A evolução de redes neurais artificiais encontra aplicações em diversos campos na área de aprendizado de máquina, em particular, simulações de vida artificial onde uma população de indivíduos controlados por redes neurais se adaptam num ambiente virtual a fim de realizar uma determinada tarefa. Similar ao processo natural pelo qual o comportamento do organismo se modifica filogeneticamente através da complexificação do sistema nervoso, tais simulações oferecem uma nova abordagem sintética no estudo da inteligência, em contraposição aos métodos simbólicos tradicionais. Um recente método, conhecido por NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), é capaz de obter os pesos e a própria topologia de rede neural utilizando algoritmos genéticos. A codificação utilizada pelo NEAT é flexível o suficiente para permitir evolução aberta e arquiteturas neurais arbitrárias. Este trabalho apresenta uma implementação do NEAT que pode ser utilizada em conjunto com um simulador de propósito geral, chamado Breve, formando uma plataforma para experimentos de vida artificial. A implementação proposta também estende o NEAT para lidar com redes neurais dinâmicas, onde o nível de ativação dos neurônios varia continuamente no tempo. Este novo modelo é comparado com o método tradicional numa tarefa clássica de controle não-supervisionado, mostrando um aumento de eficiência na busca pela solução do problema. Os resultados obtidos motivam o uso desta plataforma para experimentos de vida artificial, onde uma população de indivíduos interage continuamente com um ambiente dinâmico, se adaptando ao longo das gerações. / The evolution of artificial neural networks has a wide range of applicability in diverse areas in the field of machine learning, particularly, in artificial life simulations where a population of individuals, controlled by neural networks, adapts in a virtual environment in order to solve a given task. Resembling the natural process in which an organism\'s behavior is subjected to phylogenetic modifications through the complexification of the nervous system, such simulations offer a new synthetic approach in the investigation of intelligence, counter posing traditional symbolic methods. A recent method known as NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), is able to obtain the synaptic weights and the topology with the aid of genetic algorithms. The encoding used by NEAT is flexible enough to allow for open-ended evolution and arbitrary neural architectures. This work presents a NEAT implementation especially suitable to be used with a general purpose simulator known as Breve, constituting a framework for artificial life experiments. The proposed implementation extends NEAT to include dynamical neuron models, where their inner state continuously varies over time. The new model is then compared to the traditional method in a classic unsupervised control benchmark task, showing an efficiency increase while solving the problem. The obtained results motivate the proposed framework for general experiments in artificial life, in which a population of individuals continuously interact with a dynamical environment, adapting through generations.

As características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de características. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser constituído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem o objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim como outras estratégias de busca, geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ensembles, duas abordagens diferenciadas para treinamento de redes neurais foram utilizadas. A primeira baseada na interrupção precoce do treinamento com o algoritmo back-propagation e a segunda baseada em otimização multi-objetivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do algoritmo proposto para construção de ensembles de redes neurais acurados. Também foi constatada sua eficiência na redução das características totais, comprovando que o algoritmo proposto é capaz de construir um ensemble utilizando um conjunto reduzido de características. / The irrelevant features in databases of some domains spoil the accuracy of the classifiers induced by machine learning algorithms. Databases generated by an electronic tongue are examples where the huge quantity of irrelevant and redundant features spoils the accuracy of classifiers. There are basically two approaches to deal with this problem: feature subset selection and ensemble of classifiers. A good ensemble is composed by accurate and diverse classifiers. An effective way to construct ensembles of classifiers is to make it through feature selection. The ensemble feature selection has an additional objective: to find feature subsets to promote accuracy and diversity in the ensemble of classifiers. Genetic algorithms are promising techniques for ensemble feature selection. However, genetic search, as well as other search strategies, only aims the ensemble construction, allowing the selection of all features (relevant, irrelevant and redundant). This work proposes an approach based on genetic algorithm to construct ensembles of neural networks using a reduced feature subset of totality. Two approaches were used to train neural networks to improve the ensembles accuracy. The first is based on early stopping with back-propagation algorithm and the second is based on multi-objective optimization. The results show the effectiveness and accuracy of the proposed algorithm to construct ensembles of neural networks, and also, its efficiency in the reduction of total features was evidenced, proving its capacity for constructing an ensemble using a reduced feature subset.

Este trabalho está inserido com contexto da modelagem cartográfica e cartografia de síntese dentro do universo dos sistemas de informações geográficas (SIG). Serão apresentadas três metodologias distintas para obtenção de mapas sínteses através de inferências geográficas, são elas: Operações Pontuais de Soma (OPS), Processo Analitico hierarquico (AHP) e Redes Neurais Artificais (RNA). Aqui serão desenvolvidos e apresentados todos os procedimentos técnicos e metodológicos para a obtenção desses produtos cartográficos através do uso de dois softwares: o SPRING (SIG) e o SNNS (simulador de rede neural artificial). Também será apresentada uma discussão sobre a qualidade dos modelos gerados por essas distintas metodologias e a importância do papel do pesquisador na obtenção desses produtos. / This work is inserted in the context of cartographic modeling and mapping of synthesis within the universe of geographic information systems (GIS). We will present three different methodologies for obtaining maps synthesis by geographic inferences, they are: Operations Locations Sum, Analytic Hierarchy Process and Artificial Neural Network. Here will be developed and presented all the technical and methodological procedures to obtain these cartographic products through the use of two software: SPRING (GIS) and SNNS (artificial neural network simulator). It will also be a discussion of the quality of models generated by these different methodologies and the importance of the researcher in obtaining these products

A determinação de cada espécie que compõe uma mistura gasosa tem sido alvo de muitas pesquisas. Existem equipamentos para tal finalidade tais como, cromatografia gasosa, espectroscopia de infravermelho e sensores. A fim de viabilizar uma aplicação de baixo custo para a determinação da concentração de espécies em uma mistura gasosa, neste trabalho, é proposto um aparato para sensoriamento de H₂, CH₄ e CO encontrados em gases combustíveis. O sensoriamento é efetuado por quimioresistores de SnO₂ comercialmente disponíveis. O aparato consiste de um sistema de coleta da mistura gasosa e de sua diluição antes de seguir com a análise feita pelos sensores, obedecendo aos requisitos de segurança contra explosões. O aparato foi submetido a 125 diferentes misturas oriundas da combinação das concentrações de 0, 200, 800, 1500 e 2000 ppm de cada espécie gasosa utilizando o nitrogênio (99,999%) como gás de arraste. As amostragens foram avaliadas sob dois diferentes métodos de recuperação dos sensores: forçado e natural. Através dos resultados experimentais obtidos, foi observado que: a sensibilidade cruzada dos sensores de CO e de CH₄ é bastante elevada enquanto que o sensor de H₂ apresentou maior seletividade e, o método de recuperação natural apresentou melhores resultados em função da estabilidade térmica do sistema. Uma rede neural artificial foi desenvolvida e treinada com o objetivo de superar o problema das sensibilidades cruzadas. Os resultados obtidos pela rede neural são promissores e apresentaram erro máximo de 0,1 % para o hidrogênio, 23% para o metano e 29% para o monóxido de carbono para a obtenção da concentração absoluta de H₂, CH₄ e CO encontrados em misturas com composições conhecidas de antemão. / The achievement of the content of each component of a gas mixture from gasifiers has been a matter of several studies. There are specific techniques for this purpose, such as: gas chromatography, infrared spectroscopy and sensors. In order to allow a low cost application for obtaining the concentrations in a gas mixture, this study proposes a set up for sensing H₂, CH₄ and CO found in fuel gases produced by gasifiers. The sensing is performed by commercially available chemiresistors of SnO₂. The proposed set up collects the gas mixture and dilutes it before proceeding the sensing step, based on the safety requirements to avoid explosion. 125 different gas mixtures were prepared from the combination of 0, 200, 800, 1500 and 2000 ppm of H₂, CH₄ and CO using nitrogen (99.999%) as the carrier gas. The samples were evaluated under two different methods for sensor recovery: forced and natural. Based on the results, it was established that: the cross sensitivity of the CO and CH₄ sensors is too high while the H₂ sensor presents higher selectivity (almost 100%) and the natural recovery method showed improved results because of the better thermal stability of the system. An artificial neural network was developed and trained with the purpose of overcoming the problem of cross sensitivities. The results achieved by means of the neural network are promising and indicated a maximum error of 0.1% for hydrogen, 23% for methane and 29% for carbon monoxide when the absolute concentration of H₂, CH₄ and CO found in the gas mixtures are obtained from well known compositions.

Esta tese apresenta o estudo para utilização de Redes Neurais Artificiais para avaliar o estado do pavimento e apoiar as decisões dentro de um Sistema de Gerência de Pavimentos. É apresentado um método para a avaliação da condição em pavimentos flexíveis, utilizando redes neurais MLP backpropagation. Neste caso para a extração das características dos pavimentos são utilizados dois métodos muito empregados pelos órgãos rodoviários: o \"Índice de Gravidade Global\" e a \"irregularidade\". Os experimentos demonstraram que as redes neurais simulam satisfatoriamente o estado dos pavimentos. Para se verificar a possibilidade de utilização em outros problemas, o processo foi empregado para o projeto de restauração de pavimentos flexíveis. Foi utilizada a DNER-PRO 159/85 para a extração das características dos pavimentos. Os experimentos demonstraram que as redes neurais também simulam convenientemente as características do pavimento. Como exemplo de ferramenta de apoio à gerência foi desenvolvido um protótipo computacional em ambiente gráfico, onde o critério de decisão baseia-se nas redes neurais estudadas. São descritas todas as suas funções e forma de funcionamento. / A study of artificial neural networks for evaluating the pavement condition and for supporting decisions within a Pavement Management System is presented. The method for condition evaluation of flexible pavements using the MLP backpropagation technique is described. Two of the most used procedures for detecting the pavement conditions were applied: the \"overall severity index\" (Brazilian IGG) and the \"irregularity index\". The experiments demonstrated that the neural networks satisfactorily simulated the state of the pavement. In order to test the applications in other problems, the method was used for pavement overlay design through neural network, using the same MLP backpropagation technique. For detecting the pavement conditions the DNER-PRO 159/85 was applied. Tests with the model also demonstrated that the neural networks appropriately simulate the pavement characteristics. A computational prototype developed in a graphical computer environment, where the decision criteria are based on the neural networks studied, is presented as an example. All the functions and working details of such prototype are described.

Este trabalho descreve experimentos realizados com Redes Neurais Artificiais e algoritmos de aprendizado simbólico. Também são investigados dois algoritmos de extração de conhecimento de Redes Neurais Artificiais. Esses experimentos são realizados com três bases de dados com o objetivo de comparar os desempenhos obtidos. As bases de dados utilizadas neste trabalho são: dados de falência de bancos brasileiros, dados do jogo da velha e dados de análise de crédito. São aplicadas sobre os dados três técnicas para melhoria de seus desempenhos. Essas técnicas são: partição pela menor classe, acréscimo de ruído nos exemplos da menor classe e seleção de atributos mais relevantes. Além da análise do desempenho obtido, também é feita uma análise da dificuldade de compreensão do conhecimento extraído por cada método em cada uma das bases de dados. / This work describes experiments carried out witch Artificial Neural Networks and symbolic learning algorithms. Two algorithms for knowledge extraction from Artificial Neural Networks are also investigates. This experiments are performed whit three data set with the objective of compare the performance obtained. The data set used in this work are: Brazilians banks bankruptcy data set, tic-tac-toe data set and credit analysis data set. Three techniques for data set performance improvements are investigates. These techniques are: partition for the smallest class, noise increment in the examples of the smallest class and selection of more important attributes. Besides the analysis of the performance obtained, an analysis of the understanding difficulty of the knowledge extracted by each method in each data bases is made.

O cérebro humano é formado por um conjunto de neurônios de diferentes tipos, cada um com sua especialidade. A combinação destes diferentes tipos de neurônios é um dos aspectos responsáveis pelo desempenho apresentado pelo cérebro na realização de várias tarefas. Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado no sistema nervoso e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma alternativa para melhorar o desempenho das Redes Neurais Artificiais é a utilização de técnicas de Combinação de Classificadores. Estas técnicas de combinação exploram as diferenças e as semelhanças das redes para a obtenção de resultados melhores. Dentre as principais aplicações de Redes Neurais Artificiais está o Reconhecimento de Padrões. Neste trabalho, foram utilizadas técnicas de Combinação de Classificadores para a combinação de Redes Neurais Artificiais em problemas de Reconhecimento de Padrões. / The human brain is formed by neurons of different types, each one with its own speciality. The combination of theses different types of neurons is one of the main features responsible for the brain performance in severa! tasks. Artificial Neural Networks are computation technics whose mathematical model is based on the nervous system and learns new knowledge by experience. An alternative to improve the performance of Artificial Neural Networks is the employment of Classifiers Combination techniques. These techniques of combination explore the difference and the similarity of the networks to achieve better performance. The main application of Artificial Neural Networks is Pattern Recognition. In this work, Classifiers Combination techniques were utilized to combine Artificial Neural Networks to solve Pattern Recognition problems.

Neste trabalho apresentamos o desenvolvimento e a realização de um experimento utilizando recursos modernos de processamento de imagens como câmeras CCD, placas de aquisição de imagens e linguagem de programação visual com interface multimídia para observação do fenômeno do Estol dinâmico que tem grande importância do estudo de estabilidade de aeronaves. O fenômeno de Estol ocorre nos aerofólios de aeronaves como nos rotores de helicópteros e asas de aeronaves acrobáticas. Nosso sistema e capaz de detectar dentro de um experimento de um aerofólio oscilando em baixas freqüências a Histerese de sustentação que ocorre neste. Utilizamos também na nossa abordagem redes neurais backpropagation para acomodação dos dados experimentais. Implementamos e descrevemos um hardware mecânico para obtenção de melhores imagens e as funções escritas em Visual Basic que foram utilizadas, com o objetivo de permitir a reprodução do experimento em outros centros de pesquisa. / In this work we present an experiment using modern imaging processing techniques such as CCD cameras, video acquisition boards and visual programming using multimedia interfacing for the observation of the Stall phenomena which has great importance in the airplane stability. The Stall phenomena occurs in arplaine (airfoils) such as in helicopter blades and acrobatic airplane wings. We demonstrated that the developed system is able to detect the lift histeresis in a low frequency oscillating bidimensional airfoil. We also used in our approach backpropagation neural network for the experimental data accomodation. In order to allow replication of the experiment by other institutions, we present a detailed description of the mechanical setup used to obtain the best possible images and of the Visual Basic functions.

Neste estudo analisou-se o tamanho de dentes naturais superiores de 119 indivíduos com idade entre 20 e 30 anos. Mediu-se a largura e a altura de todos os dentes superiores em modelos de gesso, com auxílio de um paquímetro digital. Aferiu-se também o tamanho de dentes artificiais de três marcas comerciais. Essa análise permitiu a identificação do que freqüentemente ocorre na dentição natural. Concluiu-se que: aproximadamente 48% dos incisivos centrais superiores naturais possuem a largura maior que 9,0mm. Em contrapartida, somente 14,28% dos incisivos centrais superiores artificiais analisados possuíam essa dimensão. Aproximadamente 64% dos indivíduos da pesquisa possuíam o dente 14 com largura maior que 7,0mm. Nas cartelas de dentes artificiais aferidas, encontrou-se apenas um modelo com dimensão mesiodistal superior a 7,0mm. Cerca de 74% dos primeiros molares superiores naturais possuíam altura menor que 7,0mm. Somente um modelo artificial possui altura menor que 7,0mm. A adequação das dimensões dos dentes artificiais facilitaria a montagem dos dentes e traria a estética almejada ao portador de reabilitações protéticas. / In this study, the size of natural maxillary teeth of 119 individuals between 20 and 30 years old were analyzed. The width and the height of all of the upper teeth on the casts were measured with a digital caliper. The size of the artificial teeth of three commercial marks was also checked. That analysis allowed the identification of what frequently occurs in the natural dentition. The conclusion was that: approximately 48% of the width of natural maxillary central incisor was greater than 9,0mm. However, only 14,28% of the artificial central upper incisor analyzed had that dimension. Approximately 64% of the population in the research had tooth 14 with width larger than 7,0mm. In the moulds of the teeth available, was found only a model with mesiodistal dimension over 7,0mm. Around 74% of the height of natural maxillary first molars was smaller than 7,0mm. Only an artificial model had height smaller than 7,0mm. The adaptation of the dimensions by artificial teeth would facilitate the assembly of the teeth and would bring the esthetics desired for to the user of the prosthetic replacements.

Estudou-se a largura dos dentes anteriores superiores de 121 jovens universitários brasileiros para determinar quais modelos e qual marca de dentes artificiais seriam os mais adequados para este grupo. As arcadas dentais completas foram moldadas com alginato e vazadas em gesso especial na parte oclusal e gesso pedra na base. Os dentes não apresentavam nenhum sinal de abrasões anormais, restaurações ou deformidades. A saúde periodontal era boa com mínima ou nenhuma retração gengival, inflamação ou hipertrofia. Os dentes dos modelos em gesso e os artificiais tiveram sua dimensão mesio-distal (largura) mensurada com um paquímetro digital. Não foi observada diferença significativa entre os sexos e entre as hemi-arcadas direita e esquerda com relação à largura dos dentes anteriores superiores. Das marcas analisadas nenhuma foi considerada apropriada para o grupo em questão devido ao fato de possuírem poucas opções de modelos e estes serem fabricados em tamanhos predominantemente pequenos enquanto que os dentes naturais mostraram-se predominantemente maiores (mais largos), o que nos apontou à necessidade de se adaptar ou criar modelos que sejam mais adequados à realidade brasileira. / It was studied the width of upper anterior teeth in 121 Brazilian college students intending to determine which models and brands would be more adequate to such group. The whole dental arch was molded with alginate and stone type four was poured in the oclusal surface of teeth while stone type two was poured in the left parts. Those teeth did not present abnormal abrasions, fillings or deformities. Periodont was healthy presenting little or none gengival retraction, inflamation or hipertrophy. Both stone models and artificial teeth had their mesio-distal distance (width) measured by a digital caliper rule. It was not observed significant difference between genders or right and left hemi-arches when comparing to the upper anterior teeth’s width. Considering the analyzed brands none was considered appropriate to such group because there were little options besides sizes being considered too small when compared to natural teeth, which pointed to the necessity to adapt or to create models more adequate to the Brazilian reality.