Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2017-09-04T12:02:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Guilherme_A_Mantovani_Albonico_2017.pdf: 5657505 bytes, checksum: e0002a5923940dc5d0866cdf6f30a5ae (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-04T12:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Guilherme_A_Mantovani_Albonico_2017.pdf: 5657505 bytes, checksum: e0002a5923940dc5d0866cdf6f30a5ae (MD5) Previous issue date: 2017-03-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Breast cancer is one of the diseases that hit most women in the world. Due to the large number of factors associated with this type of disease, early detection is the best way to fight it. Mammography is the main imaging exam currently used for detection, since it is able to identify the presence of microcalcifications, which are a key indicator of the presence of cancer. As a complement exam, breast ultrasonography has also been widely used because of the large number of inconclusive mammograms and the difficulty of diagnosing younger women. However, the interpretation of ultrasound images is quite dependent on the experience of the doctor in charge of the diagnosis. To aid in the interpretation of these images, Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems have appeared, and it seeks to provide a second opinion for medical specialists. In this work, the attribute selection and classification stages presented in these systems were developed. A wrapper approach with a search strategy based in genetic algorithms, and two filter approaches, the Welch's t test and the ReliefF algorithm was developed. To evaluate the subsets performance, a Multilayer Perceptron (MLP) neural network, with backpropagation learning algorithm was developed as a classifier. The metric used to evaluate the classification performance of each subset of attributes was the area of under the Receiver Operating Characteristic curve (Az).The used database has 541 images, with 314 benign lesions and 227 malignant lesions with a biopsyproven diagnosis. In addition, the database contains the manual segmentation of these images performed by a specialist physician and 22 morphological extracted attributes. The filter techniques results showed that some attributes alone are able to obtain good classification results, such as the depth/width ratio of the lesion, reaching 0.731 for Az. Besides that, the best results were found through the wrapper strategy, in which a value of 0.835 was obtained for Az using only eight of the 22 attributes, demonstrating the importance of these steps in this type of CAD system, increasing the final performance. / O câncer de mama é uma das doenças que mais atingem as mulheres no mundo. Devido à grande quantidade de fatores associados com este tipo de doença, a detecção precoce é a melhor forma de combatê-la. A mamografia é o principal exame utilizado atualmente para a detecção, pois é capaz de identificar a presença de microcalcificações, as quais são um indicador chave da presença de câncer. Como complemento a este exame, a ultrassonografia da mama vem sendo bastante utilizada devido ao grande número de mamogramas inconclusivos e à dificuldade de diagnóstico de mulheres mais jovens. Entretanto a interpretação das imagens de ultrassom provenientes destes exames é bastante dependente da experiência do médico que realiza o diagnóstico. Para auxiliar na interpretação destes exames, surgiram os sistemas Computer-Aided Diagnosis (CAD) que buscam fornecer uma segunda opinião para os médicos especialistas. Neste trabalho, foram desenvolvidas as etapas de seleção de atributos e de classificação presentes nestes sistemas. Foram realizadas abordagem wrapper com estratégia de busca baseada em algoritmos genéticos e duas estratégias em filtro, o teste t de Welch e o algoritmo ReliefF. Para avaliar o desempenho dos subconjuntos foi elaborado um classificador do tipo Multilayer Perceptron (MLP), com algoritmo de aprendizagem backpropagation. A métrica utilizada para avaliar o desempenho de classificação de cada subconjunto de atributos foi a área sob a curva Receiver Operating Characteristic (Az). O banco de dados utilizado, consiste de 541 imagens, sendo 314 lesões benignas e 227 lesões malignas com diagnóstico comprovado por biópsia. O banco de dados contém a segmentação manual destas imagens realizada por um médico especialista e 22 atributos morfológicos previamente extraídos. Os resultados encontrados pelas técnicas em filtro mostraram que alguns atributos isoladamente são capazes de obter bons resultados na classificação, como por exemplo, a razão profundidade/largura da lesão, obtendo um valor de 0,731 para Az. Apesar disso, os melhores resultados foram encontrados através da estratégia wrapper, tendo sido obtido um valor de 0,835 para Az utilizando apenas oito dos 22 atributos, demonstrando assim a importância destas etapas neste tipo de sistema CAD, aumentando o desempenho final.

Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2017-09-04T14:16:18Z No. of bitstreams: 2 Diego_Dieferson_Apolinario_2013.pdf: 11159824 bytes, checksum: a7eb832c477da03385c667bc970781c1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-04T14:16:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Diego_Dieferson_Apolinario_2013.pdf: 11159824 bytes, checksum: a7eb832c477da03385c667bc970781c1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2013-09-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The spatial electric load forescating aims to determine the sapatial and temporal distribution of the growth of electricity demand in the service area of a distribution utility. This information is vital to support the process of decision making in planning the expansion and operation of dostribution networks in the medium and long term. Currently there are many methodologies that can perform spatial load forecasting, among these cell models hace been the most widely used in recent years. Moreover, these models need to be calibrated with information concerning the data in the studied region and one of these information is the spatial rsolution. This work presents a partitioning method, using a divisive algorithm, to crate homogeneous grid cells for cellular models used in saptial electric load forecasting, and thereby determine a spatial resolution that allowa for proper display and inference from the obtained at ffeder ordistribution transformer levels. / A previsão espacial de demanda em sistemas de distribuição de energia elétrica visa determinar a distribuição espaço-temporal do crescimento da demanda de energia elétrica na área se serviço. Essa informação é de vital importância para apoiar o processo de tomada de decisões no planejamento da expansão e operação das redes de distribuição no médio e longo prazo. Atualmente existem muitas metodologias que permitem a previsão espacial de carga, dentre estas os modelos celulares tem sido os mais utilizados nos últimos anos. Além disso, estes modelos precisam ser calibrados com informações referentes aos dados da região em estudo, e uma dessas informações é a resolução espacial. Neste trabalho apresenta-se uma metodologia de particionamento, utilizando um algoritmo divisivo com a finalidade de criar quadrículas homogêneas para os modelos celulares utilizados na previsão espacial de carga, e desta forma determinar uma resolução espacial que permita uma aprpriada visualização e inferência dos resultados obtidos na previsão espacial de carga ao nivel de alimentador ou transformador de distribuição.

Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2018-04-06T14:31:39Z No. of bitstreams: 2 Cristiano_Antonio_de_Souza_2018.pdf: 2020023 bytes, checksum: 1105b369d497031759e007333c20cad9 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-06T14:31:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Cristiano_Antonio_de_Souza_2018.pdf: 2020023 bytes, checksum: 1105b369d497031759e007333c20cad9 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The last decades have been marked by rapid technological development, which was accelerated by the creation of computer networks, and emphatically by the spread and growth of the Internet. As a consequence of this context, private and confidential data of the most diverse areas began to be treated and stored in distributed environments, making vital the security of this data. Due to this fact, the number and variety of attacks on computer systems increased, mainly due to the exploitation of vulnerabilities. Thence, the area of intrusion detection research has gained notoriety, and hybrid detection methods using Artificial Intelligence techniques have been achieving more satisfactory results than the use of such approaches individually. This work consists of a Hybrid method of intrusion detection combining Artificial Neural Network (ANN) and K-Nearest Neighbors KNN techniques. The evaluation of the proposed Hybrid method and the comparison with ANN and KNN techniques individually were developed according to the steps of the Knowledge Discovery in Databases process. For the realization of the experiments, the NSL-KDD public database was selected and, with the attribute selection task, five sub-bases were derived. The experimental results showed that the Hybrid method had better accuracy in relation to ANN in all configurations, whereas in relation to KNN, it reached equivalent accuracy and showed a significant reduction in processing time. Finally, it should be emphasized that among the hybrid configurations evaluated quantitatively and statistically, the best performances in terms of accuracy and classification time were obtained by the hybrid approaches HIB(P25-N75)-C, HIB(P25-N75)-30 and HIB(P25-N75)-20. / As últimas décadas têm sido marcadas pelo rápido desenvolvimento tecnológico, o qual foi acelerado pela criação das redes de computadores, e enfaticamente pela disseminação e crescimento da Internet. Como consequência deste contexto, dados privados e sigilosos das mais diversas áreas passaram a ser tratados e armazenados em ambientes distribuídos, tornando-se vital a segurança dos mesmos. Decorrente ao fato, observa-se um crescimento na quantidade e variedade de ataques a sistemas computacionais, principalmente pela exploração de vulnerabilidades. Em função desse contexto, a área de pesquisa em detecção de intrusão tem ganhado notoriedade, e os métodos híbridos de detecção utilizando técnicas de Inteligência Artificial vêm alcançando resultados mais satisfatórios do que a utilização de tais abordagens de modo individual. Este trabalho consiste em um método Híbrido de detecção de intrusão combinando as técnicas Redes Neurais Artificiais (RNA) e K-Nearest Neighbors (KNN). A avaliação do método Híbrido proposto e a comparação com as técnicas de RNA e KNN isoladamente foram desenvolvidas de acordo com as etapas do processo de Knowledge Discovery in Databases (KDD) . Para a realização dos experimentos selecionou-se a base de dados pública NSL-KDD, sendo que com o processo de seleção de atributos derivou-se cinco sub-bases. Os resultados experimentais comprovaram que o método Híbrido teve melhor acurácia em relação a RNA em todas as configurações, ao passo que em relação ao KNN, alcançou acurácia equivalente e apresentou relevante redução no tempo de processamento. Por fim, cabe ressaltar que dentre as configurações híbridas avaliadas quantitativa e estatisticamente, os melhores desempenhos em termos de acurácia e tempo de classificação foram obtidos pelas abordagens híbridas HIB(P25- N75)-C, HIB(P25-N75)-30 e HIB(P25-N75)-20.

Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2017-09-04T13:07:47Z No. of bitstreams: 2 Marcos_Tragueta_2017.pdf: 1953593 bytes, checksum: c89f1ba57bb6b1ba944410013aebbde7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-04T13:07:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Marcos_Tragueta_2017.pdf: 1953593 bytes, checksum: c89f1ba57bb6b1ba944410013aebbde7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-05-05 / The insertion of distributed power sources of low power presents new challenges in the planning and operation of distribution systems. The coordination of the protection system is a challenge which modifies as the insertion of the distributed generation grows at any point in any system. In order to verify how the coordination is altered different indicators have been proposed in literature, seeking to express numerically the effect of this insertion on the pair of relays of a coordinated protection system. The Protection Coordination Index (PCI) and the Protection Miscoordination Index (PMI) are shown as valid indicators for this analysis. The purpose of this paper is to apply these quantifiers in the protection schemes of distribution lines of radial and grid systems that use Inverse Time Overcurrent Relays. By applying these indicators, it will be possible to judge if they will provide enough information to analyze the impact of GD insertion in the SDEE, otherwise, identify if there will be limitations which can be remedied by proposing new indicators. The new indicators proposed in this paper seek to cover the limitations observed, without necessarily using the same information. To achieve this goal, distributed generators will be connected at different points in the network, and its generation capacity will be changed in an increasing way; where for each insertion value and at each point of the system, the Coordination Time Intervals (CTI) between consecutive pairs of relays will be verified, and from these values, the quantitative indicators of the impact of the GD will be calculated. For this, a distribution grid system was modeled with a purpose of obtain the required quantities in the scaling of CT1s and relays, thus obtaining a selective coordinate operation, where for each primary relay there will be an extra relay, forming a protective pair. Next two protective systems were adjusted: one considering one-way relays and another, twoway relays. Finally, for the protection systems dimensioned and coordinated, the indexes found in the literature and the proposed indexes were calculated and compared to the same pair of relays, considering the same GD insertion value at different points of the system. Every indicator were valid to the quantification of the GD insertion impact in the protection schemes applied to SDEE, where IDP indicates a percentage of faults that will cause miscoordination, IDPP indicates the percentage of pairs of relays that will be miscoordinate for each fault, ICP shows wether the ITC variation will occur slowly or rapidly, where the faster variation will result in miscoordination rather than the slower one and ITC (%) imposes a restriction on ITC reduction indicating whether the insertion value will miscoordinate the pairs of relays analyzed through numerical values. / A inserção de fontes de energia distribuídas de baixa potência apresenta novos retos no planejamento e operação de sistemas de distribuição. Um reto é a coordenação do sistema de proteção que se altera a medida que a inserção de Geração Distribuída (GD) cresce em qualquer ponto de qualquer sistema. Para verificar como a coordenação é alterada, tem sido proposto, na literatura, diferentes indicadores que visam expressar numericamente qual é o efeito desta inserção nos pares de relés de um sistema de proteção coordenado. O Protection Coordination Index (PCI) e o Protection Miscoordination Index (PMI), se mostram como indicativos válidos para esta análise. O objetivo deste trabalho é aplicar estes quantificadores nos esquemas de proteção de linhas de distribuição de sistemas radiais e malhados que utilizem Relés de Sobrecorrente Direcionais de Tempo Inverso. Pela aplicação destes indicadores foi possível julgar se as informações obtidas são suficientes para a análise do impacto da inserção de GD nos SDEE, identificando o surgimento de limitações, sanadas pela proposição de novos indicadores. Para alcançar este objetivo, geradores distribuídos foram conectados em diferentes pontos da rede, e sua capacidade de geração foi alterada de forma crescente; onde para cada valor de inserção e em cada ponto do sistema, foram verificados os Intervalos de Tempo de Coordenação (ITC) entre pares de relés consecutivos, e a partir destes valores, os indicadores quantitativos do impacto da inserção de GD, calculados. Para isso, foi modelado um sistema de distribuição malhado, visando a obtenção das grandezas requeridas no dimensionamento dos TC's e relés, obtendo assim uma operação coordenada seletiva, onde para cada relé primário há pelo menos um de retaguarda, formando pares protetores. Em seguida dois sistemas de proteção foram ajustados: um considerando relés unidirecionais e outro, relés bidirecionais. Finalmente, para os sistemas de proteção dimensionados e coordenados, os índices encontrados na literatura e os índices propostos foram calculados e comparados para um mesmo par de relés, considerando um mesmo valor de inserção de GD em diferentes pontos do sistema. Todos os indicadores se mostraram válidos para a quantificação do impacto da inserção de GD nos esquemas de proteção aplicados a SDEE, onde IDP indica a porcentagem de faltas que irá ocasionar descoordenação, IDPP indica a porcentagem de pares de relés que irá se descoordenar para cada falta, ICP mostra se a variação de ITC ocorrerá de forma lenta ou rápida, onde a variação mais veloz resultará antes em descoordenação em relação à mais lenta e ITC (%) impõe uma restrição à redução de ITC indicando se o valor de inserção irá descoordenar os pares de relés analisados, através de valores numéricos.