Concluímos que a adoção de alguns modelos de "mundo pequeno" (desde que bem parametrizados) pode ser mais produtiva e permitir preservar características do mundo real, ou seja, obter efeito mais "natural". Testamos diferentes parâmetros, encontrando como mais produtivos: o grau de independência das novas conexões em relação às anteriores ( parâmetro a), a probabilidade aleatória de conexão entre dois membros quaisquer (parâmetro p), a quantidade média de conexões por membro (parâmetro km), a seleção de membros inovadores como líderes locais (além de possuírem conexão com outros grupos, detêm alto índice de conexões com seu próprio grupo). O modelo para simulação aqui utilizado, com pequeno ajuste, foi o de "multiagentes" idealizado por Maienhofer e Finholt (2000) / Abstract: This is a research in the area of Information Technology about how are the innovations disseminated in society. Taking the work of Everett Rogers (1962) about "diffusion of innovations" as reference, the study takes p1ace in the interface of this area with the fields of Sociology and Marketing, allowing evaluating how do the changes or new concepts are received or rejected in groups of different natures. The representation of how do the innovations penetrate in these populations has been done by simulations based on graphs, where each vertex represents one member of the population. In the studies of Rogers and other researchers, prevails a random shape of interconnection of these members, here known as "random world". But recent1y, Watts (1999) discovered that, under certain conditions, members of groups interconnect in such a way where all of them have on1y a few intermediates between each other, in contexts where there are neighborhoods with many members already connected. Still today, it's studied the causes for this phenomenon, known as "small world". The objective of this work is to verify how is the behavior of the curve of "diffusion of innovations" in contexts with these characteristics and identify the differences regarding the model where the interconnections were random. The first results showed that, in the majority of the cases here analyzed, the velocity of acceptance of innovations (performance) is lower in contexts of "small world", if compared to those from "random world". But, after redesigning models of "small world" based on the same definitions of Watts and extracting the randomness, we found a superior performance, even though it' s more sensible than versions of Rogers and Watts regarding the characteristics of the population. We concluded that the adoption of some models of "small world" (if with good parameters), can be more productive and allow the preservation of characteristics of real world, that means, to obtain a more "natural" effect We tested different parameters, finding advantages in the following: the degree of independence of new connections regarding the previous connections (parameter a), the random probability of connection between any two members (parameter p), the medium quantity of connections per member (parameter km), the selection of innovators members as local leaders (they have connection with other groups and high index of connections with their own group). The model used here for simulation, with little adjust, was the "multi-agents" idealized by Maienhofer and Finholt (2000) / Mestrado / Engenharia de Software / Mestre Profissional em Computação

Orientador: Alberto Cliquet Junior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T02:14:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SepulvedaInostroza_FranciscoAntonio_D.pdf: 5318905 bytes, checksum: 2a00dce8f4d1730aac901f2bb9e659fe (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste Trabalho, foi explorada a aplicação de redes neurais artificiais para o controle da marcha por meio de estimulação elétrica neuromuscular em pacientes com lesão medular. Para tanto, dois caminhos independentes foram seguidos, um teórico, e outro experimental. No estudo teórico, foi preparada uma rede neural de três camadas para modelar as transformações sensório-motoras segmentares ocorridas durante a marcha num plano. As entradas para a rede neural foram proporcionais aos ângulos de flexão e extensão do quadril, joelho e tornozelo, e à componente vertical da força de reação do solo. As saídas foram proporcionais ao nível de atividade em cinco músculos essenciais à produção da marcha vista num plano sagital. Os resultados de simulações com várias estruturas neurais diferentes indicam uma melhora no controle do movimento quando a última saída é incluída no vetor de entrada atual. Além disso, o controle da marcha parece ser melhor quando executado por duas redes independentes (uma para a fase de apoio da marcha, e outra para a fase de balanço) do que quando uma única rede é usada para o controle de todo o ciclo da marcha. Por outro lado, nenhuma melhora foi observada com a inclusão de recursão no algo ritmo de aprendizado, memória de entradas passadas, intraconectividade na camada escondida, conectividade seletiva entre as camadas escondida e de saída, ou do uso de derivadas dos sinais de entrada e saída. No trabalho experimental, uma rede neural de três camadas foi usada no controle adaptativo da geração da fase de balanço. Dois sistemas foram testados. No Sistema 1, na ntrada da rede neural foram usados os sinais dos goniômetros de joelho e tornozelo elo.,Sistema 2, os ângulos do quadril e joelho foram considerados. Em ambos os casos, as saídas foram proporcionais ao aumento ou diminuição da largura de pulso aplicada. A estimulação foi aplicada no nervo femoral e no nervo peroneal comum. A rede neural foi treinada de modo 'on-line' e ?off-line'. Para avaliar o desempenho dos sistemas, varias combinações de largura de pulso foram preestabelecidas. A resposta do sistema (movimentos produzidos) foi então comparada a um ciclo de referência obtido para cada sessão de testes. O treinamento 'on-line' consistiu na aplicação de punição e reforço positivo de modo seletivo. Tanto o esquema 'off-line' como o esquema 'on-line' incluíram o uso de um algo ritmo de retropropagação acelerado. Ao comparar o desempenho dos Sistemas I e 2, o primeiro parece ser melhor. Além disso, o desempenho da rede durante o treinamento 'on-line' é melhor que o da rede treinada apenas 'off-line'. De acordo com alguns resultados, um protótipo no Sistema I foi preparado e usado na geração do ciclo completo da marcha em um paciente com lesão medular / Abstract: This work consisted in the application of artificial neural network algorithms for control of gait generated by NeuroMuscular Electrical Stimulation (EENM) in spinal cord injured subjects. Two independent approaches were attempted -namely, a theoretical, and an experimental approach. ln the theoretical study, a three-Iayered neural network was set up to modei the segmental sensorimotor transformations involved in leveI walking. Network inputs were proportional to hip, knee, and ankle flexion/extension angles, and to vertical ground reaction forces. The output signal was proportional to the activity leveI of five muscles essential to gait production as seen from the sagittal plane. Results fram simulations for various network structures indicate that motion control improves when the latest output is used as part of the input vector. AIso, it appears that motion control is better when done with two independent networks (one for the stance phase of gait and another for the swing phase) than with a single network for the entire gait cycle. Further, inclusion of explicit recursion in the learning algorithm, recall of previous inputs, hidden layer intraconnectivity, selective hidden layer to output layer connectivity, and the use of signal derivatives all resulted in r;o improvement in the simulated gait controI. ln the experimental approach, a three-Iayered artificial neural network was used for adaptive control of the swing phase only. Network inputs consisted of knee and ankle goniometer signals for System 1, and knee and hip angular data for System 2. Controller output was proportional to changes in applied NMES pulse idth (PW). Stimulation was applied to the left femoral and common peroneal nerves. The neural networks were trained off-line and on-line. Network performance was assessed by applying a number of different stimulation PWs and later comparing the resulting motion to a sample good step observed during the same test session. On-line training consisted of negative and positive re-enforcement applied at chosen times. Both on-line and off-line training algorithms included an enhanced back-propagation scheme. Performance evaluation results favour the use of System I over System 2. AIso, nerwork performance during on-line learning is better than that of a network submitted to off-line learning only. Then, according to some of the results, a prototype based on System I was set up and used for generation of the entire gait cycle in one spinal subject / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T03:09:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VonZuben_FernandoJose_D.pdf: 14573699 bytes, checksum: 0ee593fadc48426550c71fca5580b441 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Esta tese apresenta métodos de análise e síntese de modelos paramétricos e nãoparamétricos de redes neurais artificiais, utilizando resultados derivados da teoria de aproximação de funções e análise numérica. A flexibilidade destas estruturas conexionistas não-lineares é explorada com base em técnicas de regularização e métodos de otimização nãolinear irrestrita. A rede neural não-paramétrica resultante realiza mapeamentos não-lineares estáticos via métodos construtivos caracterizados por redução de dimensionalidade e propriedades de aproximação bem-definidas. Estruturas genéricas de processamento dinâmico não-linear podem ser obtidas via redes neurais multicamadas recorrentes, que são modelos paramétricos tendo redes neurais multicamadas não-recorrentes como caso particular. É investigado um conjunto de problemas não-lineares, cujas soluções são formuladas de modo a permitir a aplicação direta dos modelos de redes neurais desenvolvidos / Abstract: This thesis presents methods of analysis and synthesis of parametric and nonparametric artificial neural network models, using results from approximation theory and numerical analysis. The flexibility of these nonlinear connectionist structures is explored based on regularization techniques and nonlinear unconstrained optimization methods. The resulting nonparametric neural network performs arbitrary nonlinear and static mappings via constructive methods characterized by dimensionality reduction and well-defined approximation properties. Generic nonlinear dynarnicprocessing structures can be obtained via recurrent multilayer neural networks, parametric models having nonrecurrent multilayer neural networks as a particular case. A set of nonlinear problems is investigated, and solutions are formulated so that the developed neural network models can be directly employed. / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica