Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CrisluciKSS.pdf: 1753956 bytes, checksum: 06fc893387f3832c2cc344c281169f6d (MD5) Previous issue date: 2008-10-13 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Post dispatch analysis of signals obtained from digital disturbances registers provide important information to identify and classify disturbances in systems, looking for a more efficient management of the supply. In order to enhance the task of identifying and classifying the disturbances - providing an automatic assessment - techniques of digital signal processing can be helpful. The Wavelet Transform has become a very efficient tool for the analysis of voltage or current signals, obtained immediately after disturbance s occurrences in the network. This work presents a methodology based on the Discrete Wavelet Transform to implement this process. It uses a comparison between distribution curves of signals energy, with and without disturbance. This is done for different resolution levels of its decomposition in order to obtain descriptors that permit its classification, using artificial neural networks / An?lises p?s-despacho de sinais oriundos de registradores de perturba??es fornecem muitas vezes informa??es importantes para identifica??o e classifica??o de dist?rbios nos sistemas, visando a uma gest?o mais eficiente do fornecimento de energia el?trica. Para auxiliar nessa tarefa, faz-se necess?rio recorrer a t?cnicas de processamento de sinais, a fim de automatizar o diagn?stico sobre os tipos de dist?rbio presentes nos sinais registrados. A transformada wavelet constitui-se em uma ferramenta matem?tica bastante eficaz na an?lise de sinais de tens?o ou corrente, obtidos imediatamente ap?s a ocorr?ncia de dist?rbios na rede. Este trabalho apresenta uma metodologia baseada na transformada wavelet discreta e na compara??o de curvas de distribui??o da energia de sinais, com e sem dist?rbio, para diferentes n?veis de resolu??o de sua decomposi??o, com o objetivo de obter descritores que permitam a sua classifica??o atrav?s do uso de redes neurais artificiais

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 OscarGF.pdf: 1901439 bytes, checksum: f8f1a37dca7a69d726f7a9453cbf0a98 (MD5) Previous issue date: 2004-03-05 / This work develops a robustness analysis with respect to the modeling errors, being applied to the strategies of indirect control using Artificial Neural Networks - ANN s, belong to the multilayer feedforward perceptron class with on-line training based on gradient method (backpropagation). The presented schemes are called Indirect Hybrid Control and Indirect Neural Control. They are presented two Robustness Theorems, being one for each proposed indirect control scheme, which allow the computation of the maximum steady-state control error that will occur due to the modeling error what is caused by the neural identifier, either for the closed loop configuration having a conventional controller - Indirect Hybrid Control, or for the closed loop configuration having a neural controller - Indirect Neural Control. Considering that the robustness analysis is restrict only to the steady-state plant behavior, this work also includes a stability analysis transcription that is suitable for multilayer perceptron class of ANN s trained with backpropagation algorithm, to assure the convergence and stability of the used neural systems. By other side, the boundness of the initial transient behavior is assured by the assumption that the plant is BIBO (Bounded Input, Bounded Output) stable. The Robustness Theorems were tested on the proposed indirect control strategies, while applied to regulation control of simulated examples using nonlinear plants, and its results are presented / Este trabalho utiliza as Redes Neurais Multicamadas - RNM s, totalmente com treinamento em tempo real (on-line), no desenvolvimento de duas estrat?gias de controle indireto. Os esquemas propostos denominam-se Controle H?brido Indireto e Controle Neural Indireto. Todo o treinamento dos neurodispositivos - o identificador da planta e o controlador, quando presentes na malha de controle indireto, ? realizado com um m?nimo de atraso computacional, de modo a contemplar o controle de plantas com pequenos per?odos de amostragem. S?o apresentados Teoremas de Estabilidade para garantia da converg?ncia dos dispositivos neurais, assim como foram feitas considera??es para adequar o m?todo de acelera??o da converg?ncia h-adaptativo utilizado ?s condi??es de estabilidade. Para cada esquema de controle indireto foi desenvolvido um teorema que permite calcular o m?ximo erro permanente (steady-state error) que poder? ocorrer em fun??o da toler?ncia previamente especificada para converg?ncia dos dispositivos neurais usados na malha de controle, desde que a estabilidade seja garantida. Estes teoremas foram denominados de Teoremas da Robustez e constituem a principal contribui??o deste trabalho. As condi??es de estabilidade e robustez foram testadas para as estrat?gias de Controle H?brido Indireto e de Controle Neural Indireto, sendo apresentados os resultados obtidos na simula??o computacional do controle de regula??o de plantas n?o-lineares, BIBO (Bounded Input, Bounded Output) est?veis

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarceloRBGV.pdf: 514846 bytes, checksum: f54178f2d4a2cb1b74a993d664aad1b3 (MD5) Previous issue date: 2007-12-05 / On this paper, it is made a comparative analysis among a controller fuzzy coupled to a PID neural adjusted by an AGwith several traditional control techniques, all of them applied in a system of tanks (I model of 2nd order non lineal). With the objective of making possible the techniques involved in the comparative analysis and to validate the control to be compared, simulations were accomplished of some control techniques (conventional PID adjusted by GA, Neural PID (PIDN) adjusted by GA, Fuzzy PI, two Fuzzy attached to a PID Neural adjusted by GA and Fuzzy MISO (3 inputs) attached to a PIDN adjusted by GA) to have some comparative effects with the considered controller. After doing, all the tests, some control structures were elected from all the tested techniques on the simulating stage (conventional PID adjusted by GA, Fuzzy PI, two Fuzzy attached to a PIDN adjusted by GA and Fuzzy MISO (3 inputs) attached to a PIDN adjusted by GA), to be implemented at the real system of tanks. These two kinds of operation, both the simulated and the real, were very important to achieve a solid basement in order to establish the comparisons and the possible validations show by the results / Neste trabalho ?realizado uma an?lise comparativa entre um controlador fuzzy acoplado aum PID neural ajustado por um AGcom diversas t?cnicas de controle tradicionais, todas elas aplicadas em um sistema de tanques (modelo de 2a ordem n?o linear). Com o objetivo de viabilizar as t?cnicas envolvidas nas an?lises comparativas e validar o controle a ser comparado, foram realizadas simula??es de algumas t?cnicas de controle (PID convencional ajustado por AG, PID Neural (PIDN) ajustado por AG, Fuzzy PI, Fuzzy cascata acoplado a um PIDN ajustado por AG e Fuzzy MISO (3 entradas) acoplado a um PIDN ajustado por AG) para efeitos comparativos com o controlador proposto. Depois de realizar todos os testes simulados, foram eleitas, dentre as t?cnicas testadas na fase de simula??o, algumas estruturas de controle (PID convencional ajustado por AG, Fuzzy PI, Fuzzy cascata acoplado aum PIDN ajustado por AGeFuzzy MISO (3entradas) acoplado a um PIDN ajustado por AG) para serem implementadas no sistema real de tanques. Esses dois modos de opera??o, tanto o simulado como o real, se fizeram importantes para um embasamento s?lido para fazer as compara??es e valida??es poss?veis mostradas nos resultados

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ElderECO.pdf: 2183610 bytes, checksum: d02ab6a3abf8c0cd3e77eadf92d529a0 (MD5) Previous issue date: 2008-12-03 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The microstrip antennas are in constant evidence in current researches due to several advantages that it presents. Fractal geometry coupled with good performance and convenience of the planar structures are an excellent combination for design and analysis of structures with ever smaller features and multi-resonant and broadband. This geometry has been applied in such patch microstrip antennas to reduce its size and highlight its multi-band behavior. Compared with the conventional microstrip antennas, the quasifractal patch antennas have lower frequencies of resonance, enabling the manufacture of more compact antennas. The aim of this work is the design of quasi-fractal patch antennas through the use of Koch and Minkowski fractal curves applied to radiating and nonradiating antenna s edges of conventional rectangular patch fed by microstrip inset-fed line, initially designed for the frequency of 2.45 GHz. The inset-fed technique is investigated for the impedance matching of fractal antennas, which are fed through lines of microstrip. The efficiency of this technique is investigated experimentally and compared with simulations carried out by commercial software Ansoft Designer used for precise analysis of the electromagnetic behavior of antennas by the method of moments and the neural model proposed. In this dissertation a study of literature on theory of microstrip antennas is done, the same study is performed on the fractal geometry, giving more emphasis to its various forms, techniques for generation of fractals and its applicability. This work also presents a study on artificial neural networks, showing the types/architecture of networks used and their characteristics as well as the training algorithms that were used for their implementation. The equations of settings of the parameters for networks used in this study were derived from the gradient method. It will also be carried out research with emphasis on miniaturization of the proposed new structures, showing how an antenna designed with contours fractals is capable of a miniaturized antenna conventional rectangular patch. The study also consists of a modeling through artificial neural networks of the various parameters of the electromagnetic near-fractal antennas. The presented results demonstrate the excellent capacity of modeling techniques for neural microstrip antennas and all algorithms used in this work in achieving the proposed models were implemented in commercial software simulation of Matlab 7. In order to validate the results, several prototypes of antennas were built, measured on a vector network analyzer and simulated in software for comparison / As antenas de microfita est?o em constante evid?ncia nas pesquisas atuais, isso devido ?s in?meras vantagens que apresentam. A geometria fractal aliada ao bom desempenho e comodidade das estruturas planares s?o uma excelente combina??o para projetos e an?lise de estruturas cada vez menores e com caracter?sticas multi-ressonantes e banda larga. Essa geometria tem sido aplicada em antenas tipo patch em microfita para reduzir o seu tamanho e evidenciar o seu comportamento multi-banda. Em compara??o com as antenas em microfita convencionais, as antenas patch quase-fractais apresentam freq??ncias de resson?ncia inferiores, possibilitando a fabrica??o de antenas ainda mais compactas. O objetivo desse trabalho consiste no projeto de antenas patches quase-fractal por meio da utiliza??o de curvas fractais de Koch e Minkowski aplicado ?s margens radiante e n?o-radiante de uma antena inset-fed patch retangular convencional alimentada por linha de microfita com reentr?ncias, inicialmente projetada para a freq??ncia de 2,45 GHz a ser observada. A t?cnica inset-fed ? investigada para o casamento de imped?ncias das antenas fractais, que s?o alimentadas atrav?s de linhas de microfita com reentr?ncias. A efici?ncia dessa t?cnica ? investigada experimentalmente e comparada com simula??es realizadas pelo software comercial Ansoft Designer, usado para a an?lise precisa do comportamento eletromagn?tico das antenas atrav?s do m?todo dos momentos e pelo modelo neural proposto. Nessa disserta??o um estudo bibliogr?fico em teoria de antenas de microfita ? realizado, o mesmo estudo ? realizado a respeito da geometria fractal, dando ?nfase a suas mais diversas formas, t?cnicas de gera??o desses fractais bem como sua aplicabilidade. Este trabalho ainda apresenta um estudo em redes neurais artificiais, evidenciando os tipos/arquitetura de redes utilizadas e suas caracter?sticas, bem como os algoritmos de treinamento que foram utilizados para sua implementa??o. As equa??es dos ajustes dos par?metros para as redes utilizadas nesse trabalho foram deduzidas a partir do m?todo do gradiente. Tamb?m ser? realizada uma investiga??o com ?nfase na miniaturiza??o dessas novas estruturas propostas, indicando o quanto uma antena projetada com contornos fractais ? capaz de miniaturizar uma antena patch retangular convencional. O estudo tamb?m consiste de uma modelagem por meio de redes neurais artificiais dos mais diversos par?metros eletromagn?ticos das antenas quase-fractais. Os resultados apresentados demonstram a excelente capacidade das t?cnicas neurais para modelagem de antenas de microfita, e todos os algoritmos utilizados nesse trabalho na obten??o dos modelos propostos foram implementados no software comercial de simula??o Matlab 7. Com a finalidade de validar os resultados obtidos, v?rios prot?tipos de antenas foram constru?dos, medidos em um analisador de rede vetorial e simulados em software para compara??o

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdersonJSR_DISSERT.pdf: 1340267 bytes, checksum: 7e5d7b1cac94782e60f91d869bb998c3 (MD5) Previous issue date: 2010-02-19 / This work presents a diagnosis faults system (rotor, stator, and contamination) of three-phase induction motor through equivalent circuit parameters and using techniques patterns recognition. The technology fault diagnostics in engines are evolving and becoming increasingly important in the field of electrical machinery. The neural networks have the ability to classify non-linear relationships between signals through the patterns identification of signals related. It is carried out induction motor?s simulations through the program Matlab R & Simulink R , and produced some faults from modifications in the equivalent circuit parameters. A system is implemented with multiples classifying neural network two neural networks to receive these results and, after well-trained, to accomplish the identification of fault?s pattern / Este trabalho apresenta um sistema de diagn?stico de falhas (rotor, estator e contamina??o) do motor de indu??o trif?sico atrav?s dos par?metros do circuito equivalente e utilizando t?cnicas de reconhecimento de padr?es. A tecnologia de detec??o de falhas em motores est? evoluindo e tornando cada vez mais importante na ?rea de m?quinas el?tricas. As redes neurais possuem a habilidade de classificar rela??es n?o lineares entre sinais atrav?s da identifica??o de padr?es dos sinais relacionados. S?o realizados simula??es do motor de indu??o atrav?s do programa Matlab R & Simulink R e produzido alguns tipos de falhas no conjunto a partir de modifica??es nos par?metros do circuito equivalente. ? implementado um sistema com m?ltiplos classificadores neurais para receber estes resultados e, ap?s o treinamento, realizar a identifica??o dos padr?es de falhas

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarconiCR.pdf: 3477416 bytes, checksum: 7bf9d3b9014c2ba726d8694085022188 (MD5) Previous issue date: 2006-02-17 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / A neuro-fuzzy system consists of two or more control techniques in only one structure. The main characteristic of this structure is joining one or more good aspects from each technique to make a hybrid controller. This controller can be based in Fuzzy systems, artificial Neural Networks, Genetics Algorithms or rein forced learning techniques. Neuro-fuzzy systems have been shown as a promising technique in industrial applications. Two models of neuro-fuzzy systems were developed, an ANFIS model and a NEFCON model. Both models were applied to control a ball and beam system and they had their results and needed changes commented. Choose of inputs to controllers and the algorithms used to learning, among other information about the hybrid systems, were commented. The results show the changes in structure after learning and the conditions to use each one controller based on theirs characteristics / Neste trabalho ? mostrado tanto o desenvolvimento quanto as caracter?sticas de algumas das principais t?cnicas utilizadas para o controle inteligente de sistemas. Partindo de um controlador fuzzy foi poss?vel aplicar t?cnicas de aprendizagem, similares ?s utilizadas pelas Redes Neurais Artificiais (RNA's), evoluir para os modelos neuro-fuzzy ANFIS e NEFCON. Estes modelos neuro-fuzzy foram aplicados a uma planta real do tipo ball and beam e tiveram tanto suas adapta??es quanto seus resultados comentados. Para cada controlador desenvolvido s?o especificadas as vari?veis de entrada, os par?metros utilizados para a adapta??o das vari?veis e os algoritmos aplicados em cada um deles. J? os resultados est?o voltados para a obten??o de um comparativo entre a fase inicial e a final da evolu??o dos controladores neuro-fuzzy, assim como, a aplicabilidade de cada um deles de acordo com suas caracter?sticas intr?nsecas

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcioGP.pdf: 1534925 bytes, checksum: d1c777b1e76b23d509caeb3258a0aa97 (MD5) Previous issue date: 2006-06-19 / This dissertation contributes for the development of methodologies through feed forward artificial neural networks for microwave and optical devices modeling. A bibliographical revision on the applications of neuro-computational techniques in the areas of microwave/optical engineering was carried through. Characteristics of networks MLP, RBF and SFNN, as well as the strategies of supervised learning had been presented. Adjustment expressions of the networks free parameters above cited had been deduced from the gradient method. Conventional method EM-ANN was applied in the modeling of microwave passive devices and optical amplifiers. For this, they had been proposals modular configurations based in networks SFNN and RBF/MLP objectifying a bigger capacity of models generalization. As for the training of the used networks, the Rprop algorithm was applied. All the algorithms used in the attainment of the models of this dissertation had been implemented in Matlab / Esta disserta??o contribui para o desenvolvimento de metodologias atrav?s de redes neurais artificiais de alimenta??o direta para a modelagem de dispositivos de microondas e ?pticos. Uma revis?o bibliogr?fica sobre as aplica??es de t?cnicas neuro-computacionais na ?reas de engenharia de microondas e ?ptica foi realizada. As caracter?sticas das redes MLP, RBF e SFNN, bem como as estrat?gias de aprendizado supervisionado foram apresentadas. As express?es de ajuste dos par?metros livres das redes acima citadas foram deduzidas a partir do m?todo do gradiente. O m?todo convencional EM-ANN foi aplicado na modelagem de dispositivos passivos de microondas e amplificadores ?pticos. Para isto, foram propostas configura??es modulares baseadas em redes SFNN e RBF/MLP objetivando uma maior capacidade de generaliza??o dos modelos. No que se refere ao treinamento das redes utilizadas, o algoritmo Rprop foi aplicado. Todos os algoritmos utilizados na obten??o dos modelos desta disserta??o foram implementados em Matlab

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:58:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EduardoCBC_DISSERT.pdf: 1858317 bytes, checksum: de7993f7a4a27b8a08342ddc43175aff (MD5) Previous issue date: 2012-12-14 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The aim of this study is to create an artificial neural network (ANN) capable of modeling the transverse elasticity modulus (E2) of unidirectional composites. To that end, we used a dataset divided into two parts, one for training and the other for ANN testing. Three types of architectures from different networks were developed, one with only two inputs, one with three inputs and the third with mixed architecture combining an ANN with a model developed by Halpin-Tsai. After algorithm training, the results demonstrate that the use of ANNs is quite promising, given that when they were compared with those of the Halp?n-Tsai mathematical model, higher correlation coefficient values and lower root mean square values were observed / Este trabalho tem como principal objetivo a cria??o de uma arquitetura de rede neural artificial (RNA) capaz de modelar o m?dulo de elasticidade transversal (E2) de comp?sitos unidirecionais. Para tanto, se fez necess?rio o uso de um conjunto de dados que foi dividido em duas partes, uma parte sendo utilizada para o treinamento e a outra para teste das RNA. Para este trabalho se desenvolveu tr?s tipos de arquiteturas de rede diferentes uma delas possuindo somente duas entradas, a outra tr?s entradas e a ?ltima foi uma arquitetura mista que combina uma RNA com um modelo desenvolvido por Halpin-Tsai. Ap?s o treinamento dos algoritmos, os resultados demonstram que o uso de RNAs se mostra bastante promissor, j? que quando esses resultados foram comparados com o modelo matem?tico de Halpin-Tsai, apresentaram maiores valores de coeficiente de correla??o e menores valores de erro m?dio quadr?tico

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:58:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoCD_DISSERT.pdf: 4492853 bytes, checksum: 8fad50750c043cd4dab6a1e27f414d81 (MD5) Previous issue date: 2013-02-15 / One of the current major concerns in engineering is the development of aircrafts that have low power consumption and high performance. So, airfoils that have a high value of Lift Coefficient and a low value for the Drag Coefficient, generating a High-Efficiency airfoil are studied and designed. When the value of the Efficiency increases, the aircraft s fuel consumption decreases, thus improving its performance. Therefore, this work aims to develop a tool for designing of airfoils from desired characteristics, as Lift and Drag coefficients and the maximum Efficiency, using an algorithm based on an Artificial Neural Network (ANN). For this, it was initially collected an aerodynamic characteristics database, with a total of 300 airfoils, from the software XFoil. Then, through the software MATLAB, several network architectures were trained, between modular and hierarchical, using the Back-propagation algorithm and the Momentum rule. For data analysis, was used the technique of cross- validation, evaluating the network that has the lowest value of Root Mean Square (RMS). In this case, the best result was obtained for a hierarchical architecture with two modules and one layer of hidden neurons. The airfoils developed for that network, in the regions of lower RMS, were compared with the same airfoils imported into the software XFoil / Uma das maiores preocupa??es atuais na Engenharia ? o desenvolvimento de aeronaves que possuam baixo consumo e alto desempenho. Para isso, s?o estudados e projetados perfis aerodin?micos que tenham um valor elevado de coeficiente de sustenta??o e um valor baixo para o coeficiente de arrasto, gerando um perfil de alta efici?ncia. Quanto maior o valor da efici?ncia, menor ser? o consumo de combust?vel da aeronave, melhorando assim, o seu desempenho. Neste sentido, este trabalho objetiva desenvolver uma ferramenta para cria??o de perfis aerodin?micos a partir de caracter?sticas desejadas, como coeficiente de sustenta??o e de arrasto e efici?ncia m?xima, utilizando-se um algoritmo baseado em uma Rede Neural Artificial (RNA). Para isso, inicialmente foram coletados uma base de dados de caracter?sticas aerodin?micas de um total de 300 perfis, a partir do software XFoil. Ent?o, atrav?s de uma rotina implementada no software MATLAB, foram treinadas diversas arquiteturas de redes, entre modulares e hier?rquicas, utilizando-se o algoritmo de Retropropaga??o e a regra do Momento. Para an?lise dos resultados, foi utilizada a t?cnica de valida??o cruzada, avaliando a rede que possuiu o menor valor de Erro M?dio Quadr?tico (EMQ). Neste caso, o melhor resultado obtido foi para uma arquitetura hier?rquica com dois m?dulos e uma camada de neur?nios ocultos. Os perfis aerodin?micos desenvolvidos por essa rede, nas regi?es de menor EMQ, foram comparados aos mesmos perfis importados ao software XFoil. O presente trabalho oferece como contribui??o, em rela??o a outros trabalhos que envolvem RNA aplicada ? mec?nica dos fluidos, o desenvolvimento de perfis aerodin?micos a partir de suas caracter?sticas aerodin?micas

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:36:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdrianoCL.pdf: 471335 bytes, checksum: 56ca8b5db29eb13c8ee17c7dee626744 (MD5) Previous issue date: 2007-09-24 / The use of non-human primates in scientific research has contributed significantly to the biomedical area and, in the case of Callithrix jacchus, has provided important evidence on physiological mechanisms that help explain its biology, making the species a valuable experimental model in different pathologies. However, raising non-human primates in captivity for long periods of time is accompanied by behavioral disorders and chronic diseases, as well as progressive weight loss in most of the animals. The Primatology Center of the Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) has housed a colony of C. jacchus for nearly 30 years and during this period these animals have been weighed systematically to detect possible alterations in their clinical conditions. This procedure has generated a volume of data on the weight of animals at different age ranges. These data are of great importance in the study of this variable from different perspectives. Accordingly, this paper presents three studies using weight data collected over 15 years (1985-2000) as a way of verifying the health status and development of the animals. The first study produced the first article, which describes the histopathological findings of animals with probable diagnosis of permanent wasting marmoset syndrome (WMS). All the animals were carriers of trematode parasites (Platynosomum spp) and had obstruction in the hepatobiliary system; it is suggested that this agent is one of the etiological factors of the syndrome. In the second article, the analysis focused on comparing environmental profile and cortisol levels between the animals with normal weight curve evolution and those with WMS. We observed a marked decrease in locomotion, increased use of lower cage extracts and hypocortisolemia. The latter is likely associated to an adaptation of the mechanisms that make up the hypothalamus-hypophysis-adrenal axis, as observed in other mammals under conditions of chronic malnutrition. Finally, in the third study, the animals with weight alterations were excluded from the sample and, using computational tools (K-means and SOM) in a non-supervised way, we suggest found new ontogenetic development classes for C. jacchus. These were redimensioned from five to eight classes: infant I, infant II, infant III, juvenile I, juvenile II, sub-adult, young adult and elderly adult, in order to provide a more suitable classification for more detailed studies that require better control over the animal development / O uso de primatas n?o humanos na pesquisa cient?fica trouxe grandes contribui??es ? ?rea biom?dica e, no caso de Callithrix jacchus, evid?ncias importantes sobre mecanismos fisiol?gicos para compreens?o de sua biologia bem como para a sua proposi??o como modelo experimental em diferentes patologias. Entretanto, a cria??o de primatas n?o humanos em cativeiro por longos per?odos de tempo ? acompanhada de transtornos comportamentais e doen?as cr?nicas, a maioria delas apresentando como sinal prim?rio a perda progressiva de peso. O N?cleo de Primatologia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) possui uma col?nia de cria??o de C. jacchus h? cerca de 30 anos e durante este per?odo seus animais foram pesados sistematicamente como forma de detectar poss?veis altera??es nas suas condi??es cl?nicas. Este procedimento gerou uma massa de dados sobre o peso dos animais em diferentes faixas et?rias de grande relev?ncia para o estudo desta vari?vel em diferentes perspectivas. Neste contexto, o presente trabalho apresenta tr?s estudos usando os dados da vari?vel peso coletados durante 15 anos (1985-2000) como forma de aferir o estado de sa?de e do desenvolvimento dos animais. O primeiro estudo gerou o primeiro artigo, o qual descreve os achados histopatol?gicos de animais com diagn?stico prov?vel da S?ndrome de Emagrecimento Progressivo (SEP), tendo sido encontrado que todos eles eram portadores de um tremat?deo (Platynosomum spp) associado a um quadro de obstru??o no sistema hepatobiliar, para o qual se prop?s este agente como um dos fatores etiol?gicos da s?ndrome. No segundo artigo a an?lise foi direcionada ? compara??o do perfil comportamental e do n?veis de cortisol entre animais com a evolu??o da curva de peso dentro dos par?metros de normalidade e ?queles com SEP. Ficou evidenciada a diminui??o na locomo??o, uso aumentado dos extratos inferiores da gaiola e hipocortisolemia, esta ?ltima provavelmente associada a uma adapta??o dos mecanismos que comp?em o eixo funcional hipot?lamo-hip?fise-adrenal,, como observado para outros mam?feros sob situa??es de desnutri??o cr?nica. Finalmente, no terceiro estudo, os animais com altera??es de peso foram exclu?dos da amostra e, com o emprego de ferramentas computacionais (K-m?dias e SOM Self-Organizing Maps) de maneira n?o supervisionada, e foram evidenciadas novas classes no desenvolvimento ontogen?tico de C. jacchus. Assim sugerimos ser redimensionada de cinco para oito novas classes: infantil I, infantil II, infantil III, juvenil I, juvenil II, sub-adulto, adulto jovem e adulto idoso, fornecendo uma classifica??o mais apropriada para estudos mais detalhados que requeiram maior controle do desenvolvimento do animal