Orientador: João Paulo Papa / Banca: Helena de Medeiros Caseli / Banca: Aparecido Nilceu Marana / Resumo: A disponibilidade cada vez maior de dados em domínio textual tem motivado o desenvolvimento de técnicas baseadas em Processamento de Linguagem Natural para extrair informações estruturadas desse meio. Particularmente,técnicas de Análise de Sentimento permitem identificar a emoção presente em um fragmento de texto e podem ser utilizadas para diferentes fins, seja priorizar o atendimento de clientes insatisfeitos ou aferir o satisfação do interlocutor durante uma conversa. No que concerne ao uso desse tipo de técnica em diálogos, trabalhos na literatura mostram que considerar informações extraídas de mensagens antecessoras para classificar a atual leva a melhores resultados, seja para a identificação de interlocutores ou intenção das mensagens. Todavia, essa abordagem ainda não tem sido largamente empregada para a Análise de Sentimento e, quando utilizada, a mesma não alia a robustez dos word embeddings, técnica desenvolvida recentemente, com os rótulos preditos no passado, mas considera apenas o histórico de características extraídas anteriormente. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo baseado em aprendizado de máquina para a Análise de Sentimento em conversas no domínio textual ao levar em consideração seu contexto. Essa fonte de informação pode ser explorada ao considerar rótulos de mensagens anteriores, suas características, a identidade dos interlocutores e como as palavras são combinadas em cada mensagem. Resultados experimentais mostram que estes aspectos... / Abstract: The increasing availability of data in the textual domain has motivated the development of techniques based on Natural Language Processing to extract structured information from this domain. More specifically, Sentiment Analysis allows identifying the emotion present in a fragment of text and can be used with different goals, for instance, prioritizing the service of dissatisfied customers and assessing the interlocutor satisfaction in a conversation. Regarding the use of this type of technique in dialogues, works in the literature show that considering information extracted from previous messages when classifying the current sample leads to better results, either for identification of interlocutors or for message intent classification. However, this approach has not been widely adopted on Sentiment Analysis and when used it does not exploit the robustness of there cently developed word embeddings representation along with the labels predicted in the past but only the history of features previously extracted. The present work proposes the development of a machine learning model for Sentiment Analysis on textual conversations that considers their context. This source of information can be exploited by considering labels from previous messages and their features, the identity of the speakers, and how words are combined in each message. Experimental results show that these aspects allow outperforming the current state of the art on four different datasets / Mestre

Orientador: Alexandre César Rodrigues da Silva / Banca: José Eduardo Cogo Castanho / Banca: Ricardo Tokio Higuti / Banca: Thalita Biazzuz Veronese / Banca: Ricardo Zelenovsky / Resumo: Estudos internacionais indicam que o câncer de mama é o segundo maior causador de mortes em mulheres com câncer no mundo, e a melhor forma de tratar essa doença é através de seu diagnóstico precoce, que pode ser realizado através da análise de imagens de mamografias digitais. Uma das formas de se realizar o diagnóstico através de imagens é procurar por microcalcificações, pequenos acúmulos de cálcio que podem ser classificados em cinco tipos, de acordo com a classificação de Le Gal. Neste trabalho é apresentado um sistema embarcado que foi desenvolvido para classificar microcalcificações de acordo com a classificação de Le Gal, utilizando wavelets e redes neurais artificiais. O sistema foi desenvolvido utilizando-se um processador Nios II, através da configuração do hardware projetado na FPGA presente na placa DE2-115. Os testes com imagens simuladas apresentaram 92,50% de acerto nas suas classificações. Testes com algumas imagens reais também apresentaram bons resultados na classificação das microcalcificações. Isto tudo indica a possibilidade de se utilizar equipamentos embarcados no diagnóstico precoce do câncer de mama. / Abstract: International studies indicate that breast cancer is the second greatest cause of death in women with cancer worldwide, and the best way to treat this disease is by its early diagnosis, which can be performed by analyzing images of digital mammograms. One of the ways to make the diagnosis using images is to look for microcalcifications, small accumulations of calcium that can be classified into five types, according to the Le Gal classification scheme. This work presents an embedded system developed to classify microcalcifications according to the Le Gal classification scheme using wavelets and artificial neural networks. The system was developed using a Nios II processor by the configuration of the designed hardware on the FPGA located on the DE2 -115 board. Tests with simulated images showed an accuracy rating of 92.50%. Some tests with real images also showed good results in classification of microcalcifications. All of this indicates the possibility of using embedded devices for the early diagnosis of breast cancer. / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004Bitstream added on 2014-06-13T19:06:37Z : No. of bitstreams: 1 espinhosa_mc_me_prud_prot.pdf: 3806604 bytes, checksum: 8e09bd8867759d08701768e2791560e9 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A utilização de dados de Sensoriamento Remoto em conjunto com técnicas de processamento digital e análise de imagens tem possibilitado o desenvolvimento de estudos integrados, com vistas ao monitoramento dos recursos naturais. Uma maneira de representar esses dados é através de mapas temáticos, obtidos por métodos de classificação multiespectral. Para a classificação de dados de Sensoriamento Remoto, a utilização de Redes Neurais Artifíciais tem se apresentado como uma alternativa vantajosa em relação aos classificadores baseados em conceitos estatísticos, uma vez que nenhuma hipótese prévia sobre a distribuição dos dados a serem classificados é exigida. Assim, esse trabalho teve como objetivo detectar a ocorrência e mapear a dispersão espacial de plantas aquáticas emersas em cinco reservatórios ao longo do rio Tietê-SP (Barra Bonita, Bariri, Ibitinga, Promissão e Nova Avanhandava) através da classificação por Redes Neurais Artifíciais...

Made available in DSpace on 2013-08-07T19:03:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000417835-Texto+Completo-0.pdf: 1944989 bytes, checksum: 6c093c4bafa0f7e15e8ae411956cca68 (MD5) Previous issue date: 2009 / This dissertation is a linguistic-computational application based on Artificial Neural Nets (ANN) with an illustrative algorithm on the plural in the Morphology of Brazilian Portuguese (BP): PluralRNA. This is a software created with the objective of making the machine learn rules of number flexing by inserting lexical pairs singular/plural. This learning takes place in the net training phase as soon as the net data base is properly provided with these pairs. By now, other words are typed in the singular so that the program applies the ending learnt by the process. The next step is to analyze the program´s learning potential in order to note its capacities and limitations and suggest perspectives aiming at the scientific contribution to the Computational Morphology of BP. The result is satisfactory as generalizations of inferred rules are perceived and compared to the standard lexicon, having, in most cases, correspondence with normalization. On the other hand, some training cycles reinforcing the plural learning alter, in very rare cases, those which were already taken as right according to grammatical correlation. Therefore, the lexical pairs and the applicability of PluralRNA provide enough material for the Brazilian Portuguese computational morphology studies on flexing and number processing. / Esta tese é uma aplicação lingüístico-computacional baseada em Redes Neurais Artificiais (RNA) com um algoritmo ilustrativo sobre o plural na Morfologia do Português Brasileiro (PB): PluralRNA. Este é um software criado com o objetivo de fazer com que a máquina depreenda regras de flexão de número a partir da inserção de pares lexicais singular/plural. Essa depreensão acontece na fase de treinamento depois de a base de dados da rede estar devidamente provida desses pares. A partir daí, digitam-se outras palavras no singular para que o programa aplique a desinência depreendida pelo processamento. A seguir, analisa-se o potencial de aprendizagem do programa para constatar as suas capacidades e limitações e sugerir perspectivas, pretendendo assim contribuir cientificamente para a Morfologia Computacional do PB. O resultado é satisfatório na medida em que, por um lado, as generalizações das regras depreendidas são percebidas e cotejadas com o léxico padrão, tendo, na maioria dos casos, correspondência com normatização; por outro, alguns ciclos de treinamento reforçam a depreensão das desinências e alteram, em raríssimos casos, aquelas que já eram dadas como certas pela correlação gramatical. Portanto, os pares lexicais e a aplicabilidade do PluralRNA oferecem material suficiente para a continuidade dos estudos do processamento flexional de número para a Morfologia Computacional do PB.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000434222-Texto+Completo-0.pdf: 14211958 bytes, checksum: 1b67ada73c728e90c60ddde86ab8bd89 (MD5) Previous issue date: 2011 / There are several situations in which posture detection of humans in pictures has an important role, such as: security systems, measuring athletic performance, virtual reality applications, among others. Besides that, knowing the members locations of a person in a picture may reveal information about the picture context. One example of context can be if the picture is illustrating a party with a happy person. This work presents a set of methods to provide automatic posture detection from a single image, without any manual intervention or any previous knowledge about the picture (for example, photographer’s position, clothes texture or even ocluded members). / Existem diversas situações em que a detecção de postura de uma pessoa em fotografias desempenhaum papel importante, tais como: sistemas de segurança, medição de desempenho atlético, aplicações em sistemas de realidade virtual, dentre outras. Além disso, saber a posição dos membrosde uma pessoa em uma fotografia pode revelar inclusive muito sobre o contexto que a fotografiafoi tirada. Podendo revelar, por exemplo, se a cena trata-se de uma festa e se a pessoa está feliz. Esta dissertação apresenta um conjunto de métodos que, quando utilizados juntamente, realizam atarefa de estimar a postura de uma pessoa a partir de uma única imagem, sem que haja intervençãoexterna de um usuário e sem que se tenha qualquer conhecimento prévio sobre a fotografia (tais como posição do fotógrafo em relação à pessoa, textura de roupa ou se há membros oclusos).

CAPES, CNPq, FINEP, Fundação Araucária / Neste trabalho é apresentado um estudo sobre a aplicabilidade de redes de Bragg na análise de impactos em estruturas planas. Para tanto, os dispositivos foram caracterizados, preliminarmente, quanto à deformação mecânica e temperatura. Nesta abordagem, para a validação experimental, quatro redes de Bragg foram fixadas nos cantos de uma placa de polimetilmetacrilato que, posteriormente, foi submetida a impactos mecânicos. Os efeitos de impactos produzidos na placa foram detectados pelas redes de Bragg, sendo que suas respostas em λ ao longo de 0,3 segundos foram utilizadas para treinar e testar redes neurais artificiais do tipo perceptron multicamadas. As localizações dos impactos nos quadrantes foram, então, fornecidas pela rede neural artificial, a qual demonstrou que a localização pode ser prevista com uma taca de classificação correta de aproximadamente 90% na etapa de validação. Outra RNA foi implementada para localizar coordenadas de posições de impacto, a qual permitiu fazer uma análise quantitativa dos erros, realizando uma comparação do valor desejado e o valor de saída da RNA na localização de um impacto em um plano. O maior erro médio (Em) em relação ao valor alvo foi de 0,401 cm em x, e 0,703 cm em relação à y, sendo que, o maior desvio padrão (σEm) foi de 0,896 cm em x, e 1,572 cm em y considerando cinco diferentes posições de impacto na etapa de teste de RNA. / In this work the applicability of fiber Bragg grantings as tools for the analysis of impacts on planar structures was studied. In a first step, Bragg grantings were characterized and their thermal and strain sensitivities were determined. The experiments were carried out with four fiber Bragg gratings. Being that their responses in λ along 0.3 second were used to train and test a multilayer perceptron artificial neural network. The locations of impacts in quadrants were supplied by the artificial neural network. The results demonstrate that such location can be predicted with correct classification rate of approximately 90.0% in validation step. Another RNA was implemented to locate impact coordinates, wich allowed a quantitative analysis of errors by performing a comparison of the desired value and the output value provided by the RNA on the location of an impact on a plan. The largest mean error (Em) to the target value was 0,401 cm for the coordinate x and 0,703 cm for y, considering five different points of impact in the test step.

Resumo: As redes neurais artificiais têm sido aplicadas com sucesso em diversos problemas de análise exploratória de dados multivariados relacionados à ecologia. Todavia, poucos são os trabalhos utilizando a rede de Kohonen (mapas auto-organizáveis) para classificação de padrões de dados ecológicos. A dificuldade encontra-se na obtenção de um conjunto adequado de dados para o treinamento e validação da rede. Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizados dados obtidos no projeto "Estudos ictiológicos na área de influência do AHE Corumbá" pelo Núcleo de Pesquisas em Limnologia, Ictiologia e Aqüicultura (Nupélia), Universidade Estadual de Maringá (UEM) em convênio com FURNAS Centrais Elétricas S.A. Este trabalho utiliza a rede de Kohonen como uma metodologia para a classificação das espécies de peixes em categorias tróficas do reservatório de Corumbá - GO, de acordo com a dieta, envolvendo duas fases distintas: fase rio (anterior ao represamento), com a classificação de 1845 estômagos de 33 espécies de peixes, e a fase reservatório (posterior ao represamento), com a classificação de 5492 estômagos de 36 espécies de peixes. As classificações foram obtidas nas duas fases distintamente, resultando em ambas, em uma separação de dois grandes grupos: o dos generalistas e o dos especialistas. Os peixes especialistas foram divididos em quatro grupos: insetívoros, herbívoros, piscívoros e detritívoros. Os insetívoros apresentaram um grande número de espécies, sendo necessário modelar uma nova rede, visando a separação desta categoria, em quatro sub-grupos. A rede de Kohonen mostrou-se uma ferramenta robusta para a classificação dos dados, apresentando resultados rápidos, com uma clara visualização dos agrupamentos, facilitando sobremaneira a interpretação dos resultados.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-03-20Bitstream added on 2014-06-13T19:19:27Z : No. of bitstreams: 1 lucks_mb_dr_ilha.pdf: 2462450 bytes, checksum: 86757d12f991c55cad8d80bcd63f9b61 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho, apresenta-se o desenvolvimento de redes de base radial em tecnologia CMOS. Para tanto, dois circuitos unidimensionais, denominados RBF1 e RBF2, são propostos. Sua funcionalidade é demonstrada por meio de simulações SPICE e também pela sua implementação prática com a utilização de conjuntos de MOSFETs presentes em circuitos integrados comerciais. Demonstra-se também o desenvolvimento dos circuitos para o caso multidimensional, com o uso de simulações SPICE e a implementação de um circuito RBF1 bidimensional. Além disso, são apresentadas versões dos circuitos RBF1 e RBF2 para tecnologia BiCMOS. Os circuitos propostos são utilizados no projeto de redes de base radial bidimensionais em processo CMOS AMS 0.35 μm. No intuito de testar sua funcionalidade, as redes foram simuladas para algumas aplicações, apresentando bons resultados. A questão da quantização no armazenamento dos parâmetros das redes de base radial e da sua influência na aproximação de funções também é tratada na tese. Foram realizadas várias simulações com diferentes níveis de quantização para algumas tarefas de aproximação de funções. Os resultados obtidos mostram que, mesmo com uma quantização severa, as redes apresentam a capacidade de aproximação de funções, porém de maneira limitada, ou seja, o erro obtido aumenta para um número menor de níveis de quantização. A quantização dos parâmetros diminui o tamanho da memória e a complexidade necessária para armazenar os parâmetros das redes, permitindo a implementação de circuitos compactos e adequados para aplicações de baixo consumo de potência. / In this work, we present the development of radial basis function circuits in CMOS technology. Two one-dimensional circuits, namely RBF1 and RBF2, are proposed for radial basis function realization, and their functionality is demonstrated by SPICE simulations and by their implementation with commercial MOSFET array integrated circuits. Multidimensional capability is demonstrated by the implementation of a bidimensional RBF1 circuit and by SPICE simulation results. In addition, BiCMOS versions are also presented for RBF1 and RBF2. The proposed cells are used in the design of bidimensional radial basis function neural networks in AMS 0.35μm CMOS process. In order to test their functionality, the networks were simulated for some applications with good results achieved. The issue of parameter quantization and its influence on the network function approximation capability is also dealt with in this dissertation. We carried out several simulations with different levels of quantization. The results obtained show that the network presents a capability of learning functions, even with a severe parameter quantization. As expected, the error increases for less bits of quantization. Nevertheless, the parameter quantization decreases the memory size and complexity necessary for network parameter storage, allowing the implementation of compact circuits and being adequate for low power applications.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-10Bitstream added on 2014-06-13T19:19:28Z : No. of bitstreams: 1 000750916.pdf: 2831968 bytes, checksum: e6965f3e2d8e6952571e3be44d18e74b (MD5) / Estudos internacionais indicam que o câncer de mama é o segundo maior causador de mortes em mulheres com câncer no mundo, e a melhor forma de tratar essa doença é através de seu diagnóstico precoce, que pode ser realizado através da análise de imagens de mamografias digitais. Uma das formas de se realizar o diagnóstico através de imagens é procurar por microcalcificações, pequenos acúmulos de cálcio que podem ser classificados em cinco tipos, de acordo com a classificação de Le Gal. Neste trabalho é apresentado um sistema embarcado que foi desenvolvido para classificar microcalcificações de acordo com a classificação de Le Gal, utilizando wavelets e redes neurais artificiais. O sistema foi desenvolvido utilizando-se um processador Nios II, através da configuração do hardware projetado na FPGA presente na placa DE2-115. Os testes com imagens simuladas apresentaram 92,50% de acerto nas suas classificações. Testes com algumas imagens reais também apresentaram bons resultados na classificação das microcalcificações. Isto tudo indica a possibilidade de se utilizar equipamentos embarcados no diagnóstico precoce do câncer de mama. / International studies indicate that breast cancer is the second greatest cause of death in women with cancer worldwide, and the best way to treat this disease is by its early diagnosis, which can be performed by analyzing images of digital mammograms. One of the ways to make the diagnosis using images is to look for microcalcifications, small accumulations of calcium that can be classified into five types, according to the Le Gal classification scheme. This work presents an embedded system developed to classify microcalcifications according to the Le Gal classification scheme using wavelets and artificial neural networks. The system was developed using a Nios II processor by the configuration of the designed hardware on the FPGA located on the DE2 -115 board. Tests with simulated images showed an accuracy rating of 92.50%. Some tests with real images also showed good results in classification of microcalcifications. All of this indicates the possibility of using embedded devices for the early diagnosis of breast cancer.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-10-07Bitstream added on 2014-06-13T20:00:54Z : No. of bitstreams: 1 furini_ma_dr_ilha.pdf: 763780 bytes, checksum: c5cdfef6ac6feb2737b71cbcd978ec47 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / 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 / 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