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Avaliação de desempenho de controladores avançados aplicados a um processo de controle de nível / Performance evaluation of advanced controllers applied to a level control processGonçalves, Gustavo José Corrêa [UNESP] 26 April 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-04-26 / O uso de técnicas de controle preditivo e de sistemas inteligentes na resolução de problemas de controle de grande complexidade tem crescido significativamente na última década. Parte disso se deve ao fato destas abordagens já terem sido utilizadas com sucesso em uma vasta gama de aplicações, demonstrando sua robustez e eficiência. Porém, o uso destas técnicas ainda é pequeno quando comparado com o controle PID (proporcional integral derivativo) clássico, ainda que apresentem resultados melhores. Assim, a maioria das publicações presentes na literatura que utilizam estas técnicas de controle mais sofisticadas tem como objetivo resolver um problema específico de controle. Para isso, em geral, adota-se uma determinada abordagem sem que necessariamente se faça uma avaliação a respeito de qual dos métodos existentes seria o mais eficiente, uma vez que o foco é apenas a resolução do problema. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de três das técnicas de controle inteligente e/ou preditivo mais aceitas para o controle de processos industriais frente ao controlador PID clássico, de uso generalizado na indústria. Mais especificamente, optou-se por utilizar o controlador MPC, o controlador Fuzzy e o controlador Neural Preditivo para o controle de um processo industrial e, então, avaliar o desempenho por meio das métricas ISE e ITSE, além de comparar o sobressinal máximo, erro estacionário e tempo de acomodação. Por fim, os resultados de desempenho de cada controlador foram confrontados com o controlador PID clássico. Os resultados indicaram que os controladores com melhor desempenho foram os controladores MPC e fuzzy de duas entradas, apresentando melhores resultados quando comparados com o controlador PID. Ainda, observou-se que o controlador fuzzy de uma entrada e preditivo neural não foram capazes de controlar o sistema em todos os patamares considerados. / The use of predictive control techniques and intelligent systems in the resolution of complex control problems has increased in the last decade. Part of this is due to the fact that these approaches have already been used successfully in a wide range of applications, demonstrating their robustness and efficiency. However, the use of these techniques is still small when compared to the classic PID (derivative proportional integral) control, although they present better results. Thus, most publications in the literature that use these more sophisticated control techniques aim to solve a specific control problem. For this, in general, a certain approach is adopted without necessarily making an evaluation as to which of the existing methods would be the most efficient, since the focus is only the resolution of the problem. In this context, the objective of this work was to evaluate the performance of three of the most accepted intelligent and / or predictive control techniques for the control of industrial processes against the classical PID controller, widely used in industry. More specifically, it was decided to use the MPC controller, the Fuzzy controller and the Neural Predictive controller to control an industrial process, and then evaluate the performance through the ISE and ITSE metrics, in addition to comparing the maximum overshoot, stationary error and accommodation time. Finally, the performance results of each controller were confronted with the classic PID controller. The results indicated that the best performing controllers were the MPC and the two input fuzzy controllers, presenting better results when compared to the PID controller. Also, it was observed that the fuzzy controller of an input and predictive neural were not able to control the system at all levels considered.
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Um sistema inteligente de teleoftalmologia para o aux?lio no diagn?stico de catarataRibeiro, Anna Giselle C?mara Dantas 06 September 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-09-06 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / O aumento da popula??o mundial, com propor??o maior de idosos, acarreta no aumento do n?mero de indiv?duos com perda visual, sendo a catarata a maior causa de cegueira no mundo. A Catarata ? uma patologia dos olhos que consiste na opacidade parcial ou total do cristalino (lente natural do olho) ou de sua c?psula. Pode ser desencadeada por v?rios fatores, como traumatismo, idade, diabetes mellitus, uso de medicamentos, entre outros. Sabe-se que o atendimento por oftalmologistas no Brasil nas ?reas rurais e mais pobres ? inferior ao necess?rio e muitos pacientes com doen?as trat?veis como a Catarata ficam sem diagn?stico e consequentemente sem tratamento.
Neste contexto, esse projeto tem como proposta o desenvolvimento do OPTICA, um sistema de tele-oftalmologia que utiliza smartphones para detec??o de urg?ncias oftalmol?gicas, disponibilizando um aux?lio ao diagn?stico a Catarata utilizando sistemas inteligentes e t?cnicas de processamento de imagens. As imagens ser?o capturadas por um celular com uma lente especial acoplada a c?mera e juntamente com um question?rio com informa??es do paciente ser?o transmitidos de forma segura via a plataforma Sana Mobile (sana.mit.edu) para uma central online de laudos que disp?e de um programa inteligente de auxilio ao diagn?stico a Catarata e de m?dicos oftalmologistas que ir?o analisar as informa??es e emitir o laudo do paciente.
Desta forma, o OPTICA permite levar atendendimento oftalmol?gico a popula??o menos favorecida e em ?reas remotas , melhorando a triagem de pacientes graves e aumentando o acesso ao diagn?stico e tratamento. / The increasing in world population, with higher proportion of elderly, leads to
an increase in the number of individuals with vision loss and cataracts are one of the
leading causes of blindness worldwide. Cataract is an eye disease that is the partial or
total opacity of the crystalline lens (natural lens of the eye) or its capsule. It can be
triggered by several factors such as trauma, age, diabetes mellitus, and medications,
among others. It is known that the attendance by ophthalmologists in rural and poor
areas in Brazil is less than needed and many patients with treatable diseases such as
cataracts are undiagnosed and therefore untreated. In this context, this project presents
the development of OPTICA, a system of teleophthalmology using smartphones for
ophthalmic emergencies detection, providing a diagnostic aid for cataract using
specialists systems and image processing techniques. The images are captured by a
cellphone camera and along with a questionnaire filled with patient information are
transmitted securely via the platform Mobile SANA to a online server that has an
intelligent system available to assist in the diagnosis of cataract and provides
ophthalmologists who analyze the information and write back the patient?s report.
Thus, the OPTICA provides eye care to the poorest and least favored population,
improving the screening of critically ill patients and increasing access to diagnosis and
treatment.
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Sistema inteligente para determinação de limite de crédito / Intelligent system for determination of credit limitDacy Câmara Lobosco 12 April 2013 (has links)
A presente dissertação trata da estipulação de limite de crédito para
empresas clientes, de modo automático, com o uso de técnicas de Inteligência
Computacional, especificamente redes neurais artificiais (RNA). Na análise de
crédito as duas situações mais críticas são a liberação do crédito, de acordo com o
perfil do cliente, e a manutenção deste limite ao longo do tempo de acordo com o
histórico do cliente. O objeto desta dissertação visa a automação da estipulação do
limite de crédito, implementando uma RNA que possa aprender com situações já
ocorridas com outros clientes de perfil parecido e que seja capaz de tomar decisões
baseando-se na política de crédito apreendida com um Analista de Crédito. O
objetivo é tornar o sistema de crédito mais seguro para o credor, pois uma análise
correta de crédito de um cliente reduz consideravelmente os índices de
inadimplência e mantém as vendas num patamar ótimo. Para essa análise, utilizouse
a linguagem de programação VB.Net para o sistema de cadastro e se utilizou do
MatLab para treinamento das RNAs. A dissertação apresenta um estudo de caso,
onde mostra a forma de aplicação deste software para a análise de crédito. Os
resultados obtidos aplicando-se as técnicas de RNAs foram satisfatórias indicando
um caminho eficiente para a determinação do limite de crédito. / This research deals with the credit limit stipulation for corporate clients,
automatically, with the use of Computational Intelligence techniques, specifically
artificial neural networks (ANN). In the analysis of credit, the two most critical
situations are release of credit, according to the customer profile, and maintain the
credit according to the customer history. The object of this work aims at automating
the stipulated credit limit at the time of initial registration of the customer. The main
focus of this work is to make an ANN can provide the credit limit, learning from
situations that have occurred with other clients of similar profile and is able to make
decisions based on the credit policy seized with a Credit Analyst. The goal is to make
the system more secure credit to the lender, for a correct analysis of the
creditworthiness of a customer drops considerably default rates and maintains a
sales plateau great. For this analysis, we used the VB.Net programming language for
the registration system of MatLab and was used for training ANNs. The paper
presents a case study, which shows how to apply this software to credit analysis. The
results obtained applying the techniques ANNs were satisfactory showing an efficient
way to determine the credit limit.
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Proposta de ontologia para integração de sistemas de manutenção inteligentes e cadeias de suprimento de peças de reposiçãoSilva, Thiago Regal da January 2015 (has links)
A competição global e a necessidade de otimização dos sistemas de produção e logística têm levado à necessidade de sistemas de manutenção mais eficientes. A habilidade de prever a ocorrência de falhas, através de Sistemas de Manutenção Inteligentes (Intelligent Maintenance Systems - IMS), pode evitar paradas não programadas e constituir uma grande vantagem competitiva. Além disso, um planejamento de demanda mais preciso em Cadeias de Suprimento de Peças de Reposição (Spare Parts Supply Chain - SPSC) resulta na disponibilidade de peças e serviços quando eles são necessários no chão de fábrica, evitando interrupções na produção. Uma integração adequada de ambos domínios é de grande importância neste contexto. Alguns dos desafios relativos a esta integração vêm das diferenças semânticas entre as áreas com diferentes vocabulários e conceitos. Este trabalho pretende propor uma modelagem semântica dos domínios através da criação de uma ontologia, provendo um vocabulário comum e uma integração semântica apropriada entre as áreas, como base para a construção futura de sistemas de informação para integrar IMS e SPSC. / Global competition and the need for logistic and production systems optimization has been leading to the need of more eficiente maintenance systems. Ability to forecast failures, through Intelligent Maintenance Systems (IMS), can avoid breakdowns and be a competitive advantage. Moreover, a more precise demand planning in Spare Parts Supply Chains (SPSC) results in the availability of parts and services when they are needed at shop floor, avoiding production interruptions. A proper integration of both domains is of utmost importance in this context. Some of the challenges related to this integration come from the semantic differences between areas with such a diversity of vocabulary and concepts. This work intends to propose a semantic modelling through the creation of an ontology, providing a common vocabulary and proper semantic integration, as basis for a future implementation of an integration information system between IMS and SPSC.
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Proposta de ontologia para integração de sistemas de manutenção inteligentes e cadeias de suprimento de peças de reposiçãoSilva, Thiago Regal da January 2015 (has links)
A competição global e a necessidade de otimização dos sistemas de produção e logística têm levado à necessidade de sistemas de manutenção mais eficientes. A habilidade de prever a ocorrência de falhas, através de Sistemas de Manutenção Inteligentes (Intelligent Maintenance Systems - IMS), pode evitar paradas não programadas e constituir uma grande vantagem competitiva. Além disso, um planejamento de demanda mais preciso em Cadeias de Suprimento de Peças de Reposição (Spare Parts Supply Chain - SPSC) resulta na disponibilidade de peças e serviços quando eles são necessários no chão de fábrica, evitando interrupções na produção. Uma integração adequada de ambos domínios é de grande importância neste contexto. Alguns dos desafios relativos a esta integração vêm das diferenças semânticas entre as áreas com diferentes vocabulários e conceitos. Este trabalho pretende propor uma modelagem semântica dos domínios através da criação de uma ontologia, provendo um vocabulário comum e uma integração semântica apropriada entre as áreas, como base para a construção futura de sistemas de informação para integrar IMS e SPSC. / Global competition and the need for logistic and production systems optimization has been leading to the need of more eficiente maintenance systems. Ability to forecast failures, through Intelligent Maintenance Systems (IMS), can avoid breakdowns and be a competitive advantage. Moreover, a more precise demand planning in Spare Parts Supply Chains (SPSC) results in the availability of parts and services when they are needed at shop floor, avoiding production interruptions. A proper integration of both domains is of utmost importance in this context. Some of the challenges related to this integration come from the semantic differences between areas with such a diversity of vocabulary and concepts. This work intends to propose a semantic modelling through the creation of an ontology, providing a common vocabulary and proper semantic integration, as basis for a future implementation of an integration information system between IMS and SPSC.
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RecRoute: Um Sistema de Recomendação de Rotas de Ônibus Baseado em Informações Contextuais dos UsuáriosTito, Adriano de Oliveira 23 August 2013 (has links)
Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-09T14:10:24Z
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Dissertação Adriano Tito.pdf: 3370866 bytes, checksum: fafacaf4a32455e59fa2cd1eac5524cd (MD5)
Previous issue date: 2013-08-23 / Nas últimas décadas, o trânsito em cidades de médio e grande porte, bem como
os transtornos causados direta ou indiretamente por este, tem se tornado um problema
crescente no cotidiano de qualquer cidadão. Isto tem contribuído para a ineficiência do
transporte público, onde uma das principais barreiras é a ausência de informações aos
usuários. Em tempos onde soluções tecnológicas para tarefas diárias estão sendo
amplamente disponibilizadas, surgem como uma possível solução os Sistemas de
Informação ao Usuário do transporte coletivo, que têm por finalidade fornecer
informações aos passageiros e apoiar suas decisões. A maioria dos sistemas com esse
propósito utiliza informações estáticas ou auxiliadas por transmissores GPS instalados
nos veículos. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema de recomendação
de rotas de transporte público por ônibus, denominado RecRoute, que considera
informações contextuais dos usuários, condições climáticas, temporais e do trânsito para
recomendar rotas de ônibus aos passageiros, apoiando-os em suas tomadas de decisão.
No experimento realizado com o RecRoute os resultados gerados pelas recomendações
foram bem avaliados pelos participantes. Sendo assim, espera-se prover informações de
grande relevância para os usuários de transporte coletivo urbano, melhorando a
qualidade do transporte público por ônibus e incentivando o uso deste tipo de meio de
transporte.
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Modelos híbridos baseados em redes neurais, lógica fuzzy e busca para previsão de séries temporaisVALENÇA, Ivna Cristine Brasileiro 31 January 2010 (has links)
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Previous issue date: 2010 / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / As pesquisas relacionadas à previsão de séries temporais têm sido uma área de bastante
interesse nas últimas décadas. Várias técnicas têm sido pesquisadas para a previsão de séries
temporais. Este trabalho propõe métodos híbridos, com a finalidade de tentar representar o
complexo fenômeno de previsão de séries temporais do mundo real. A gênese do estudo é
baseada no conceito sobre o qual, diferentes partes da série temporal podem ser resultantes
de diferentes processos físicos que ocorrem na natureza e necessitam, portanto, de diferentes
modelagens. A dissertação divide-se em duas etapas. Na primeira, são propostos mais dois
sistemas híbridos (BH + MLP e BMT + MLP) para a seleção das variáveis de entradas para os
modelos de previsão. Na segunda, são propostas dois métodos híbridos (SOM + MLP e MLP
+ Fuzzy) para o processo de previsão de séries temporais. Para realizar o estudo comparativo
entre as técnicas, dez séries temporais do mundo real foram utilizadas.
No que diz respeito à seleção de variáveis os resultados mostraram que a utilização do
sistema híbrido Busca pela Memória Temporal e Redes Neurais (BMT + MLP) foi capaz
de encontrar um subconjunto de variáveis representativo para o problema. Dos resultados
obtidos pode-se concluir que a seleção de variáveis ocorreu de forma bastante satisfatória com a
utilização da Busca Harmônica e Redes Neurais, mas ocorreu com maior rapidez e eficiência
quando da utilização do sistema proposto BMT + MLP. Apesar dos erros médios quadráticos
obtidos pela rede neural serem, em geral, estatisticamente similares para as duas técnicas, a
principal vantagem da BMT + MLP é a capacidade de encontrar o subconjunto de variáveis
considerado ótimo de forma bastante rápida. Ao realizar a comparação dos resultados obtidos
dos modelos propostos com dois modelos da literatura, os modelos propostos apresentaram um
melhor desempenho.
Quanto aos modelos de previsão propostos, os resultados obtidos apresentaram menor erro
ou no máximo iguais em comparação com a rede MLP e com os modelos Estatísticos, para todas
as séries simuladas. Por outro lado, os dois modelos propostos (SOM + MLP e MLP + Fuzzy)
apresentaram em média resultados que foram considerados estatisticamente similares
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Modelagem estruturada e sistemas inteligentes : uma aplicação a sistemas de transporte ferroviarioRondon Gonzalez, Magali Mercedes 19 September 2000 (has links)
Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T01:52:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2000 / Resumo: Modelos de linhas ferroviárias são essenciais para análise e decisão em sistemas ferroviários. Estes modelos fornecem meios para análise de movimento e despacho, fornecendo meios para simulação, análise de operações, otimização, controle de circulação e expansão de capacidade, entre outros problemas. Este trabalho apresenta um modelo estruturado de linha que estende o modelo clássico proposto por Petersen e Taylor em 1982. O modelo proposto acrescenta funcionalidades que não foram consideradas no modelo original e foi construído com uma visão que privilegia a orientação a objetos. Como conseqüência, um sistema computacional foi implementado em linguagem Java com o intuito de fornecer uma ferramenta de análise e suporte na tomada de decisão. Mais especificamente, o modelo aqui desenvolvido acrescenta as seguintes funcionalidades ao modelo original: criação de modelos de trens, percursos e escalas, circulação de trens numa malha ferroviária e perturbação de trens. A ferramenta computacional fornece mecanismos para caracterizar modelos de linha, simular a circulação de trens em uma malha ferroviária, visualizar dados e obter resultados de simulação que traduzem o desempenho do sistema ferroviário. Além disso, a ferramenta permite definir e avaliar funções de otimização de despacho através de uma linguagem concebida para este propósito. Estas funções podem ser definidas tanto através de algoritmos convencionais quanto em algoritmos da inteligência computacional, com ênfase naqueles baseados na teoria de conjuntos nebulosos. Exemplos de aplicação que servem para ilustrar o potencial do modelo e a utilização da ferramenta são também incluídos. Finalmente, as conclusões e as atividades que ainda necessitam de desenvolvimentos futuros são resumidas / Abstract: Railway line models are essential for analysis and decision making of rail systems. They provide a vehicle to analyze train movements and train dispatch strategies. Line models are also a key for system simulation, operation analysis, systems optimization and control, and capacity expansion as well. This work extends the classic Petersen and Taylor model developed in 1982. The new model introduces functionalities that were not part of original model of Petersen and Taylor. For instance, the model developed here includes the following additional characteristics: train, journey and stop models, train circulation over rail network and train disturbances. The model was developed using an object-oriented approach, and translated into a decision support software tool. Besides system simulation, operation analysis, capacity expansion, and train movement analysis, the tool also provides a language especially suitable to define circulation optimization using both, conventional and computational intelligence based procedures, with a focus on fuzzy set theory algorithms.
Application examples are also included to illustrate the usefulness of the mode! and the software tool. Finally, the conclusions are summarized and future work suggested. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
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Sinergia entre sistemas imunologicos artificiais e modelos graficos probabilisticos / Synergy between artificial immune systems and probabilistic graphical modelsCastro, Pablo Alberto Dalbem de 07 July 2009 (has links)
Orientador: Fernando Jose Von Zuben / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T03:50:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2009 / Resumo: Sistemas imunológicos artificiais (SIAs) e modelos gráficos probabilísticos são duas importantes técnicas para a construção de sistemas inteligentes e tem sido amplamente exploradas por pesquisadores das mais diversas áreas, tanto no aspecto teórico quanto pratico. Entretanto, geralmente o potencial de cada técnica é explorado isoladamente, sem levar em consideração a possível cooperação entre elas. Como uma primeira contribuição deste trabalho, é proposta uma metodologia que explora as principais vantagens dos SIAs como ferramentas de otimização voltadas para aprendizado de redes bayesianas a partir de conjuntos de dados. Por outro lado, os SIAs já propostos para otimização em espaços discretos e contínuos correspondem a meta-heurísticas populacionais sem mecanismos para lidarem eficientemente com blocos construtivos, e também com poucos recursos para se beneficiarem do conhecimento já adquirido acerca do espaço de busca. A segunda contribuição desta tese é a proposição de quatro algoritmos que procuram superar estas limitações, em contextos mono-objetivo e multiobjetivo. São substituídos os operadores de clonagem e mutação por um modelo probabilístico representando a distribuição de probabilidades das melhores soluções. Em seguida, este modelo é empregado para gerar novas soluções. Os modelos probabilísticos utilizados são a rede bayesiana, para espaços discretos, e a rede gaussiana, para espaços contínuos. A escolha de ambas se deve às suas capacidades de capturar adequadamente as interações mais relevantes das variáveis do problema. Resultados promissores foram obtidos nos experimentos de otimização realizados, os quais trataram, em espaços discretos, de seleção de atributos e de ensembles para classificação de padrões, e em espaços contínuos, de funções multimodais de elevada dimensão. Palavras-chave: sistemas imunológicos artificiais, redes bayesianas, redes gaussianas, otimização em espaços discretos e contínuos, otimização mono-objetivo e multiobjetivo / Abstract: Artificial immune systems (AISs) and probabilistic graphical models are two important techniques for the design of intelligent systems, and they have been widely explored by researchers from diverse areas, in both theoretical and practical aspects. However, the potential of each technique is usually explored in isolation, without considering the possible cooperation between them. As a first contribution of this work, it is proposed an approach that explores the main advantages of AISs as optimization tools applied to the learning of Bayesian networks from data sets. On the other hand, the AISs already proposed to perform optimization in discrete and continuous spaces correspond to population-based meta-heuristics without mechanisms to deal effectively with building blocks, and also having few resources to benefit from the knowledge already acquired from the search space. The second contribution of this thesis is the proposition of four algorithms devoted to overcoming these limitations, both in single-objective and multi-objective contexts. The cloning and mutation operators are replaced by a probabilistic model representing the probability distribution of the best solutions. After that, this model is employed to generate new solutions. The probabilistic models adopted are the Bayesian network, for discrete spaces, and the Gaussian network, for continuous spaces. These choices are supported by their ability to properly capture the most relevant interactions among the variables of the problem. Promising results were obtained in the optimization experiments carried out, which have treated, in discrete spaces, feature selection and ensembles for pattern classification, and, in continuous spaces, multimodal functions of high dimension. Keywords: artificial immune systems, Bayesian networks, Gaussian networks, optimization in discrete and continuous domains, single-objective and multi-objective optimization / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica
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Automatização de processos de detecção de faltas em linhas de distribuição utilizando sistemas especialistas híbridos / Fault detection process automation in distribution lines using hybrid expert systemsDanilo Hernane Spatti 15 June 2011 (has links)
Identificar e localizar faltas em alimentadores de distribuição representa um passo importante para a melhoria da qualidade de energia, pois proporciona impactos diretos sobre o tempo de inspeção. Na verdade, a duração da inspeção implica consideravelmente no intervalo em que os consumidores estão sem energia elétrica, quando ocorre uma interrupção não programada. O objetivo deste trabalho é fornecer um sistema de detecção automática de curtos-circuitos, permitindo aos profissionais das companhias de distribuição acompanhar e monitorar de maneira on-line a ocorrência de possíveis faltas e transitórios eletromagnéticos observados na rede primária de distribuição. A abordagem de detecção utiliza um sistema híbrido que combina ferramentas inteligentes e convencionais para identificar e localizar faltas em redes primárias. Os resultados que foram compilados demonstram grande potencialidade de aplicação da proposta em sistemas de distribuição. / Efficient faults identification and location in power distribution lines constitute an important step for power quality improvement, since they provide direct impacts on the inspection time. In fact, the duration of inspection implies directly in the time interval where consumers are without power, considering here the occurrence of a non-programmed interruption. The objective of this work is to provide an automated fault detection system, allowing to the power companies engineers to online track and monitor the possible occurrence of faults and electromagnetic transients observed in the primary network for the distribution circuits. The detection approach uses a hybrid system, which combines a set of intelligent and conventional tools to identify and locate faults in the primary networks. Validation results show great application potential in distribution systems.
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