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Constantes de acoplamento de vértices com mésons estranhos e charmosos usando as regras de soma da QCD / Coupling constants of vertices with strange and charming mesons using the QCD sum rules

Bruno Osório Rodrigues 12 March 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, foram calculados os fatores de forma e as constantes de acoplamento dos vértices mesônicos J/ψ DsDs, J/ψ Ds*Ds e J/ψ Ds*Ds*usando a técnica das regras de soma da QCD (RSQCD) até a ordem 5 da OPE. Estes três vértices estão envolvidos em algumas das numerosas hipóteses que tentam explicar a estrutura interna de alguns mésons charmosos exóticos que começaram a ser observados a partir de 2003. Tais mésons não se encaixam no espectro do charmonium e/ou apresentam números quânticos exóticos dentro do modelo CQM (constituent quark model). Um exemplo é o méson Y(4140), cujo decaimento observado é no par J/ψφ enquanto o esperado seria que tivesse decaimento predominante em mésons com open charm, devido à sua massa. Uma das propostas para se entender este méson consiste em estudá-lo como um estado molecular Ds*ar{D}s*, de modo que seu decaimento seria Y(4140) → Ds* ar{D}s* → J/ψφ. Neste processo, aparecerão os vértices de interação estudados neste trabalho, de maneira que o conhecimento mais preciso de seus fatores de forma e de suas constantes de acoplamento pode beneficiar a compreensão sobre a constituição fundamental do Y(4140) assim como a de outros novos estados como o X(4350), Y(4274) e Y(4660) por exemplo. Foram considerados neste trabalho, todos os casos off-shell possíveis para cada um dos três vértices, obtendo assim dois fatores de forma distintos para o vértice J/ψ DsDs, três para o vértice J/ψ Ds*Ds e dois para o vértice J/ψ Ds* Ds*. Nestes três vértices, os fatores de forma para o caso J/ψ off-shell foram bem ajustados por curvas monopolares enquanto os casos Ds e Ds* foram ajustados por curvas exponenciais, o que está de acordo com o comportamento encontrado em trabalhos anteriores do grupo. Os cálculos das constantes de acoplamento tiveram como resultados: g_{J/ψ Ds Ds} = 5.98^{+0.67}_{ -0.58}, g_{J/ψ D*s Ds} = 4.30_{+0.41}^{-0.35}GeV^{-1} e g_{J/ψ Ds* Ds*} = 7.47^{+1.04}_{-0.71}, resultados estes que estão compatíveis com os trabalhos anteriores que utilizaram as RSQCD para o cálculo das constantes de acoplamento dos vértices J/ψ D(*)D(*). / In this work, the form factors and coupling constants of the meson vertices J/ψ DsDs, J/ψ Ds*Ds and J/ψ Ds*Ds* have been calculated with the QCD sum rule (QCDSR) technique up to dimension 5 of the operator product expansion (OPE). These three vertices are involved in some of the numerous hypotheses that attempt to explain the internal structure of some exotic charmed mesons which began to be observed since 2003. Such mesons do not fit in the charmonium spectrum and/or have exotic quantum numbers within the CQM (constituent quark model). An example is the Y(4140) meson, which decays in the pair J/ψφ while the expected would be a dominant decay in open charm mesons. One of the proposals to understand this meson is to study it as a molecular state Ds*{D}s*, so it would decay as Y(4140)→ Ds* {D}s* → J/ψφ.In this process, the vertices studied in this work will appear, so the more accurate knowledge of their form factors and their coupling constants can benefit our understanding of the fundamental constitution of the Y(4140) as well as other new states as the X(4350), Y(4274) and Y (4660) eg. In this study all possible off-shell cases for each of these three vertices were considered, thus obtaining two different form factors for the vertex J/ψ DsDs, three for the vertex J/ψ Ds*Ds and two for the vertex J/ψ Ds* Ds*. In these three vertices, the form factors for the J/ψ off-shell case were well fitted by monopolar curves, while the Ds and Ds* off-shell cases were well fitted by exponential curves which is in agreement with the behavior found in previous work of the group. The calculations of the coupling constants leaded to the following results: g_{J/ψ Ds Ds} = 5.98^{+0.67}_{-0.58}, g_{J/ψ Ds* Ds} = 4.30^{+0.41}_{-0.35}GeV^{-1} and g_{J/ψ Ds* Ds*} = 7.47^{+1.04}_{-0.71}, these results are compatible with previous QCDSR works for the non strange vertices J/ψD(*)D(*).
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Regra e criatividade no comportamentalismo radical de B.F. Skinner

Ferreira, Paulo Roberto dos Santos 08 March 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:12:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2974.pdf: 1170859 bytes, checksum: 9277e347f6b6da604f23c3cbae14d73f (MD5) Previous issue date: 2010-03-08 / Universidade Federal de Minas Gerais / Through a critical reading of Skinner s works it was intended to clarify ambiguitiesconcerning scientific and philosophical communities regarding the concepts of rule and verbalstimulus. It was also sought an appropriate statement of creative behavior and thoughtconcepts according to Skinner s Radical Behaviorism. This research had, therefore, a twofoldobjective which was to identify: (1) Skinnerian interpretation of creative behavior and thoughtand (2) Skinner s conception of rule and rule-governed behavior. The steady relation pointedout by B. F. Skinner among the concepts of verbal stimulus, rule and creative behavior and, atthe same time, the controversy spread out by Skinner s commentators and scientists, seeking asufficient and non-ambiguous definition of rule, mainly justifies this study enterprise. Usually, these commentators treat verbal stimulus and rule concepts as identical, being thisidentity a satisfying condition for a definition of the latter as a corollary of the statementsrelating to the Verbal Behavior matter. Moreover, commonly Skinner s work reviewersdefine creative behavior as a variation or unit recombination, which implies supposing thatcreative behavior does not differ from other emissions of operant behavior, since the variationis a ubiquitous characteristic on behavior emissions according to Skinnerian model ofselection by consequences. Part of this study consisted in demonstrating how an explanationof the distinctions existing between verbal stimulus and rule can collaborate with a preciseand productive definition of complex and creative human behavior without losing sight of thebehavioral interpretation object s inherent characteristics. Aiming these goals, the course ofresearch went the following route: (1) identification, in texts by the author, of the conceptsunderlying behavioral interpretation; (2) a systematic analysis of the verbal stimulus concepton its possible behavioral functions and, thus, also its relation to the rule concept; (3) theformulation of an alternate interpretation of creative behavior and rule-governed behaviorbased on Skinnerian explanatory system. Finally, there was a brief foray into formulations ofDewey and Wertheimer on creative behavior and thinking in order to, thereby, outlinepossible convergence on interpretative perspectives brought by the three authors. Among themost important results, it was demonstrated that: (1) simply presume variability does notexplain creative behavior, not only from B. F. Skinner perspective, but neither from JohnDewey s and Max Wertheimer s; (2) four Skinner notions are fundamental in a conceptualrelation between behavioral analysis and interpretation: strength, property, continuum andcomplexity; (3) rule is not defined as verbal stimulus and neither it is a conceptual subcategoryof this kind of stimulation; (4) creative behavior is necessarily complex andorganized, and its structure is functionally defined; (5) rule is one of the creative complexbehavior elements; and (6) rule is a new complex discriminative stimulus with a functionalcomplication typical of a creative emission, although it is not restricted to this behavioralcontext. / Por meio de uma leitura crítica da obra skinneriana, pretendeu-se esclarecer as ambiguidades presentes na comunidade científica e filosófica no que diz respeito aos conceitos de regra e estímulo verbal. Também buscou-se uma formulação satisfatória das concepções de comportamento criativo e pensamento, conforme o comportamentalismo radical de B. F. Skinner. A presente investigação teve, portanto, um duplo objetivo, que consistiu em identificar: (1) a interpretação skinneriana de comportamento criativo e pensamento e (2) a concepção skinneriana de regra e comportamento controlado por regra. A principal justificativa para tal empreendimento está na constante relação que B. F. Skinner apresenta entre os conceitos de estímulo verbal, regra e comportamento criativo e, ao mesmo tempo, na controvérsia, disseminada pelos comentadores e cientistas da área, que caracteriza a busca de uma definição suficiente e sem ambiguidades de "regra". Geralmente, os comentadores apresentam uma identificação entre estímulo verbal e regra que parece satisfazer a definição desse como um corolário dos argumentos envolvidos no tópico "Comportamento Verbal." Por outro lado, é comum que comentadores da obra de B. F. Skinner definam o comportamento criativo como variação ou recombinação de unidades, o que implica em supor que o comportamento criativo não se diferenciaria de outras emissões do comportamento operante,uma vez que a variação é, segundo o modelo skinneriano de seleção pelas consequências,aspecto onipresente das emissões comportamentais. Parte do trabalho consistiu em demonstrar como uma explicitação das distinções que existem entre estímulo verbal e regra podem colaborar com uma definição precisa e produtiva do comportamento humano complexo e criativo, sem perder de vista as características inerentes ao objeto da interpretação comportamental. Visando tais objetivos, o curso da investigação seguiu o seguinte itinerário:(1) identificação, em textos do autor, das noções que fundamentam a interpretação comportamental; (2) análise sistemática do conceito de estímulo verbal em suas possíveis funções comportamentais e, desse modo, também sua relação com o conceito de regra; (3)formulação de uma interpretação alternativa do comportamento criativo e controle por regra baseada no sistema explicativo skinneriano. Por fim, realizou-se uma breve incursão nas formulações de Dewey e Wertheimer sobre o comportamento criativo e o pensamento visando, desse modo, delinear possíveis convergências na perspectiva interpretativa apresentada pelos três autores. Dentre os resultados mais importantes, demonstrou-se que: (1)a simples suposição de variabilidade não explica o comportamento criativo, segundo a perspectiva não somente de B. F. Skinner, mas também de John Dewey e Max Wertheimer;(2) quatro noções skinnerianas são fundamentais na relação conceitual entre análise e interpretação comportamentais: força, propriedade, contínuo e complexidade; (3) regra não se define como estímulo verbal, e nem é uma subcategoria conceitual desse tipo de estímulo; (4) o comportamento criativo é necessariamente complexo e organizado, apresentando uma estrutura funcionalmente definida; (5) regra é um dos elementos do comportamento complexo criativo; e (6) regra é estímulo discriminativo complexo novo com uma complicação funcional característica da emissão criativa, embora não se restrinja a esse contexto comportamental.
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Processamento de conhecimento impreciso combinando raciocínio de ontologias fuzzy e sistemas de inferência fuzzy

Yaguinuma, Cristiane Akemi 13 December 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:03:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5694.pdf: 2329501 bytes, checksum: 90a80d78f180e25fc719ec410704ff8f (MD5) Previous issue date: 2013-12-13 / Financiadora de Estudos e Projetos / In Computer Science, ontologies are used for knowledge representation in a number of applications, aiming to structure and handle domain semantics through models shared by humans and computational systems. Although traditional ontologies model semantic information and support reasoning tasks, they are based on a formalism which is less suitable to express the vagueness inherent in real-world phenomena and human language. To address this issue, many proposals investigate how traditional ontologies can be extended by incorporating concepts from fuzzy sets and fuzzy logic, resulting in fuzzy ontologies. In special, combining the formalism from fuzzy ontologies with fuzzy rule-based reasoning, which has been successfully applied in the context of fuzzy inference systems, can lead to more expressive inferences involving imprecision. In this sense, this doctoral thesis aims at exploring the integration of fuzzy ontology reasoning with fuzzy inference systems, resulting in the definition and the development of two approaches: HyFOM (Hybrid integration of Fuzzy Ontology and Mamdani reasoning) and FT-FIS (Fuzzy Tableau and Fuzzy Inference System). HyFOM is based on a hybrid architecture combining reasoners for ontologies, fuzzy ontologies and fuzzy inference systems, focusing on the interaction among its independent components. FT-FIS defines an interface between a fuzzy tableau-based algorithm and a fuzzy inference system, including the fuzzyRuleReasoning predicate that allows fuzzy rule-based reasoning to be invoked whenever necessary for fuzzy ontology reasoning tasks. The main contribution of HyFOM and FT-FIS comes from their reasoning architectures, which combine flexibility in terms of fuzzy rule semantics with the collaboration between inferences from both types of reasoning. Experiments regarding the recommendation of touristic attractions, based on synthetic data, revealed that HyFOM and FT-FIS provide integrated inferences, in addition to a more expressive approximation of the relation defined by fuzzy rules than the results from the fuzzyDL reasoner. In experiments involving the evaluation of chemical risk in food samples, based on real data, results obtained by HyFOM and FT-FIS are also more precise than fuzzyDL results, in comparison with reference values available in this domain. / No contexto da Ciência da Computação, ontologias são utilizadas para representação de conhecimento em diversas aplicações, com o intuito de estruturar e tratar a semântica de domínios específicos. Embora representem e permitam inferir conhecimento implícito, as ontologias convencionais baseiam-se em um formalismo que não é capaz de expressar a imprecisão presente em fenômenos do mundo real e na linguagem humana. Para abordar esta limitação, há diversas pesquisas que investigam a incorporação de conceitos da teoria de conjuntos fuzzy e da lógica fuzzy em ontologias, resultando em ontologias fuzzy. Em especial, combinar o formalismo das ontologias fuzzy com o raciocínio baseado em regras fuzzy, utilizado com sucesso no contexto de sistemas de inferência fuzzy, pode proporcionar uma maior expressividade com relação às inferências envolvendo imprecisão. Neste sentido, o objetivo deste projeto de doutorado é explorar a integração do raciocínio de ontologias fuzzy e de sistemas de inferência fuzzy, resultando na definição e no desenvolvimento das abordagens HyFOM (Hybrid integration of Fuzzy Ontology and Mamdani reasoning) e FT-FIS (Fuzzy Tableau and Fuzzy Inference System). HyFOM baseia-se em uma arquitetura híbrida que combina motores de inferência existentes na literatura para ontologias, ontologias fuzzy e sistemas de inferência fuzzy, com foco na interação entre seus componentes independentes. FT-FIS define uma interface entre um algoritmo baseado em tableau fuzzy e um sistema de inferência fuzzy, incluindo o predicado fuzzyRuleReasoning que permite invocar o raciocínio baseado em regras fuzzy quando for necessário para as tarefas de raciocínio da ontologia fuzzy. A principal contribuição das arquiteturas de raciocínio de HyFOM e FT-FIS está na combinação de flexibilidade, em termos da semântica das regras fuzzy, com a colaboração entre as inferências de ambos tipos de raciocínio. Experimentos considerando a recomendação de atrações turísticas, baseados em dados sintéticos, revelaram que HyFOM e FT-FIS são capazes de proporcionar inferências integradas, além de uma aproximação mais expressiva da relação estabelecida pelas regras fuzzy que os resultados providos pelo raciocinador fuzzyDL. Em experimentos envolvendo o domínio de risco químico em alimentos, baseado em dados reais, os resultados de HyFOM e FT-FIS também são mais precisos que os resultados de fuzzyDL, em comparação com valores de referência disponíveis nesse domínio.
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Mineração de regras de associação generalizadas utilizando ontologias fuzzy e similaridade baseada em contexto

Ayres, Rodrigo Moura Juvenil 08 August 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4486.pdf: 3511223 bytes, checksum: 3f8c09a3cb87230a2ac0f6706ea07944 (MD5) Previous issue date: 2012-08-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / The mining association rules are an important task in data mining. Traditional algorithms of mining association rules are based only on the database items, providing a very specific knowledge. This specificity may not be advantageous, because the users normally need more general, interesting and understandable knowledge. In this sense, there are approaches working in order to obtain association rules with items belonging to any level of a taxonomic structure. In the crisp contexts taxonomies are used in different steps of the mining process. When the objective is the generalization they are used, mainly, in the pre-processing or post-processing stages. On the other hand, in the fuzzy context, fuzzy taxonomies are used, mainly, in the pre-processing step, during the generating extended transactions. A great problem of these transactions is related to the huge amount of candidates and rules. Beyond that, the inclusion of ancestors ends up generating redundancy problems. Besides, it is possible to see that many works have directed efforts for the question of mining fuzzy rules, exploring linguistic terms, but few approaches have been proposed for explore new steps of mining process. In this sense, this paper proposes the Context FOntGAR algorithm, a new algorithm for mining generalized association rules under all levels of fuzzy ontologies composed by specialization/generalization degrees varying in the interval [0,1]. In order to obtain more semantic enrichment, the rules may be composed by similarity relations, which are represented at the fuzzy ontologies in different contexts. In this work the generalization is done during the post-processing step. Other relevant points of this paper are the specification of a new approach of generalization; including a new grouping rules treatment, and a new and efficient way for calculating both support and confidence of generalized rules. / Algoritmos tradicionais de associação se caracterizam por utilizar apenas itens contidos na base de dados, proporcionando um conhecimento muito específico. No entanto, essa especificidade nem sempre é vantajosa, pois normalmente os usuários finais necessitam de padrões mais gerais, e de fácil compreensão. Nesse sentido, existem abordagens que não se limitam somente aos itens da base, e trabalham com o objetivo de minerar regras (generalizadas) com itens presentes em qualquer nível de estruturas taxonômicas. Taxonomias podem ser utilizadas em diferentes etapas do processo de mineração. A literatura mostra que, em contextos crisp, essas estruturas são utilizadas tanto em etapa de pré-processamento, quanto em etapa de pós-processamento, e que em domínios fuzzy, a utilização ocorre somente na etapa de pré-processamento, durante a geração de transações estendidas. Além do viés de utilização de transações estendidas, que podem levar a geração de um volume de regras superior ao caso tradicional, é possível notar que, em domínios nebulosos, as pesquisas dão enfoque apenas à mineração de regras fuzzy, deixando de lado a exploração de diferentes graus de especialização/generalização em taxonomias. Nesse sentido, este trabalho propõem o algoritmo FOntGAR, um novo algoritmo para mineração de regras de associação generalizadas com itens presentes em qualquer nível de ontologias compostas por graus de especialização/generalização variando no intervalo [0,1] (ontologias de conceitos fuzzy), em etapa de pós-processamento. Objetivando obter maior enriquecimento semântico, as regras geradas pelo algoritmo também podem possuir relações de similaridade, de acordo com contextos pré-definidos. Outros pontos relevantes são a especificação de uma nova abordagem de generalização (incluindo um novo tratamento de agrupamento das regras), e um novo e eficiente método para calcular o suporte estendido das regras generalizadas durante a etapa mencionada.
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Um paradigma baseado em algoritmos genéticos para o aprendizado de regras Fuzzy

Castro, Pablo Alberto Dalbem de 24 May 2004 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 656.pdf: 1176051 bytes, checksum: 79408472b8b3606bcf1eb1699d034a2e (MD5) Previous issue date: 2004-05-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / The construction of the knowledge base of fuzzy systems has been beneficited intensively from automatic methods that extract the necessary knowledge from data sets which represent examples of the problem. The evolutionary computation, especially genetic algorithms, has been the focus of a great number of researches that deal with the problem of automatic generation of knowledge bases as search and optimization processes using di erent approaches. This work presents a methodology to learn fuzzy rule bases from examples by means of Genetic Algorithms using the Pittsburgh approach. The methodology is composed of 2 stages. The first one is the genetic learning of rule base and the other one is the genetic optimization of the rule base previously obtained in order to exclude redundant and unnecessary rules. The first stage uses a Self Adaptive Genetic Algorithm, that changes dynamically the crossover and mutation rates ensuring genetic diversity and avoiding the premature convergence. The membership functions are defined previously by the fuzzy clustering algorithm FC-Means and remain fixed during all learning process. The application domain is multidimensional pattern classification, where the attributes and, sometimes, the class are fuzzy, so they are represented by linguistic values. The proposed methodology performance is evaluated by computational simulations on some real-world pattern classification problems. The tests focused the accuracy of generated fuzzy rules in di erent situations. The dynamic change of algorithm parameters showed that better results can be obtained and the use of don t care conditions allowed to generate a small number of comprehensible and compact rules. / A construção da base de conhecimento de sistemas fuzzy tem sido beneficiada intensamente por métodos automáticos que extraem o conhecimento necessário a partir de conjuntos de dados que representam exemplos do problema. A computação evolutiva, em particular os algoritmos genéticos, tem sido alvo de um grande número de pesquisas que tratam, usando abordagens variadas, a questão da geração automática da base de conhecimento de sistemas fuzzy como um processo de busca e otimização. Este trabalho apresenta uma metodologia para o aprendizado de bases de regras fuzzy a partir de exemplos por meio de Algoritmos Genéticos usando a abordagem Pittsburgh. A metodologia é composta por duas etapas. A primeira é a geração genética da base de regras e a segunda é a otimização genética da base de regras previamente obtida, a fim de eliminar regras redundantes e desnecessárias. A primeira etapa utiliza um algoritmo genético auto-adaptativo, que altera dinamicamente os valores das taxas de cruzamento e mutação, a fim de garantir diversidade genética na população e evitar convergência prematura. As funções de pertinência são previamente definidas pelo algoritmo de agrupamento fuzzy FC-Means e permanecem fixas durante todo o processo de aprendizado. O domínio da aplicação é a classificação de padrões multi-dimensionais, onde os atributos e, algumas vezes, as classes são fuzzy, portanto, representados por valores lingüísticos. O desempenho da metodologia proposta é avaliado por simulações computacionais em alguns problemas de classificação do mundo real. Os testes focaram a acuidade das bases de regras geradas em diferentes situações. A alteração dinâmica dos parâmetros do algoritmo mostrou que melhores resultados podem ser obtidos e o uso da condição de don t care permitiu gerar um reduzido n´umero de regras mais compreensíveis e compactas.
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Sistemas de apoio à decisão em grupo multicritério : uma abordagem baseada em regras fuzzy

Santos, Fábio José Justo dos 30 November 2009 (has links)
Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-09-06T20:33:16Z No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T14:27:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T14:27:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T14:27:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissFJJS.pdf: 1581721 bytes, checksum: f878dcc392455f0f3956326282aabe6a (MD5) Previous issue date: 2009-11-30 / Não recebi financiamento / The use of fuzzy logic and fuzzy sets theory applied to decision making process was initially proposed by Bellman and Zadeh (1970). Since then, the arisen of unstructured problems associated with multi-criteria characteristics and group decision making changed the way of dealing with these problems. The evolution of Decision Support Systems (DSS) allowed them, not only to provide data and information, but also to propose solutions to these problems. The goal of this work is to present a framework for the development of DSS that deal with Multi-Criteria Group Decision Making (MCGDM) problems through fuzzy rules. In this approach, we propose a method capable of automatically generating a Fuzzy Rule Base with multi-criteria characteristics for group decision making, that is, different influence degrees for each decider and different importance degrees assigned to each variable are considered in the model. This framework also contains a structural model of a Fuzzy System for Group Decision Support aiming at adding DSS characteristics found in literature to Fuzzy Systems. These characteristics include user/system interactivity and Model Management Subsystem (MMS) described in this work. Finally, a case study designed to validate the model is presented. / O uso da lógica fuzzy e da teoria de conjuntos fuzzy aplicadas ao processo de tomada de decisão foi proposto inicialmente por Bellman e Zadeh (1970). Desde então, os problemas não estruturados associados às características multicritério e de tomada de decisão em grupo alteraram sua forma de tratamento. A evolução presente nos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) fez com que estes sistemas deixassem de fornecer somente dados e informações e passassem também a propor soluções aos problemas analisados. O objetivo deste trabalho é apresentar um framework para o desenvolvimento de SAD que tratem problemas classificados como Multi-Criteria Group Decision Making (MCGDM) com o uso de regras fuzzy. Dentro desta abordagem é apresentado um método capaz de gerar automaticamente uma Base de Regras Fuzzy com características multicritério para tomada de decisão em grupo, ou seja, os diferentes graus de influência de cada decisor e os diferentes graus de importância atribuídos por eles a cada variável são considerados no modelo. Este framework ainda contempla um modelo estrutural de um Sistema Fuzzy para Apoio à Decisão em Grupo com o objetivo de agregar aos sistemas fuzzy as características dos SAD descritas na literatura como, por exemplo, a capacidade de interatividade usuário/sistema e a presença do Subsistema de Gestão de Modelos (SGM), descritos neste trabalho. Por fim, um estudo de caso é realizado para validar o modelo apresentado.
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Evolsys: um ambiente de configuração e análise de algoritmos evolutivos para sintonia da base de regras fuzzy do sistema de controle de um FMS

Santana, Maykon Rocha 14 December 2015 (has links)
Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-01-03T12:57:22Z No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-16T16:33:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-16T16:33:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-16T16:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) Previous issue date: 2016-12-14 / Não recebi financiamento / In recent years, companies have used Artificial Intelligence (AI) techniques to facilitate the decisionmaking process in manufacturing systems. The use of these techniques allows increased performance of Flexible Manufacturing System (FMS). The automation of the process using computational resources allows a deeper analysis of the system conditions, which sometimes result in a better decision taking. In this sense, the Fuzzy Logic has been engaged to carry out this task, because it has the characteristic of dealing easily with inaccurate information and encoding knowledge specialist in Fuzzy rules. However, as soon as the system complexity increases, the task of generating a Fuzzy Rule Base (FRB) appropriate to the proposed system becomes increasingly difficult. To assist this process of generation of the FRB, several techniques can be used and among them stand out the search technique called Evolutionary Algorithm (EA). The EA is used, for example, for tuning the FRB of the FMS through the reduction of the optimization variables values as Makespan or Tardiness. In the case of variable called Makespan, the tuning occurs when the EA generates an FRB that reduces the makespan values of a FMS. However, the construction of the EA that effectively generates a tuning FRB is not trivial. It is required to be in the process, the construction of various EA with different selection methods and different mutation rates among other settings until an appropriate EA for a given situation appears. Therefore, in this study we aim to build an environment configuration and performance analysis of EAs in order to define the tuning FRB of the Fuzzy Control System of an FMS, i.e., it is intended to investigate how the EA ideal parameter scenario used for tuning the FRB of the said control system. In this study, the used EA was an extension of Genetic Algorithm (GA). For implementing the proposal, an evolutionary system for configuration and analysis of this variant of the GA was created. In this system, entitled "EvolSys - Evolutionary System" parameters of the system as Number of Input Variables of FRB, Number of Output Variables of FRB, Population Size, Mutation Rate and the EA Crossover Rate, among others are configured and then, one FRB is generated. Using this, there is an EA analysis of the possibility for choosing a FRB that will provide the reduction of makespan in FMS. Consequently, through this study, we may conclude that the use of EAs in collaboration with Fuzzy system may become an important tool for turning the system responsibility to the sequences of an FMS operation. Accordingly, the environment created meets the configuration step and analysis of EAs. / Nos últimos anos, empresas tem usado técnicas de Inteligência Artificial (AI) para auxiliar o processo de tomada de decisão em sistemas de manufatura. O uso dessas técnicas possibilita o aumento do desempenho dos Sistemas Flexíveis de Manufatura (FMS), uma vez que a automatização do processo com o uso de recursos computacionais permite uma análise mais profunda das condições do sistema o que, por vezes, resulta em uma melhor tomada de decisão. Neste sentido, a Lógica Fuzzy vem sendo usada para realizar essa tarefa, pois ela tem a característica de lidar facilmente com informações imprecisas, codificando o conhecimento do especialista nas chamadas Regras Fuzzy. Entretanto, à medida que a complexidade do sistema aumenta, a tarefa de gerar uma Base de Regras Fuzzy (FRB) adequada ao sistema proposto se torna cada vez mais difícil. Para auxiliar esse processo de geração da FRB, várias técnicas podem ser usadas e dentre elas destaca-se a técnica de busca denominada Algoritmo Evolutivo (EA). O EA pode ser usado, por exemplo, para a sintonia da Base de Regras Fuzzy do Sistema de Controle de um FMS por intermédio da redução de valores de variáveis de otimização como Makespan ou Tardiness. No caso da variável denominada Makespan, a sintonia ocorre quando o EA gera uma FRB que reduz os valores do makespan do FMS em questão. Entretanto, a construção do EA que efetivamente gera uma FRB sintonizada para um FMS não é trivial, pois é necessário que haja, nesse processo, a construção de vários tipos de EA com métodos de seleção diferentes, taxas de cruzamento e mutação diferentes dentre outras configurações, até que se encontre o EA adequado à uma dada situação. Sendo assim, no presente trabalho, o objetivo é a construção de um ambiente de configuração e análise de desempenho de EAs para sintonia da FRB do Sistema de Controle de um FMS, ou seja, pretende-se investigar qual o cenário de parâmetros ideal do EA usado na sintonia da FRB do referido sistema de controle. No presente trabalho, o EA usado foi uma extensão do Algoritmo Genético (GA). Para implementação da proposta, um Sistema Evolutivo para configuração e análise dessa variante do GA foi criado. Nesse sistema, intitulado “EvolSys - Evolutionary System”, parâmetros dos sistema como Número de Varáveis de Entrada da FRB, Número de Variáveis de Saída da FRB, Tamanho da População, Taxa de Mutação e Taxa de Cruzamento do EA, dentre outros são configurados e, por consequência, uma FRB é gerada. Com isso, há a possiblidade da análise do EA para a escolha de uma FRB que venha propiciar a redução do makespan em FMSs. Portanto, é possível concluir, a partir desse trabalho, que o uso de EAs em colaboração com os sistemas Fuzzy pode vir a se tornar uma importante ferramenta para sintonia da Base de Regras do sistema responsável pelo sequenciamento das operações de um FMS e, nesse sentido, o ambiente criado cumpre a etapa de configuração e análise do desempenho de EAs.
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Geração genética multiobjetivo de bases de conhecimento fuzzy com enfoque na distribuição das soluções não dominadas

Pimenta, Adinovam Henriques de Macedo 02 December 2014 (has links)
Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-02-14T11:18:13Z No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-20T13:12:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-20T13:12:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-20T13:23:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) Previous issue date: 2014-12-02 / Não recebi financiamento / The process of building the knowledge base of fuzzy systems has benefited extensively of methods to automatically extract the necessary knowledge from data sets that represent examples of the problem. Among the topics investigated in the most recent research is the matter of balance between accuracy and interpretability, which has been addressed by means of multi-objective genetiv algorithms, NSGA-II being on of the most popular. In this scope, we identified the need to control the diversity of solutions found by these algorithms, so that each solution would balance the Pareto frontier with respect to the goals optimized by the multi-objective genetic algorithm. In this PhD thesis a multi-objective genetic algorithm, named NSGA-DO, is proposed. It is able to find non dominated solutions that balance the Pareto frontier with respect optimization of the objectives. The main characteristicof NSGA-DO is the distance oriented selection of solutions. Once the Pareto frontier is found, the algorithm uses the locations of the solutions in the frontier to find the best distribution of solutions. As for the validation of the proposal, NSGA-DO was applied to a methodology for the generation of fuzzy knowledge bases. Experiments show the superiority of NSGADO when compared to NSGA-II in all three issues analyzed: dispersion, accuracy and interpretability. / A construção da base de conhecimento de sistemas fuzzy tem sido beneficiada intensamente por métodos automáticos que extraem o conhecimento necessário a partir de conjuntos de dados que representam exemplos do problema. Entre os tópicos mais investigados nas pesquisas recentes está a questão do balanceamento entre acuidade e interpretabilidade, que têm sido abordada por meio dos algoritmos genéticos multiobjetivo, sendo o NSGA-II um dos mais populares. Neste escopo, identificou-se a necessidade do controle da distribuição das soluções encontradas por estes algoritmos, a fim de que cada solução possa equilibrar a fronteira de Pareto com relação aos objetivos otimizados pelo algoritmo genético multiobjetivo. Neste sentido, desenvolveu-se neste projeto de doutorado um algoritmo genético multiobjetivo, chamado NSGA-DO, capaz de encontrar soluções não dominadas que equilibram a fronteira de Pareto nos objetivos a serem otimizados. A principal característica do NSGA-DO é a seleção de soluções orientada à distância. Uma vez encontrada a fronteira de Pareto, o algoritmo usa a localização das soluções nesta fronteira para encontrar a melhor distribuição das soluções. Para a validação da proposta, aplicou-se o NSGA-DO em uma metodologia para a geração de bases de conhecimento fuzzy. Experimentos realizados comprovaram a superioridade do NSGA-DO com relação ao NSGA-II nos três quesitos analisados: dispersão, acurácia e interpretabilidade.
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FUZZYVISA: modelo de avaliação de risco da vigilância sanitária para inspeção de resíduos de serviços de saúde utilizando lógica Fuzzy / FUZZYVISA: model risk assessment of the sanitary inspection of waste health services using Fuzzy logic

Natércia Fonseca de Carvalho da Silva 25 March 2010 (has links)
Este trabalho apresenta um modelo de inspeção sanitária, utilizando lógica fuzzy, sobre gerenciamento de resíduos de serviços de saúde, construído com as informações e experiência de especialista, baseadas nas inspeções de estabelecimentos assistenciais de saúde no Estado do Rio de Janeiro. A partir da estruturação de regras utilizadas na inspeção sanitária sobre Resíduos de Serviços de Saúde (RSS), e do regulamento técnico sobre gerenciamento de RSS, a RDC 306/04 da ANVISA, foi construído um modelo que simula a atuação de um agente especialista da vigilância sanitária, contemplando os elementos difusos que compõem os fatores analisados na inspeção sanitária. O objetivo deste trabalho é apresentar um instrumento, estruturado com base na prática da inspeção sanitária sobre gerenciamento de RSS, utilizando a lógica fuzzy, capaz otimizar a inspeção, gerar indicadores de controle sanitário que permitam monitorar a condição satisfatória do gerenciamento destes resíduos, dar aporte ao planejamento das ações de vigilância sanitária sobre os RSS e acima de tudo propor um instrumento que possa reverter-se em mecanismo eficiente de fiscalização sanitária. O modelo fuzzy foi desenvolvido com uso do software Matlab 2007b, sendo testado com dados de 10 relatórios de inspeções realizadas no período de maio a novembro de 2009. / This study shows a health inspections model of waste management of health establishments in Rio de Janeiro state. The model was built by fuzzys logic and with experts information. It was based in ANVISA rules about waste management in health services: RSS, a RDC 306/04. It makes a simulation of an expert actuation with the diffuse elements of health inspection. The objective of this study is to show a health inspection management waste practice structured instrument, using fuzzys logic, able to optimize the inspection, produce indicators of health control to monitor the satisfactory condition of healh services waste management and guide the planning actions. The fuzzy model was developed with Matlab software and tasted with 10 inspection reports dated of 2009, between may and november.
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Constantes de acoplamento de vértices com mésons estranhos e charmosos usando as regras de soma da QCD / Coupling constants of vertices with strange and charming mesons using the QCD sum rules

Bruno Osório Rodrigues 12 March 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, foram calculados os fatores de forma e as constantes de acoplamento dos vértices mesônicos J/ψ DsDs, J/ψ Ds*Ds e J/ψ Ds*Ds*usando a técnica das regras de soma da QCD (RSQCD) até a ordem 5 da OPE. Estes três vértices estão envolvidos em algumas das numerosas hipóteses que tentam explicar a estrutura interna de alguns mésons charmosos exóticos que começaram a ser observados a partir de 2003. Tais mésons não se encaixam no espectro do charmonium e/ou apresentam números quânticos exóticos dentro do modelo CQM (constituent quark model). Um exemplo é o méson Y(4140), cujo decaimento observado é no par J/ψφ enquanto o esperado seria que tivesse decaimento predominante em mésons com open charm, devido à sua massa. Uma das propostas para se entender este méson consiste em estudá-lo como um estado molecular Ds*ar{D}s*, de modo que seu decaimento seria Y(4140) → Ds* ar{D}s* → J/ψφ. Neste processo, aparecerão os vértices de interação estudados neste trabalho, de maneira que o conhecimento mais preciso de seus fatores de forma e de suas constantes de acoplamento pode beneficiar a compreensão sobre a constituição fundamental do Y(4140) assim como a de outros novos estados como o X(4350), Y(4274) e Y(4660) por exemplo. Foram considerados neste trabalho, todos os casos off-shell possíveis para cada um dos três vértices, obtendo assim dois fatores de forma distintos para o vértice J/ψ DsDs, três para o vértice J/ψ Ds*Ds e dois para o vértice J/ψ Ds* Ds*. Nestes três vértices, os fatores de forma para o caso J/ψ off-shell foram bem ajustados por curvas monopolares enquanto os casos Ds e Ds* foram ajustados por curvas exponenciais, o que está de acordo com o comportamento encontrado em trabalhos anteriores do grupo. Os cálculos das constantes de acoplamento tiveram como resultados: g_{J/ψ Ds Ds} = 5.98^{+0.67}_{ -0.58}, g_{J/ψ D*s Ds} = 4.30_{+0.41}^{-0.35}GeV^{-1} e g_{J/ψ Ds* Ds*} = 7.47^{+1.04}_{-0.71}, resultados estes que estão compatíveis com os trabalhos anteriores que utilizaram as RSQCD para o cálculo das constantes de acoplamento dos vértices J/ψ D(*)D(*). / In this work, the form factors and coupling constants of the meson vertices J/ψ DsDs, J/ψ Ds*Ds and J/ψ Ds*Ds* have been calculated with the QCD sum rule (QCDSR) technique up to dimension 5 of the operator product expansion (OPE). These three vertices are involved in some of the numerous hypotheses that attempt to explain the internal structure of some exotic charmed mesons which began to be observed since 2003. Such mesons do not fit in the charmonium spectrum and/or have exotic quantum numbers within the CQM (constituent quark model). An example is the Y(4140) meson, which decays in the pair J/ψφ while the expected would be a dominant decay in open charm mesons. One of the proposals to understand this meson is to study it as a molecular state Ds*{D}s*, so it would decay as Y(4140)→ Ds* {D}s* → J/ψφ.In this process, the vertices studied in this work will appear, so the more accurate knowledge of their form factors and their coupling constants can benefit our understanding of the fundamental constitution of the Y(4140) as well as other new states as the X(4350), Y(4274) and Y (4660) eg. In this study all possible off-shell cases for each of these three vertices were considered, thus obtaining two different form factors for the vertex J/ψ DsDs, three for the vertex J/ψ Ds*Ds and two for the vertex J/ψ Ds* Ds*. In these three vertices, the form factors for the J/ψ off-shell case were well fitted by monopolar curves, while the Ds and Ds* off-shell cases were well fitted by exponential curves which is in agreement with the behavior found in previous work of the group. The calculations of the coupling constants leaded to the following results: g_{J/ψ Ds Ds} = 5.98^{+0.67}_{-0.58}, g_{J/ψ Ds* Ds} = 4.30^{+0.41}_{-0.35}GeV^{-1} and g_{J/ψ Ds* Ds*} = 7.47^{+1.04}_{-0.71}, these results are compatible with previous QCDSR works for the non strange vertices J/ψD(*)D(*).

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