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Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrialGOMES, Larissa Luz 20 December 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007 / Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial. / Historically, the process of formation of the populations of the Amazon, as well as from all Brazilian territory, involved three main ethnic groups: the Amerindian, European and African. As a result, these populations have in general admixed constitution the point of view of social and biological. Since the end of the last century, studies of mitochondrial DNA (mtDNA) has been developed for the purpose of estimating the mixture inter present in these populations. For this, it is of fundamental importance classification of a particular strain of mtDNA in one of more than 250 haplogroups/sub-clades proposed in the literature. With the goal of developing an automated system, precise and accurate classification of the sequences (strains) of mtDNA, this has worked hand of the art of Artificial Neural Networks (RNAs) on the basis of the studies of Philogeography. For this classification, four networks have been developed artificial neural direct, with multiple layers and the learning algorithm to backpropagation. The entries of each network equivalent positions at nucleotide polymorphic region's hipervariable of mitochondrial DNA, which returned as output classification specific to each lineage. Subsequent to the training, all the networks had indices of adjustment of 100%, demonstrating that the technique of Artificial Neural Network (ANN) can be used, with success, in the classification of standards Philogeography based on mitochondrial DNA.
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Handoff de espectro em redes baseadas em rádio cognitivo utilizando redes neurais artificiaisBALIEIRO, Andson Marreiros 03 February 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Hoje, o espectro de rádio é um dos mais importantes recursos naturais no mundo.
Segundo relatórios da FCC (do inglês, Federal Communications Commission), as bandas licenciadas, apesar de abundantes, são pobremente utilizadas. A tecnologia de rádio cognitivo visa melhorar a eficiência espectral através do acesso oportunista ao espectro. Permite que novas aplicações baseadas em comunicação sem fio sejam suportadas, sem interferir na comunicação licenciada e buscando garantir a qualidade de serviço das aplicações que a utilizam. Neste âmbito, o handoff de espectro é um dos requisitos essenciais e críticos na adoção desta tecnologia. Este trabalho realiza uma discussão da tecnologia de rádio cognitivo, propõe e avalia uma estratégia proativa para handoff de espectro em redes baseadas em rádio cognitivo utilizando Redes Neurais Artificiais. O desempenho da proposta em termos de nível de interferência ao usuário primário, número de handoffs de espectro realizado pelo usuário secundário e utilização espectral, é comparado com o obtido por um esquema reativo. Diferentemente de outras propostas que se baseiam em modelos estocásticos pré-definidos, utilizaram-se medidas reais de sensoriamento disponibilizados pelo IEEE Dyspan 2008 para avaliar a proposta. Resultados numéricos mostram a superioridade do esquema proposto. / Nowadays, the radio spectrum is one of the most important natural resources in the world. According to the FCC (Federal Communications Commission) report, the
licensed bands are abundant but poorly utilized. The Cognitive Radio (CR)
technology aims improving the spectral efficiency through the opportunistic access to the electromagnetic spectrum. It enables that new applications based on wireless
communications are supported, without causing interference at the licensed
communication and trying to ensure the quality of service to the applications. Thus,
the efficient spectrum handoff is a critical requirement to be taken into account for the
success of CR systems. This work outlines concepts about the cognitive radio technology. It proposes and evaluates a proactive strategy based on Artificial Neural
Networks for spectrum handoff in CR networks. The performance of the proposal
regarding the inference level to the primary user, spectrum handoff number triggered
by secondary user and spectral utilization is compared with that one obtained by a
reactive scheme. Differently from previous works, this study considers measured traces made available by IEEE Dyspan 2008 in order to evaluate our proposal. Numerical results show the superiority of the proposed scheme.
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Detecção de regiões de via integrando dados de varredura a LASER aerotransportado e imagens de alta resoluçãoMendes, Tatiana Sussel Gonçalves [UNESP] 26 September 2012 (has links) (PDF)
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Previous issue date: 2012-09-26Bitstream added on 2014-06-13T18:41:27Z : No. of bitstreams: 1
mendes_tsg_dr_prud.pdf: 8128354 bytes, checksum: 5a91c3eee9237bea69903fcda9e6ddc1 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de extração automática da malha viária urbana é extremamente complexo, uma vez que em cenas urbanas as vias apresentam forte interação com outros objetos, como obstruções provocadas por árvores, veículos e sombras de edificações e árvores. Esse problema pode ser simplificado se regiões que correspondem às vias forem previamente isoladas. Na sequência, a malha viária urbana pode ser extraída baseando-se apenas nessas regiões detectadas, obtendo resultados mais confiáveis e com redução da área de busca e do esforço computacional. A classificação de imagens pode ser usada no intuito de isolar as regiões de via, mas em cenas urbanas complexas a utilização de apenas dados espectrais pode não ser suficiente para separar com confiabilidade classes com comportamento espectral similar, por exemplo, vias e edificações de telhado cinza. Com a evolução tecnológica dos sistemas de Varredura a LASER Aerotransportado (VLA), os dados provenientes destes sistemas possuem potencial para serem usados como informações complementares contribuindo para a distinção entre essas classes. O método proposto baseia-se em duas etapas principais. A primeira etapa consiste da detecção e isolamento da classe via por meio de um método de classificação por Redes Neurais Artificiais (RNA) integrando dados... / The problem of automated urban road network extraction is extremely complex, as roads in urban scenes interact strongly with other object such as occlusions caused by trees, vehicles and shadow of buildings and trees. This problem can be simplified if regions corresponding to roads were previously isolated. Next, the urban road network can be extracted using the detected road regions, providing more reliable results and reducing the search area and the computational effort. The classification procedure can be used in order to isolate the road regions, but in complex urban scenes the use of only spectral data may not be sufficient for a reliable separation of classes with similar spectral characteristics, like roof and road classes. With the technological evolution of the Airborne LASER Scanning (ALS) systems, data from these systems has potential to be used as additional information contributing to distinction between these classes. The proposed method is based on two stages. The first stage consists in detecting and isolating the road class by means of image classification method by the Artificial Neural Network... (Complete abstract click electronic access below)
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Monitoramento e identificação de falhas em estruturas aeronáuticas e mecânicas utilizando técnicas de computação inteligente /Lima, Fernando Parra dos Anjos. January 2014 (has links)
Orientador: Fábio Roberto Chavarette / Co-orientador: Mara Lúcia Martins Lopes / Banca: Francisco Villarreal Alvarado / Banca: Ivan Rizzo Guilherme / Resumo: Nesta dissertação de mestrado apresentam-se duas metodologias para o desenvolvimento de sistemas de monitoramento de integridade de estruturas mecânicas e aeronáuticas, utilizando técnicas de computação inteligente, tais como as redes neurais artificiais e os sistemas imunológicos artificiais. Neste contexto, emprega-se uma rede neural artificial ARTMAP-Fuzzy e o algoritmo de seleção negativa. Ambas as técnicas são empregadas para realizar a análise, identificação e caracterização das falhas estruturais decorrentes da estrutura. A principal aplicação destes métodos é auxiliar no processo de inspeção de estruturas mecânicas e aeronáuticas, visando detectar e caracterizar falhas, bem como, a tomada de decisões, a fim de evitar catástrofes/acidentes. Com estas propostas busca-se a concepção de novos sistemas de monitoramento de integridade estrutural que possam ser modificados facilmente, para atender a permanente evolução das tecnologias e da indústria. Para avaliar as metodologias propostas, foram realizados experimentos em laboratório para gerar um banco de dados de sinais capturados em uma viga de alumínio. Os resultados obtidos pelos métodos são excelentes, apresentando robustez e precisão / Abstract: In this dissertation presents two methodologies to develop health monitoring of aircraft structures and mechanical systems, using intelligent computing techniques such as artificial neural networks and artificial immune systems. In this context, uses an ARTMAP-Fuzzy artificial neural network and the negative selection algorithm. Both techniques are used for the analysis, identification and characterization of structural failure due to the structure. The main application of these methods is to assist in the inspection of mechanical and aeronautical structures, to detect and characterize flaws as well, making decisions in order to avoid disasters/accidents. With these proposals one seeks to designing new systems for structural health monitoring that can be modified easily to cater to permanent evolution technologies and industry. To evaluate the proposed methodologies, experiments were performed in the laboratory to generate a database of captured signals in an aluminum beam. The results obtained by the methods are excellent, with robustness and accuracy / Mestre
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Sistema inteligente para previsão de carga multinodal em sistemas elétricos de potência /Altran, Alessandra Bonato. January 2010 (has links)
Resumo: A previsão de carga, em sistemas de energia elétrica, constitui-se numa atividade de grande importância, tendo em vista que a maioria dos estudos realizados (fluxo de potência, despacho econômico, planejamento da expansão, compra e venda de energia, etc.) somente poderá ser efetivada se houver a disponibilidade de uma boa estimativa da carga a ser atendida. Deste modo, visando contribuir para que o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica ocorram de forma segura, confiável e econômica, foi desenvolvida uma metodologia para previsão de carga, a previsão multinodal, que pode ser entendida como um sistema inteligente que considera vários pontos da rede elétrica durante a realização da previsão. O sistema desenvolvido conta com o uso de uma rede neural artificial composta por vários módulos, sendo esta do tipo perceptron multicamadas, cujo treinamento é baseado no algoritmo retropropagação. Porém, foi realizada uma modificação na função de ativação da rede, em substituição à função usual, a função sigmoide, foram utilizadas as funções de base radial. Tal metodologia foi aplicada ao problema de previsão de cargas elétricas a curto-prazo (24 horas à frente) / Abstract: Load forecasting in electric power systems is a very important activity due to several studies, e.g. power flow, economic dispatch, expansion planning, purchase and sale of energy that are extremely dependent on a good estimate of the load. Thus, contributing to a safe, reliable, economic and secure operation and planning this work is developed, which is an intelligent system for multinodal electric load forecasting considering several points of the network. The multinodal system is based on an artificial neural network composed of several modules. The neural network is a multilayer perceptron trained by backpropagation where the traditional sigmoide is substituted by radial basis functions. The methodology is applied to forecast loads 24 hours in advance / Orientador: Carlos Roberto. Minussi / Coorientador: Francisco Villarreal Alvarado / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Maria do Carmo Gomes da Silveira / Banca: Gelson da Cruz Junior / Banca: Edmárcio Antonio Belati / Doutor
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Projeto de controladores suplementares de amortecimento utilizando redes neurais artificiais /Furini, Marcos Amorielle. January 2011 (has links)
Orientador: Percival Bueno de Araujo / Banca: Laurence Duarte Colvara / Banca: Mara Lúcia Martins Lopes / Banca: Luis Filomeno de Jesus Fernandes / Banca: Igor Kopcak / Resumo: Neste trabalho é proposta a utilização da rede neural artificial (RNA) ARTMAP Nebulosa (fuzzy) no ajuste de parâmetros de controladores suplementares para o amortecimento de oscilações eletromecânicas de sistemas elétricos de potência, visando tornar este ajuste mais eficiente. Análises comparativas da atuação das redes neurais artificiais ARTMAP Nebulosa e Perceptron Multicamadas (PM) são realizadas para dois sistemas multimáquinas considerando o ajuste individual e coordenado dos controladores. Tais redes são utilizadas para o projeto dos controladores ESP (Estabilizadores de Sistemas de Potência) e POD (Power Oscillation Damping) acoplado ao dispositivo FACTS (Flexible Alternating Current Transmission Systems) UPFC (Unified Power Flow Controller). Será evidenciado que a RNA ARTMAP Nebulosa pode ser utilizada na melhora da estabilidade dinâmica, fornecendo resultados muito semelhantes aos da RNA Perceptron Multicamadas. Entretanto, é importante enfatizar que a vantagem da utilização da RNA ARTMAP Nebulosa está no fato da garantia da estabilidade e plasticidade associadas a um rápido treinamento, o que não ocorre com a RNA Perceptron Multicamadas / Abstract: This work proposes the use of artificial neural network (ANN) Fuzzy ARTMAP to adjust the parameters of additional controllers to damp electromechanical oscillations in electric power systems in order to make this adjustment more efficient due to variations in load. Comparative analysis of the performance of artificial neural networks Fuzzy ARTMAP and Multilayer Perceptron are performed for two multimachine systems, considering individual and coordinated controller adjustment. Those networks are used for the design of Power System Stabilizers (PSS) and Power Oscillation Damping (POD) that is coupled to the FACTS (Flexible Alternating Current Transmission Systems) UPFC (Unified Power Flow Controller). It will be shown that the ANN Fuzzy ARTMAP can be used in the improvement of dynamic stability, providing very similar results to the ANN Multilayer Perceptron. However, it is important to emphasize that the advantage of using ANN Fuzzy ARTMAP is the guarantee of stability and plasticity associated with a fast training process which does not occur for the ANN Multilayer Perceptron / Doutor
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Aplicação de redes neuronais artificiais ao tratamento e interpretação de perfis geofísicos de poço abertoANDRADE, André José Neves 13 February 1997 (has links)
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Previous issue date: 1997 / A análise dos perfis petrofísicos de poço aberto possui um papel de fundamental importância para os estudos geológicos e geofísicos, no que se refere a obtenção de um maior conhecimento da subsuperfície, bem como para a identificação e exploração de depósitos minerais e petrolíferos. Alguns tópicos importantes da interpretação geológica dos perfis como a determinação de interfaces, a identificação mineralógica e a correlação poço-a-poço são extremamente tediosos e dispendem na sua execução uma grande carga horária. A automação destes procedimentos é em princípio bastante complicada, mas necessária, pois permitirá um melhor aproveitamento do tempo de trabalho do geólogo de produção e do intérprete de perfis. As redes neuronais artificiais apresentam uma boa performance para a solução destes tipos de problema, inclusive nos casos nos quais os algoritmos sequenciais apresentam dificuldades. Mostrar-se-á nesta tese que as redes neuronais artificiais podem ser utilizadas eficientemente para a automação desses procedimentos da interpretação geológica dos perfis. Apresentamos detalhadamente as novas arquiteturas e as aplicações sobre dados sintéticos e perfis reais. / The analysis of openhole wireline logs is of great importance for the subsurface mapping of geological layers and the identification and quantification of hydrocarbon and mineral deposits. An importants aspects are the determination of geological boundaries, the mineralogical identification and the well-to-well correlation, which can be a tedious and time-consuming task for the geologist. Automating this procedure is complicated but potentially rewarding because it may save the production geologist and log analyst substantial amounts of time. Artificial neural networks have been shown to handle this task efficiently including in cases where sequential algorithms have problems. We show in this thesis that neural networks can be used to determine layer boundaries, the mineralogical identification and the well-to-well correlation, on well logs, and we present the new networks archtectures. These procedures are tested on synthetic as well as actual field data.
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Deconvolução de perfis de poço através de rede neural recorrenteRUÉLA, Aldenize de Lima 05 March 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006 / ANP - Agência Nacional do Petróleo / Para a indústria do petróleo, a interpretação dos perfis de poço é a principal fonte de
informação sobre a presença e quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. Entretanto, em
duas situações as novas tecnologias, tanto em termos do processo construtivo das ferramentas,
quanto da transmissão dos dados não têm justificativa econômica, ensejando a utilização de um
conjunto de perfis convencionais: reavaliações de campos maduros e avaliações de campos
marginais. Os procedimentos de aquisição dos perfis convencionais podem alterar o valor da
propriedade física bem como a localização dos limites verticais de uma camada rochosa. Este é
um antigo problema na geofísica de poço – o paradoxo entre a resolução vertical e a
profundidade de investigação de uma ferramenta de perfilagem. Hoje em dia, isto é contornado
através da alta tecnologia na construção das novas ferramentas, entretanto, este problema ainda
persiste no caso das ferramentas convencionais como, a ferramenta de raio gama natural (GR).
Apresenta-se, neste trabalho, um novo método para atenuar as alterações induzidas no perfil pela
ferramenta, através da integração do clássico modelo convolucional do perfil com as redes
neurais recorrentes. Assume-se que um perfil de poço pode ser representado através da operação
de convolução em profundidade entre a variação da propriedade física da rocha (perfil ideal) e
uma função que representa a alteração produzida sobre a propriedade física, chamada como
resposta vertical da ferramenta. Assim, desenvolve-se um processamento iterativo dos perfis, o
qual atua na forma da operação de deconvolução, composto por três redes neurais recorrentes. A
primeira visa estimar a resposta vertical da ferramenta; a segunda procura definir os limites
verticais de cada camada rochosa e a última é construída para estimar o valor real da propriedade
física. Este processamento é iniciado com uma estimativa externa tanto para o perfil ideal, quanto
para a resposta vertical da ferramenta. Finalmente, mostram-se as melhorias na resolução vertical
e na avaliação da propriedade física produzida por esta metodologia em perfis sintéticos e em
perfis reais da formação Lagunillas, bacia do Lago Maracaibo, Venezuela. / For oil industry, the logs analysis is the main information source about the presence and
quantification of hydrocarbon in subsurface. However, in two situations the new logging
technologies are not economically viable and conventional logging tools must be used: The
reevaluation of mature oil fields and evaluation of marginal oil fields. In conventional logs its
data acquisition procedure may blur the value of physical property and the vertical limits of a
rock layer. We are talking about an old problem in well logging – The paradox between vertical
resolution and depth of investigation of a logging tool. Nowadays it is well handling by the high
technology of new tools, but this problem persists in conventional old tools, e.g. natural gamma
ray log (GR). Here, we present a method to smooth this kind of linear distortion in well logs by
an integration of classical well log convolution model with recurrent neural networks. We assume
that a well log can be well represented by an in depth convolution operation between the
variation of rock physical property (ideal log) and a function that causes the distortion, called as
vertical tool response. Thus, we develop an iterative data processing, which acts as a
deconvolution operation, composed by three recurrent neural networks. The first one seeks to
estimate the vertical tool response; the second one search for the vertical limits definition of each
rock layer and the last one is constructed to estimate the actual physical property. To start this
process we supply an appropriated first guess of ideal log and vertical tool response. Finally, we
show the improvements in vertical resolution and in the physical property evaluation produced by
this methodology in synthetic logs and actual well log data from Lagunillas formation, Maracaibo
basin, Venezuela.
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Detecção de refletores sísmicos por rede neural discretaFERREIRA, Alexandre Beltrão January 1999 (has links)
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Previous issue date: 1999 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada. / The artificial neural networks have proven to be a powerful technique in solving a wide variety of optimization problems. In this work, we develop a new recurrent network, with no self-feedback loops, and no hidden neurons, for seismic signal processing, where this neural network gives the true polarity, reflectors location and magnitude estimations. The main characteristic of this neural network is the use of a type of activation function which permits three possible states of neurons, to estimate the position of the seismic reflectors in such way to reproduce its true polarities. The basic idea of this new neural network type, denominated here by discrete neural network (DNN), is to relate a cost function, that describes the geophysical problem, with the Liapunov function, that describes the neural network dynamics. In this way, the dynamics of the network leads to a local minimization of the Liapunov function, and will consequently lead to a minimization of the cost function. Thus, with a convenient output signal codification of the neural network a geophysical problem solution is obtained. The operational evaluation of this neural network architecture is performed with synthetic data obtained through the simple convolutional model and seismic ray theory, and its behavior explained with additive noise in the data with minimum, maximum and mixed phase time source pulses.
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Modelagem fuzzy da produtividade de cana-de-açúcar irrigada em função da aplicação de torta de filtro e da adubação fosfatada /Vasconcelos, Ricardo de Lima. January 2019 (has links)
Orientador: Luis Roberto Almeida Gabriel Filho / Coorientador: Camila Pires Cremasco Gabriel / Banca: Alfredo Bonini Neto / Banca: Raul Andres Martinez Uribe / Banca: Glauber José de Castro Gava / Banca: Daniel dos Santos Viais Neto / Resumo: A produtividade da cana-de-açúcar é relacionada a vários fatores, dentre eles o manejo nutricional, especialmente do fósforo (P) e um adequado fornecimento de água. A zona tropical apresenta grande irregularidade nas precipitações pluviométricas, tornando recorrente o uso da irrigação de salvamento, que proporciona umidade do solo para rebrota de cana-soca ou brotação de cana-planta. A dinâmica do P no solo é complexa, e associada a prática de irrigação de salvamento que, potencializa os efeitos do nutriente na planta, gera relações e interações dentro do sistema água-solo-planta-atmosfera. O que requer o uso de modelos estatísticos (análise multivariada) e computacionais (modelagem fuzzy), quando há um grande volume de dados ou interações complexas, pois, estes são capazes de indicar as melhores opções de manejo a serem utilizados. O objetivo deste trabalho foi realizar a modelagem fuzzy da produtividade de cana-de-açúcar irrigada em função da aplicação de torta de filtro e da adubação fosfatada. O experimento foi instalado em um Latossolo Vermelho Amarelo Distrófico, textura média, no munícipio de Itajobi-SP. O arranjo experimental foi em blocos ao acaso, em triplicata, no esquema 3������������4������������2, com fontes de P (superfosfato triplo, fosfato natural reativo Bayóvar e fosfato natural de Araxá), doses (0, 90, 180 e 360 kg ha-1 de P2O5), na presença e ausência da torta de filtro (7,5 Mg ha-1, base seca). Em todos os tratamentos, foi aplicado 80 mm de água em lâmina ún... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Sugarcane productivity is related to several factors, including nutritional management, especially phosphorus (P) and adequate water supply. Tropical zone shows a great rainfall irregularity, making recurrent the use of water saving irrigation, which provides soil moisture for regrowth of sugarcane ratoon or cane-plant sprouting. P dynamics in soil is complex, and it is associated with water saving irrigation practices, which potentiates the nutrient effects in the plant, generating relationships and interactions within the water-soil-plant-atmosphere system. Multivariate analysis (main components) and computational (fuzzy modeling) are able to indicate individual importance and variable correlation within the agricultural production system when there is a large volume of data or complex interactions, as these are able to indicate the best management options to be used. Our aim was to perform fuzzy modeling of the yield from irrigated sugarcane as a function of filter cake application and phosphate fertilization. The experiment was settled in a Red-Yellow Latosol Dystrophic, medium texture, in Itajobi-SP, Brazil. The experimental arrangement was in randomized blocks with three replications, in a 3����4����2 factorial scheme with three sources of phosphorus (triple superphosphate, Bayóvar natural reactive phosphate and Araxá natural phosphate), doses (0, 90, 180 and 360 kg ha-1 of P2O5), in the presence and absence of the filter cake (7.5 Mg ha-1, dry basis). Water saving irrigation was applied in a single lamina of 80 mm of water in the total area. Crop water productivity for stalks and sugar production was significant in the filter cake presence combined with P sources and in the association of filter cake and P doses, respectively, in particular, reinforcing the potential of the filter cake both as a source as well as efficient material in retaining water (water saving irrigation). P doses were ... / Doutor
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