Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014 / Made available in DSpace on 2015-02-05T21:10:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 332113.pdf: 1505634 bytes, checksum: 6cd1598182745696b43a3edc401b4e55 (MD5) Previous issue date: 2014 / Todos os dias o número de veículos circulando pelas estradas é maior e, se estiverem equipados com dispositivos móveis tais como GPS, é gerado um novo tipo de dado chamado de trajetória. Vários estudos buscam descobrir padrões em trajetórias, mas poucos têm focado na análise do comportamento de motoristas. Através das trajetórias geradas pelos veículos é possível inferir bons e maus condutores e encontrar locais problemáticos ao longo das vias caso existam padrões de comportamento bem definidos. Esta dissertação propõe um método para análise de comportamento de motoristas através das suas trajetórias, com base em características como acelerações, desacelerações e mudanças bruscas de direção, excesso de velocidade, comportamento de costura, limites de velocidade das vias, bem como locais que possam ser causadores de um movimento anômalo, tal qual um semáforo. Trabalhos na literatura não classificam motoristas utilizando dados de GPS e não detectam ou analisam movimentos anômalos com justificativas para as anomalias. O método é avaliado através de experimentos com dados reais que mostram ser possível classificar motoristas com base em suas trajetórias.<br> / Abstract: Every day the number of vehicles driving on the roads is increasing, and if equipped with mobile devices such as GPS, a new data type called trajectory is generated. Several studies seek to discover patterns in trajectories, but only a few have focused on analyzing the behavior of drivers. Through the trajectories generated by the vehicles it is possible to infer good and bad drivers, as well as problematic places along the roads if there are well-defined behavior patterns. This thesis proposes a method for analyzing the behavior of drivers over their trajectories, based on characteristics such as acceleration, deceleration and abrupt changes of direction, speed, behavior of lane cutting and places that may be causing an anomalous movement, like a traffic light. Existing works in the literature do not classify drivers using GPS data considering repetitive anomalous movement or justifications of anomalies. The proposed method is evaluated through experiments with real data showing the possibility to classify drivers based on their trajectories.

SILVEIRA, M. V. Modelo neuronal para previsão de recalques em estacas hélice contínua, metálica e escavada. 2014. 148 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil: Geotecnia) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-04-09T12:13:49Z No. of bitstreams: 1 2014_dis_mvsilveira.pdf: 2442039 bytes, checksum: ff2533d468edafc815c81f1d3cfcc253 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-04-16T11:57:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dis_mvsilveira.pdf: 2442039 bytes, checksum: ff2533d468edafc815c81f1d3cfcc253 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-16T11:57:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dis_mvsilveira.pdf: 2442039 bytes, checksum: ff2533d468edafc815c81f1d3cfcc253 (MD5) Previous issue date: 2014-08-01 / Predicting the settlement in deep foundation is a very complex, uncertain and not yet fully understood, due to the many uncertainties associated with factors that affect the magnitude of this deformation. Artificial Neural Network (ANN) is a tool that works similarly to the human brain, its main unit, the artificial neuron, works in a similar way to the biological neuron. This alternative tool has been successfully applied in many geotechnical engineering problems and can therefore be used as an alternative tool to evaluate the behavior of settlement in isolated piles. In this paper, the ANN used were the multilayer perceptron type, employing a supervised training that uses the error back propagation algorithm. The model developed relates settlement in isolated piles with the type and the geometrical properties of the piles (diameter and length), the stratigraphy and characteristics of compactness or consistency of soils by means of the SPT tests results, and the load applied, obtained in static pile load tests performed in continuous helix, steel driven and excavated pile types. The data set used to model consisted of 1.947 samples of input and output. QNET 2000 was the program used to assist the training and validation of various architectures of neural networks. The architecture formed by 10 nodes in the input layer, 28 neurons distributed in 4 intermediate layers and one neuron in the output layer, corresponding to the measured discharge for cutting (A10: 14:8:4:2:1) was the one that showed the best performance, with the correlation coefficient between the estimated settlements and settlements measured during the validation phase of 0.94, such value can be considered satisfactory when considering the prediction of a complex phenomenon. After comparing the performance of the applied load x settlement estimated by model proposed curve with the applied load x settlement measured in static pile load test curve and the applied load x settlement estimated by an elasto-plastic model thru numerical simulation, it was found that the ANN were able to understand the behavior of deep foundations of continuous helix, steel driven and excavated piles type, allowing among other things, the definition of workloads and load limits at the pile. / Estimar o recalque em estacas é um problema muito complexo, incerto e ainda não totalmente compreendido, devido às muitas incertezas associadas aos fatores que afetam a magnitude desta deformação. As RNA são ferramentas que funcionam analogamente ao cérebro humano, e sua unidade principal, o neurônio artificial, trabalha de maneira semelhante ao neurônio biológico. Esta ferramenta alternativa vem sendo aplicada com sucesso em muitos problemas de engenharia geotécnica, podendo, portanto ser utilizadas como uma ferramentas alternativas para avaliar recalques em estacas isoladas. Nessa pesquisa as RNA utilizadas foram do tipo perceptron de múltiplas camadas, empregando um treinamento supervisionado utilizando o algoritmo de retropropagação do erro. O modelo desenvolvido relaciona o recalque em estacas isoladas com as propriedades geométricas das estacas (diâmetro e comprimento), a estratigrafia e as características de compacidade, ou consistência dos solos por meio dos resultados obtidos nos ensaios SPT, e a carga atuante, obtidas em provas de carga realizadas em estacas hélice contínua, cravada metálica e escavada. O conjunto de aprendizagem foi composto por 1947 exemplos de entrada e saída. Com auxilio do programa QNET2000 foram treinadas e validadas várias arquiteturas de redes neurais. Após comparar o desempenho da curva carga x recalque elaborada com os recalques estimados pelo modelo proposto com a curva carga x recalque resultante da prova de carga estática e com a curva carga x recalque gerada pelo emprego do programa comercial baseado em elementos finitos tridimensionais PLAXIS 3D Foundation, constatou-se que as RNA foram capazes de entender o comportamento das fundações profundas do tipo estacas hélice contínua, escavada e cravada metálica, possibilitando dentre outras coisas, a definição das cargas de trabalho e cargas limites nas estacas.

BEZERRA, E. C. Aplicação de ferramentas de inteligência computacional para previsão da velocidade do vento. 2012. 127 f. Dissertação (Mestrado em em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2012. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2012-03-22T18:53:25Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_ecbezerra.pdf: 23608008 bytes, checksum: 44e699b9603806222ce35ede1e2cc22d (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2012-03-22T18:53:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_ecbezerra.pdf: 23608008 bytes, checksum: 44e699b9603806222ce35ede1e2cc22d (MD5) / Made available in DSpace on 2012-03-22T18:53:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_ecbezerra.pdf: 23608008 bytes, checksum: 44e699b9603806222ce35ede1e2cc22d (MD5) Previous issue date: 2012-01 / Many countries have devoted a lot of attention in the use of renewable energy sources to ensure the growing of energy demand and sustainable development. Projections by the Global Wind Energy Council (GWEC) indicate that by 2015 the worldwide capacity of installed wind power will reach 449 GW, almost the double in 2010. The wind generation is characterized by the variability in production and the restricted control. The wind power forecast is essential for a reliable, safety and economic operation of power system. This paper presents and analyse the predicted wind velocity of Artificial Neural Networks (FTDNN, Elman, Jordan, NARX) to the forecasts horizons of 1h, 6h, 12h and 24h. Other Computacional Intelligence tools (PSO & GA) are used to improve the ANN performance. It was used as reference the results obtained through the Persistence model. It was used a time series with 45,658 measurement of wind speed, which 80% were selected for the training phase and 20% for validation purposes. As criteria for evaluate the performance of ANN were considered the error methods: MAE, RMSE and MAPE. The results shows that all the ANN ha similar results for 1h forecasts and better than the results from Persistence model. The use of PSO as a training tool results in better forecasts than the ones from backpropagation training. / Muitos países têm devotado elevada atenção ao uso de fontes renováveis para atender a demanda crescente de energia e assegurar um desenvolvimento sustentável. As projeções pelo Global Wind Energy Council (GWEC) indicam que até 2015 a capacidade mundial de potência eolielétrica instalada deverá chegar a 449 GW, o dobro existente em 2010. A geração eolielétrica tem como característica a variabilidade da produção e o controle restrito da geração, sendo a previsão da geração eólica uma necessidade para a operação confiável, segura e econômica dos sistemas de potência. Este trabalho apresenta e analisa o resultado da previsão da velocidade do vento utilizando Redes Neurais Artificiais (FTDNN, Elman, Jordan, e modelo Neural NARX) nos horizontes futuros de 1h, 6h, 12h e 24h. Outras ferramentas de Inteligência Computacional (PSO e GA) são também utilizadas para buscar melhorar o desempenho das RNAs na previsão. A análise comparativa das previsões obtidas teve como referência o modelo de Persistência. Os dados de velocidade do vento considerados provêm de uma série histórica com 45.658 amostras de medição, em que 80% foram selecionadas para a fase de treinamento e 20% para a validação. Como critério de avaliação do desempenho das Redes Neurais foram consideradas três medidas baseadas no erro da previsão (MAE, RMSE e MAPE). Para os dados utilizados, os modelos neurais testados se mostraram semelhantes (horizonte de 1h) e superiores (demais horizontes) ao modelo de Persistência, a depender do horizontes de previsão. Observou-se uma significativa melhoria das previsões dos modelos neurais ao adotar PSO como algoritmo de treinamento.

OLIVEIRA, H. A. Sistema de reconhecimento de padrões para identificação de porte de veículos através de análise de perfil magnético. 69 f. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2011. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-03-17T12:55:10Z No. of bitstreams: 1 2011_dis_haoliveira.pdf: 4210663 bytes, checksum: e0c70a7230381c8e38615ea48ab45615 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-03-17T15:47:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_dis_haoliveira.pdf: 4210663 bytes, checksum: e0c70a7230381c8e38615ea48ab45615 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-17T15:47:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_dis_haoliveira.pdf: 4210663 bytes, checksum: e0c70a7230381c8e38615ea48ab45615 (MD5) Previous issue date: 2011-09-08 / Currently, transit agencies use traffic monitoring systems to reduce traffic accidents and as a fundamental tool for collecting statistical data for planning and management of road systems. These data are observed as the amount of information vehicles that travel at a certain point, the average speed and the identification of the category of vehicles. The identification of the category of vehicles that travels on a path allows you to control access lanes connecting to a specific class of vehicles. The objective of this work is to propose a solution for vehicle classification by analyzing signals collected from inductive sensors at the time the vehicle passes over the sensors. This set of signs for each vehicle is called the magnetic profile. This work used a classifier based on Artificial Neural Network (ANN) to identify the type of vehicle according to the pattern of magnetic profile collected. The implemented system used a Java framework that enabled the integration of ANN to the application that operates in the traffic monitoring equipment. It was developed a Java application that trains the ANN using data collected in the equipment and also allows evaluating further classification results obtained by the ANN. The vehicles were classified into the following categories: motorcycles, small vehicles, medium vehicles, buses and trucks. The developed system has been integrated into a traffic monitoring equipment manufactured by Fotosensores® and gave satisfactory results with an overall success rate above 97%. It represents an improvement in the equipment that carried out the classification. / Atualmente os órgãos de trânsito utilizam os sistemas de monitoramento de tráfego para redução de acidentes de trânsito e como ferramenta fundamental para a coleta de dados estatísticos para auxiliar no planejamento e gerenciamento dos sistemas viários. Nestes dados são observadas informações como a quantidade de veículos que trafegam em determinado ponto, a velocidade média e a identificação da categoria dos veículos. A identificação da categoria dos veículos que trafegam em uma via permite o controle de acesso a faixas de rolagem destinadas a uma classe de veículos específica. O objetivo desse trabalho é propor uma solução para classificação de veículos através da análise de sinais coletados de sensores indutivos no momento em que o veículo passa sobre os mesmos. O conjunto destes sinais para cada veículo é denominado perfil magnético. Foi utilizado um classificador baseado em Rede Neural Artificial (RNA) para identificar o tipo de veículo de acordo com o padrão do perfil magnético coletado. Na implementação do sistema foi utilizado um framework Java que possibilitou a integração da RNA ao aplicativo que opera no equipamento de monitoramento de tráfego. Também foi desenvolvido um aplicativo em Java que permite realizar o treinamento da rede utilizando dados coletados no equipamento e também permite avaliar posteriormente os resultados obtidos pela RNA. Os veículos foram classificados nas seguintes categorias: motos, veículos pequenos, veículos médios, ônibus e caminhões. O sistema desenvolvido foi integrado a um equipamento de fiscalização de tráfego fabricado pela empresa Fotosensores® e apresentou resultados satisfatórios, pois o índice de acerto geral do classificador foi de 97%, além de representar uma melhoria no equipamento que anteriormente realizava a classificação em somente quatro classes de veículos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-05-30T04:14:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 345405.pdf: 1180715 bytes, checksum: 788827883e529e8e25747a151054c2ff (MD5) Previous issue date: 2016 / Este trabalho de mestrado tem como objetivo implementar o algoritmo de Deutsch adiabático levando em conta efeitos da relatividade restrita. Utilizamos como modelo o problema não-relativístico de Deutsch e o modificamos através da substituição da equação de Schrödinger pela de Dirac. Encontramos a condição adiabática em termos do tempo total de computação para a validade do algoritmo implementado e a comparamos com seu limite não-relativístico. Esta comparação levou à conclusão de que o valor do tempo de computação para o caso não-relativístico capaz de garantir a adiabaticidade do sistema é 1011 vezes maior do que no caso relativístico. Embora o nosso algoritmo seja probabilístico, mostramos que levar em conta os efeitos relativísticos, intrínsecos das partículas elementares, pode acarretar um ganho substancial no tempo computacional. Por fim, resolvemos a equação de Dirac para o nosso sistema analiticamente e numericamente e verificamos a validade da condição adiabática, mostrando que neste regime, como esperado, não há transição entre os estados.<br> / Abstract : This work aims to implement the adiabatic Deutsch s algorithm taking into account the effects of special relativity. We used the non-relativistic Deutsch s problem as a model and modified through the replacement of the Schr¨odinger equation by the Dirac. We found the adiabatic condition in terms of the total time computing for the validity of the implemented algorithm and compared with its non-relativistic limit. This comparison lead us to conclude that the time computating for to ensure the adiabaticity of the system in the non-relativistic case is 1011 times larger than the relativistic case. Despite the probabilistic character, we showed that taking into account the relativistics effects in our algorithm, intrinsic of elementary particles, we have a substantial gain in the time computating. Finally, we solved the Dirac equation analytically and numerically and verify the validity of the adiabatic condition. In this regime, as expected, there is no transition between the states.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2356_DissertacaoMestradoCelioProlicianoMaioli.pdf: 3139262 bytes, checksum: 460954e8008fff3ff1fbbb5a92d2e2db (MD5) Previous issue date: 2007-08-24 / Uma vez que as redes WDM apresentam-se como solução ao transporte das grandes quantidades de dados em data grids, estudamos se o uso de transponders mais lentos (e portanto mais baratos) podem oferecer a mesma quantidade de serviço que uma rede óptica referencial pelo aproveitamento da capacidade de transporte de múltiplos comprimentos de onda simultâneos. Para dar suporte a este estudo, implementamos um monitor de tráfego com vistas a utilizar características mais realistas de tarefas e um simulador de redes WDM dinâmicas. Os resultados mostram que é possível estabelecer níveis equivalentes de serviço com economia de transponders devido à reutilização espacial dos caminhos ópticos. Além disso, percebeu-se a diminuição do número médio de saltos para as conexões estabelecidas, o que pode implicar um menor número de reconfigurações dos equipamentos ópticos para o estabelecimento do caminho (diminuição do overhead de configuração). Todavia, o uso de equipamentos mais lentos eleva o tempo de retenção das conexões no sistema. Para resolver isto, estudamos a adoção de múltiplos caminhos alternativos (multiple streams) para uma mesma conexão, o que naturalmente mostrou-se eficiente apenas para redes mais conectadas.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2376_TeseDoutoradoSergioAntonioAndradedeFreitas.pdf: 1020803 bytes, checksum: 73b2bf94bf90fb5a8311ac7ece3a65b3 (MD5) Previous issue date: 2005-04-11 / Esta tese apresenta uma solução para a interpretação de anáforas nominais definidas. Considere o seguinte texto: (1) a. Mariana comprou um carro novo. b. O motor veio danificado. A frase (1a) apresenta duas entidades: Mariana e um carro novo. Já a frase (1.2b) tem apenas uma entidade - o motor. No processo de interpretação, humano ou computacional, a utilização do artigo definido " o" é um indicativo de que a entidade já havia sido introduzida no discurso, i.e. apresenta um caráter anafórico. Resolver uma anáfora é, a priori, identificar a quem ou a que se refere esta anáfora. Mas no caso acima é mais do que isto: sem dúvida o motor existe no texto por causa da existência de um carro, porém a interpretação do motor deve ir além disto e identificar como este motor está ligado com aquele carro. Isto é uma anáfora nominal definida. A interpretação das anáforas nominais definidas ou de qualquer fenômeno anafórico pode ser generalizada como um processo que atribui valores aos itens da seguinte equação: R(A, T ) (2) onde: A denota a entidade introduzida pela interpretação fora de contexto de um pronome, de uma elipse ou de um sintagma nominal definido, T denota o seu antecedente e R é a relação existente entre A e T . O processo de resolução da equação, que é propriamente o processo de resolução de anáforas, consiste em descobrir T e R dado A. Nesta tese é proposta uma metodologia computacional que interpreta as anáforas nominais definidas cuja relação R é uma dentre: parte de, membro de, subcategorizado por e coreferência. A obtenção das relações é feita por um conjunto de regras pragmáticas [Freitas, Lopes e Menezes 2004, Filho e Freitas 2003] (cap. 3). Caso seja constatado que A não seja anafórica então ela é acomodada no contexto. A metodologia computacional é construída sobre um ambiente de programação em lógica [Damásio, Nejdl e Pereira 1994] que permite raciocinar abdutivamente [Kakas, Kowalski e Toni 1992] sobre a representação semântica do texto [Kamp e Reyle 1993]. A partir da interpretação das entidades é construída a estrutura nominal do discurso [Lopes e Freitas 1994] (cap. 4), a qual permite: (1) fazer o acompanhamento das entidades mais salientes em cada frase [Freitas e Lopes 1994], (2) limitar o universo de escolha de possíveis antecedentes[Freitas e Lopes 1996] e (3) prover um resumo das entidades do discurso. O resultado é uma metodologia que permite, de forma integrada, resolver anáforas e elipses, sendo que a estrutura nominal do discurso pode ser usada na busca de informações.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_675_.pdf: 3878369 bytes, checksum: ec70c28cdbe6ac0e117bddd68cb70097 (MD5) Previous issue date: 2003-10-16 / Este trabalho mostra a utilização da teoria de dinâmica de corpos rígidos e da teoria clássica controle para a execução da simulação computacional de robôs e mostra também a utilização da computação gráfica para a apresentação dos resultados da simulação através de uma animação em três dimensões do modelo geométrico do robô simulado. Este trabalho faz uso de teorias e ferramentas da física, matemática, automação e computação para a solução de um problema em robótica: simulação computacional de controle e dinâmica de robôs com apresentação dos resultados através de uma animação gráfica em três dimensões.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_8121_dissert maison melotti creama.pdf: 2283105 bytes, checksum: 3cdd0c54b54e30d2c7cd63976d3cf541 (MD5) Previous issue date: 2014-08-29 / Sistemas colaborativos são sistemas que suportam dois ou mais usuários engajados em uma tarefa comum, fornecendo uma interface para um ambiente compartilhado para esses usuários e as aplicações móveis se tornaram uma parte importante das ferramentas de suporte à colaboração. Quando usados no contexto de mobilidade, sistemas colaborativos podem ser chamados de sistemas colaborativos móveis. Esses sistemas possibilitam, por exemplo, que equipes cooperem enquanto estão em movimento, aumentando o potencial da colaboração. Ferramentas para apoiar desenvolvedores de software são muito importantes de uma forma geral, mas no que diz respeito à colaboração móvel, ferramentas se tornam fundamentais principalmente por se tratar de uma área multidisciplinar que lida com muitas questões técnicas. Porém, sem uma base de requisitos ou modelos que mapeiam esses requisitos para se apoiar, muitas vezes o ferramental pode se tornar inutilizado ou pouco útil. Torna-se com isso de grande importância prover suporte ao desenvolvimento de sistemas colaborativos móveis por meio de um conjunto de ferramentas e métodos que apoiem o desenvolvedor na criação desses sistemas. Devido a isto, neste trabalho foi desenvolvida CReAMA, uma arquitetura de referência para orientar o desenvolvimento de sistemas colaborativos móveis orientados a componentes. Além da definição da arquitetura de referência também foi realizada uma avaliação de CReAMA com o intuito de observar com uma visão abrangente a validade da proposta.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T21:06:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 106538.pdf: 2582429 bytes, checksum: e0fb63879bdb5bcc6b435184814d221c (MD5) Previous issue date: 1996 / Estudo da Gramática Gerativa Transformacional analisando a estrutura das frases e interpretando seus diferentes constituintes. Foram identificados aspectos críticos e condicionantes das regras transformacionais e construindo um conjunto de regras de produção para identificar os aspectos críticos e condicionantes das regras transformacionais.