Made available in DSpace on 2015-05-14T12:17:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 7728873 bytes, checksum: 53e38033eca02db2fa8a5a48e8af7bcf (MD5) Previous issue date: 2013-07-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The research aimed at analyzing the city-countryside relationship and had as an objective of study the city of Campina Grande-PB. With the technological modernization and the expansion of urban spaces, the city-countryside theme is standing out at present in the geographic science, from the productions which aim at showing the new relationships and the new objects which are being introduced into the countryside. However, contrary to this perspective, the objective consisted in understanding the existence and the (re)production of the rural subspaces in the interior of the urban net of the city analyzed. Thus, the city was investigated regarding it as a space produced by means of differentiated logics, in which stand out not only the spaces conceived by the dominant classes and the governments, but also the inhabited and appropriated spaces, built by the population daily. Among such spaces, rural subspaces kept and recreated in the city were examined. However, due to the great number of mixed-farming establishments spread out in the city, an area was chosen situated under a high tension net as a central objective for the investigation. Throughout the research we sought to talk with the authors who might give an aid to the discussion of the city-countryside relationship, both in past periods and in the present context; field work was carried out with the aim of observing, registering and investigating the areas with mixed-farming establishments in the city and the data and information about mixed-farming activities in the governmental institutions were consulted, such as the State Office of Development of Mixed-farming and Fishing - SEDAP. After the survey in field and the analysis in the office, we sought to answer the questions made in the beginning of the research. Accordingly, it is a study of qualitative nature, in which the observations, the interviews, the descriptions and the theoretical foundation were fundamental for the accomplishment of the task. At the end of the investigation, it was verified that, even with the intensification of the process of urbanization in Campina Grande, as well as in other Brazilian cities, the customs and the rural activities remain constantly being adapted to the city reality, due to the people s wish to reproduce a way of life similar to that experienced in the countryside. These people cattle breeders and farmers take possession of the uninhabited areas every day (like the ones under the high tension net) and create rural spaces, that is, inhabited spaces which are opposed to the dominant logic of production of the urban space. / A pesquisa visou analisar a relação cidade-campo e teve como objeto de estudo a cidade de Campina Grande-PB. Com a modernização tecnológica e a expansão dos espaços urbanos, a temática cidade-campo, atualmente, vem se destacando na ciência geográfica, a partir de produções que buscam evidenciar as novas relações e os novos objetos que estão sendo inseridos no campo. Todavia, ao contrário dessa perspectiva, aqui, o objetivo consistiu em compreender a existência e a (re)produção dos subespaços rurais no interior da malha urbana da cidade analisada. Assim, investigou-se a cidade considerando-a como espaço produzido por meio de lógicas diferenciadas, em que se destacam não apenas os espaços concebidos pelas classes dominantes e pelos governantes, mas também os espaços vividos e apropriados, construídos cotidianamente pela população. Dentre tais espaços, examinaram-se os subespaços rurais mantidos e recriados na cidade. Contudo, devido ao grande número de estabelecimentos agropecuários espalhados pela cidade, elegeu-se a área localizada sob a rede alta tensão como objeto central para a investigação. Ao longo da pesquisa, procurou-se dialogar com autores que dessem subsídio às discussões acerca da relação cidade-campo, tanto em períodos passados quanto no contexto atual; realizaram-se trabalhos de campo, com a intenção de observar, registrar e investigar as áreas com estabelecimentos agropecuários na cidade e foram consultados os dados e as informações sobre atividades agropecuárias nas instituições governamentais, como a Secretaria de Estado do Desenvolvimento da Agropecuária e da Pesca SEDAP. Após o levantamento em campo e a análise em gabinete, buscou-se responder aos questionamentos elaborados no início da pesquisa. Nesse sentido, trata-se de um estudo de natureza qualitativa, em que as observações, as entrevistas, as descrições e a fundamentação teórica foram fundamentais para a realização do trabalho. Ao término da investigação, verificou-se que, mesmo com a intensificação do processo de urbanização, em Campina Grande, assim como em outras cidades brasileiras, os costumes e as atividades rurais permanecem sendo constantemente adaptadas à realidade citadina, devido ao desejo das pessoas de reproduzirem um modo de vida semelhante ao que vivenciaram no campo. Essas pessoas criadores de gado e agricultores apropriam-se cotidianamente de áreas não edificadas da cidade (como a rede de alta tensão) e criam subespaços rurais, ou seja, espaços vividos que se contrapõem à lógica dominante de produção do espaço urbano.

Controle preditivo baseado em modelos (MPC) é uma técnica de controle amplamente utilizada na indústria de processos químicos. Por outro lado, o método de identificação em subespaços (SID) tem se mostrado uma alternativa eficiente para os métodos clássicos de identificação de sistemas. Pela combinação dos conceitos de MPC e SID, surgiu, no final da década de 90, uma nova técnica de controle, denominada controle preditivo com enfoque em subespaços (SPC). Essa técnica também é conhecida como controle preditivo orientado a dados. Ela substitui por um único passo as três etapas do projeto de um MPC: a identificação do modelo, o cálculo do observador de estados e a construção das matrizes de predição. Este trabalho tem como principal objetivo revisar estudos feitos na área de SPC, aplicar esse método em sistemas típicos da indústria química e propor novos algoritmos. São desenvolvidos três algoritmos de excitação interna para o método SPC, que permitem gerar dados persistentemente excitantes enquanto um controle mínimo do processo é garantido. Esses algoritmos possibilitam aplicar identificação em malha fechada, na qual o modelo do controlador SPC é reidentificado utilizando dados previamente excitados. Os controladores SPC e SPC com excitação interna são testados e comparados ao MPC por meio de simulações em dois processos distintos. O primeiro consiste em uma coluna debutanizadora de uma unidade de destilação, para a qual são disponibilizados dois modelos lineares referentes a pontos de operação diferentes. O segundo é um reator de polimerização de estireno com dinâmica não linear, cujo modelo fenomenológico é conhecido. Os resultados dos testes indicam que o SPC é mais suscetível a ruídos de medição. Entretanto, verifica-se que esse controlador corrige perturbações nos set-points das variáveis controladas mais rapidamente que o MPC. Simulações realizadas para o SPC com excitação interna mostram que os algoritmos propostos neste trabalho excitam o sistema satisfatoriamente, de modo que modelos mais precisos são obtidos na reidentificação com os dados excitados. / Model Predictive Control (MPC) technology is widely used in chemical process industries. Subspace identification (SID) on the other hand has proven to be an efficient alternative for classical system identification methods. Based on the results from MPC and SID, it was developed in the late 90s a new control approach, called Subspace Predictive Control (SPC). This approach is also known as data-driven predictive control. In this new method, one single operation replaces the three steps in a MPC controller design: system identification, the state observer design and the predictor matrices construction. The aim of this work is to review studies in the field of SPC, to apply this technology to typical systems of chemical industry and to propose new algorithms. It is developed three internal excitation algorithms for the SPC method, which allow the system to be persistently excited while a minimal control of the process is still guaranteed. These algorithms enable the application of closedloop identification, where the SPC controller model is re-identified using the previously excited data. The SPC controller and the SPC controller with internal excitation are tested through simulation for two different processes. The first one is a debutanizer column of a distillation unit for which two linear models corresponding to two different operating points are available. The second one is a non-linear system consisting of a styrene polymerization reactor. A phenomenological model is provided for this system. Tests results indicate that SPC is more susceptible to measurement noises. However, it is noticed that SPC controller corrects perturbations on set-points faster than MPC. Simulations for the SPC with internal excitation show that the proposed algorithms sufficiently excite the system, in the sense that more precise models are obtained from the re-identification with excited data.

Controle preditivo baseado em modelos (MPC) é uma técnica de controle amplamente utilizada na indústria de processos químicos. Por outro lado, o método de identificação em subespaços (SID) tem se mostrado uma alternativa eficiente para os métodos clássicos de identificação de sistemas. Pela combinação dos conceitos de MPC e SID, surgiu, no final da década de 90, uma nova técnica de controle, denominada controle preditivo com enfoque em subespaços (SPC). Essa técnica também é conhecida como controle preditivo orientado a dados. Ela substitui por um único passo as três etapas do projeto de um MPC: a identificação do modelo, o cálculo do observador de estados e a construção das matrizes de predição. Este trabalho tem como principal objetivo revisar estudos feitos na área de SPC, aplicar esse método em sistemas típicos da indústria química e propor novos algoritmos. São desenvolvidos três algoritmos de excitação interna para o método SPC, que permitem gerar dados persistentemente excitantes enquanto um controle mínimo do processo é garantido. Esses algoritmos possibilitam aplicar identificação em malha fechada, na qual o modelo do controlador SPC é reidentificado utilizando dados previamente excitados. Os controladores SPC e SPC com excitação interna são testados e comparados ao MPC por meio de simulações em dois processos distintos. O primeiro consiste em uma coluna debutanizadora de uma unidade de destilação, para a qual são disponibilizados dois modelos lineares referentes a pontos de operação diferentes. O segundo é um reator de polimerização de estireno com dinâmica não linear, cujo modelo fenomenológico é conhecido. Os resultados dos testes indicam que o SPC é mais suscetível a ruídos de medição. Entretanto, verifica-se que esse controlador corrige perturbações nos set-points das variáveis controladas mais rapidamente que o MPC. Simulações realizadas para o SPC com excitação interna mostram que os algoritmos propostos neste trabalho excitam o sistema satisfatoriamente, de modo que modelos mais precisos são obtidos na reidentificação com os dados excitados. / Model Predictive Control (MPC) technology is widely used in chemical process industries. Subspace identification (SID) on the other hand has proven to be an efficient alternative for classical system identification methods. Based on the results from MPC and SID, it was developed in the late 90s a new control approach, called Subspace Predictive Control (SPC). This approach is also known as data-driven predictive control. In this new method, one single operation replaces the three steps in a MPC controller design: system identification, the state observer design and the predictor matrices construction. The aim of this work is to review studies in the field of SPC, to apply this technology to typical systems of chemical industry and to propose new algorithms. It is developed three internal excitation algorithms for the SPC method, which allow the system to be persistently excited while a minimal control of the process is still guaranteed. These algorithms enable the application of closedloop identification, where the SPC controller model is re-identified using the previously excited data. The SPC controller and the SPC controller with internal excitation are tested through simulation for two different processes. The first one is a debutanizer column of a distillation unit for which two linear models corresponding to two different operating points are available. The second one is a non-linear system consisting of a styrene polymerization reactor. A phenomenological model is provided for this system. Tests results indicate that SPC is more susceptible to measurement noises. However, it is noticed that SPC controller corrects perturbations on set-points faster than MPC. Simulations for the SPC with internal excitation show that the proposed algorithms sufficiently excite the system, in the sense that more precise models are obtained from the re-identification with excited data.

Orientadores: Carlos Eduardo Durán Fernandez, Marcos Benevenutto Jardim / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-16T11:28:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vitorio_HenriquedeBarrosCorreia_D.pdf: 1074812 bytes, checksum: e23ca71f5e87d6990c05425cdcb87bee (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: A presente tese dá continuidade ao recente trabalho de J.C . Álvarez e C.E. Durán acerca dos invariantes geométricos de uma classe genérica de curvas em variedades de Grassmann, ditas "curvas fanning". Mais precisamente, considera-se como tais curvas de planos lagrangeanos comportam-se mediante uma redução simplética, e conclui-se a existência de dois novos invariantes que desempenham um papel fundamental neste contexto, mais notavelmente a maneira pela qual eles generalizam as bem conhecidas fórmulas de O'Neill para submersões isométricas / Abstract: The present thesis gives continuity to the recent work of J.C. Álvarez e C.E. Durán about the geometric invariants of a generic class of curves in the Grassmann manifolds, called "fanning curves". More precisely, we look at how such curves of lagrangean planes behave under a symplectic reduction, and establish the existence of two new invariants which play a fundamental role in that context, more notably the way they generalize the well known O'Neill's formulas for isometric submersions / Doutorado / Matematica / Doutor em Matemática

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-30T13:44:39Z No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2012..pdf: 4664268 bytes, checksum: f5a0acf8cf73f941fd6fc59ff1dcfbb2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T13:44:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2012..pdf: 4664268 bytes, checksum: f5a0acf8cf73f941fd6fc59ff1dcfbb2 (MD5) Previous issue date: 2012-08-10 / É proposta nessa dissertação a utilização de conceitos de subespaços na identificação de modelos multivariáveis de ordem reduzida com atrasos. A metodologia desenvolvida se baseia na estimativa da resposta ao degrau do sistema a partir de projeções dos seus sinais de entradas e saídas. O problema é dividido em duas etapas, primeiramente a estimação de modelos em malha aberta seguido do estudo de sistemas em malha fechada. Finalmente os conceitos estudados são postos em prática através de simulações numéricas e experimentações práticas em plantas reais. / It is proposed in this dissertation the use of concepts of subspaces in the identification of multivariable models of reduced order with time delays. The developed methodology is based on the estimation of the step response of the system from projections of its input signals and outputs. The problem is divided into two stages, first: estimating models in open loop, then followed by the study of closed loop systems. Finally, the concepts studied are implemented through numerical simulations and practical experiments in real plants.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-20T20:10:09Z No. of bitstreams: 1 GUTEMBERG GONÇALVES DOS SANTOS JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGEE 2009..pdf: 2756190 bytes, checksum: 5812d37f7ad4c18eb26e9672d4890812 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-20T20:10:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GUTEMBERG GONÇALVES DOS SANTOS JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGEE 2009..pdf: 2756190 bytes, checksum: 5812d37f7ad4c18eb26e9672d4890812 (MD5) Previous issue date: 2009-05-08 / O estabelecimento de uma interface de comunicação através da voz entre seres humanos e computadores vem sendo perseguido desde o início da era da computação. Nesta direção, diversos avanços foram realizados nas últimas seis décadas, permitindo o uso comercial de aplicações com reconhecimento de voz nos dias atuais. Entretanto, fatores como ruídos, reverberações, distorções entre outros, comprometem o desempenho desses sistemas ao reduzir a taxa de acerto quando submetidos a ambientes adversos. Assim, o estudo de técnicas que diminuam os efeitos desses problemas é de grande valia e vem ganhando destaque nas últimas décadas. O trabalho apresentado nesta dissertação tem como objetivo a redução dos problemas referentes aos ruídos característicos de ambientes automotivos, tornando os sistemas de reconhecimento de voz utilizados nesses ambientes mais robustos. Dessa forma, o controle de funcionalidades não-críticas de um automóvel, ou seja, funcionalidades que não coloquem em risco a vida do usuário como tocadores de música e ar condicionado, pode ser realizado através de comandos de voz. O sistema proposto é baseado numa etapa de pré-processamento do sinal de voz através do método de subespaços vetoriais. O desempenho deste método está diretamente relacionado com as dimensões (linhas× colunas) das matrizes representativas do sinal de entrada. Levando isso em consideração, a decomposição ULLV, apesar de se tratar de uma aproximação do método de subespaços vetoriais, foi utilizada por oferecer uma menor complexidade computacional quando comparada a métodos tradicionais baseados na decomposição SVD. O sistema de reconhecimento de voz Julius foi o escolhido para o estudo de caso por se tratar de um sistema desenvolvido em código livre que oferece um alto desempenho. Um banco de dados de voz com 44800 amostras foi gerado com o modelo de um ambiente automotivo. Por fim, a robustez do sistema foi avaliada e comparada com um método tradicional de redução de ruído chamado subtração espectral. / The establishment of a speech-based communication interface between humans and computers has been pursued since the beginning of the computer era. Several studies have been made over the last six decades in order to accomplish this interface, making possible commercial use of speech recognition applications. However, factors such as noise, reverberation, distortion among others degrades the performance of these systems. Thus, reducing their success rate when operating in adverse environments. With this in mind, the study of techniques to reduce the impact of these problems is of a great value and has gained prominence in recent decades. The work presented in this dissertation aims to reduce problems related to noise encountered in an automotive environment, improving the speech recognition system robustness. Thus,controlofnon-critical features of a car, such as CD player and air conditioning, can be performed through voice commands. The proposed system is based on a speech signal preprocessing step using the signal subspace method. Its performance is related to the size (lines× columns) of the matrices that represents the input signal. Therefore, the ULLV decomposition was used because it offers a lower computational complexity compared to traditional methods based on SVD decomposition. The speech recognizer Julius is an open source software that offers high performance and was the chosen one for the case study. A noisy speech database with 44800 samples was generated to model the automotive environment. Finally, the robustness of the system was evaluated and compared with a traditional method of noise reduction called spectral subtraction.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-24T15:04:03Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) mapas-auto-organizaveis2.pdf: 2835656 bytes, checksum: 8836a86bd2cced9353cb25b53383b305 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T15:04:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) mapas-auto-organizaveis2.pdf: 2835656 bytes, checksum: 8836a86bd2cced9353cb25b53383b305 (MD5) Previous issue date: 2016-08-16 / Métodos e algoritmos em aprendizado de máquina não supervisionado têm sido empregados em diversos problemas significativos. Uma explosão na disponibilidade de dados de várias fontes e modalidades está correlacionada com os avanços na obtenção, compressão, armazenamento, transferência e processamento de grandes quantidades de dados complexos com alta dimensionalidade, como imagens digitais, vídeos de vigilância e microarranjos de DNA. O agrupamento se torna difícil devido à crescente dispersão desses dados, bem como a dificuldade crescente em discriminar distâncias entre os pontos de dados. Este trabalho apresenta um algoritmo de agrupamento suave em subespaços baseado em um mapa auto-organizável (SOM) com estrutura variante no tempo, o que significa que o agrupamento dos dados pode ser alcançado sem qualquer conhecimento prévio, tais como o número de categorias ou a topologia dos padrões de entrada, nos quais ambos são determinados durante o processo de treinamento. O modelo também atribui diferentes pesos a diferentes dimensões, o que implica que cada dimensão contribui para o descobrimento dos aglomerados de dados. Para validar o modelo, diversos conjuntos de dados reais foram utilizados, considerando uma diversificada gama de contextos, tais como mineração de dados, expressão genética, agrupamento multivista e problemas de visão computacional. Os resultados são promissores e conseguem lidar com dados reais caracterizados pela alta dimensionalidade. / Unsupervised learning methods have been employed on many significant problems. A blast in the availability of data from multiple sources and modalities is correlated with advancements in how to obtain, compress, store, transfer, and process large amounts of complex high-dimensional data, such as digital images, surveillance videos, and DNA microarrays. Clustering becomes challenging due to the increasing sparsity of such data, as well as the increasing difficulty in discriminating distances between data points. This work presents a soft subspace clustering algorithm based on a self-organizing map (SOM) with time-variant structure, meaning that clustering data can be achieved without any prior knowledge such as the number of categories or input data topology, in which both are determined during the training process. The model also assigns different weights to different dimensions, this implies that every dimension contributes to uncover clusters. To validate the model, we used a number of real-world data sets, considering a diverse range of contexts such as data mining, gene expression, multi-view and computer vision problems. The promising results can handle real-world data characterized by high dimensionality.