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Técnicas de esparsidade em sistemas estáticos de energia elétrica / not available

Simeão, Sandra Fiorelli de Almeida Penteado 27 September 2001 (has links)
Neste trabalho foi realizado um grande levantamento de técnicas de esparsidade relacionadas a sistemas estáticos de energia elétrica. Tais técnicas visam, do ponto de vista computacional, ao aumento da eficiência na solução de rede elétrica objetivando, além da resolução em si, a redução dos requisitos de memória, armazenamento e tempo de processamento. Para tanto, uma extensa revisão bibliográfica foi compilada, apresentando um posicionamento histórico e uma ampla visão do desenvolvimento teórico. Os testes comparativos realizados para sistemas de 14, 30, 57 e 118 barras, sobre a implantação de três das técnicas mais empregadas, apontou a Bi-fatoração como tendo o melhor desempenho médio. Para sistemas pequenos, a Eliminação Esparsa e Sintética de Gauss apresentou melhores resultados. Este trabalho fornecerá subsídios conceituais e metodológicos a técnicos e pesquisadores da área. / In this work a great survey of sparsity techniques related to static systems of electric power was accomplished. Such techniques seek, for of the computational point of view, the increase of the efficiency in the solution of the electric net aiming, besides the resolution of itself, the reduction of memory requirements, the storage and time processing. For that, an extensive bibliographic review was compiled providing a historic positioning and a broad view of theoretic development. The comparative tests accomplished for systems of 14,30, 57 and 118 buses, on the implementation of three of the most employed techniques, it pointed out an bi-factorisation as best medium performance. For small systems, the sparse symmetric Gaussian elimination showed the best results. This work will supply conceptual and methodological subsidies to technicians and researchers of the area.
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Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: programa para análise e atualização das características qualitativas de conjunto de medidas / Power system state estimation: computer program for analysis and updating of measurement set qualitative characteristics

Moreira, Eduardo Marmo 23 October 2006 (has links)
Para obter-se uma operação segura dos sistemas elétricos de potência (SEP), é imprescindível uma estimação de estado (EE) confiável, pois, as ações de controle e operação, em tempo real, dos SEP se baseiam no banco de dados obtido pelo processo de EE. O primeiro passo, para o sucesso do processo de EE, é a obtenção de um plano de medição confiável, ou seja, um plano de medição que garanta a observabilidade do sistema e a não presença de medidas críticas e dos conjuntos críticos de medidas. Entretanto, tendo em vista a possibilidade de ocorrer, durante a operação de um SEP, de problemas causando a perda de medidas, a obtenção de um plano de medição confiável é uma condição necessária, mas não suficiente, para o sucesso do processo de EE. Face ao exposto, desenvolveu-se neste trabalho um programa computacional que possibilita uma EE confiável mesmo em situação de perda de medidas. O programa proposto permite, de uma forma rápida em termos de velocidade de execução, análise e restauração da observabilidade, identificação de medidas críticas e de conjuntos críticos de medidas, bem como a atualização dessas características qualitativas de conjunto de medidas após a perda de medidas. Como embasamento teórico para o desenvolvimento do programa proposto, foram utilizados dois algoritmos destinados à análise das características qualitativas de conjuntos de medidas, que se baseiam na fatoração triangular da matriz Jacobiana, bem como técnicas de esparsidade e de desenvolvimento de programas computacionais. Para comprovar a eficiência do programa proposto, vários testes foram realizados, utilizando o sistema de 6, 14 e 30 barras do IEEE e 121 barras da ELETROSUL. / To obtain a safe power system (PS) operation, becomes necessary a reliable state estimation (SE), since the real time control actions of a PS are based on the data obtained through the SE process. The first requirement for a successful SE process is the existence of a reliable measurement placement plan, that is, a measurement placement plan that guarantees system observability and the absence of both critical measurements and critical sets. However, considering that during the operation of a PS measurements can be lost decreasing the measurement-redundancy, one can say that although a reliable measurement placement plan is a necessary condition to guarantee a reliable state estimation, it is not sufficient. This dissertation presents a computer program that allows for a reliable SE, even in situations of problems causing loss of measurements. The proposed software allows, in a very fast way in terms of execution time, observability analysis and restoration, identification of critical measurements and critical sets, as well as the updating of these measurement set qualitative characteristics after loss of measurements. As a theoretical background for the development of the software, two algorithms were utilized allowing for the analysis of measurement set qualitative characteristics based on the triangular factorization of the Jacobian matrix, as well as sparsity techniques and techniques for the development of programs. To prove the efficiency of the proposed software, several tests were performed using the system of 6, 14 and 30 buses from IEEE and 121 buses from ELETROSUL.
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Resolu??o em tomografia de tempo de tr?nsito po?o-a-po?o: a depend?ncia da ilumina??o

Dantas, Renato Ramos da Silva 05 March 2015 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-07-08T21:26:34Z No. of bitstreams: 1 RenatoRamosDaSilvaDantas_DISSERT.pdf: 7844658 bytes, checksum: 9553a9302f1452c512e5cb94621a0e65 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-07-12T21:56:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RenatoRamosDaSilvaDantas_DISSERT.pdf: 7844658 bytes, checksum: 9553a9302f1452c512e5cb94621a0e65 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-12T21:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RenatoRamosDaSilvaDantas_DISSERT.pdf: 7844658 bytes, checksum: 9553a9302f1452c512e5cb94621a0e65 (MD5) Previous issue date: 2015-03-05 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / O aspecto fundamental na resolu??o limitante em tomografia de tr?nsito po?o-a-po?o ? a ilumina??o,um resultado bem conhecido mas n?o t?o bem exemplificado. A resolu??o no caso 2D? revisitada usando uma simples abordagem geom?trica baseada na distribui??o de aberturas angularese nas propriedades da Transformada de Radon. Analiticamente ? mostrado que se umainterface tem mergulhos contidos nos limites da abertura angular em todos os pontos, ela ? corretamenteimageada no tomograma. Por invers?o de dados sint?ticos, esse resultado ? confirmadoe ? tamb?m evidenciado que artefatos isolados podem estar presentes quando o mergulho estiverpr?ximo do limite de ilumina??o. No sentido inverso, entretanto, se uma interface ? interpret?velpor um tomograma, mesmo uma interface aproximadamente horizontal, n?o h? garantia de queela corresponda a uma interface verdadeira. De modo semelhante, se um corpo estiver presente naregi?o entre os po?os, ele ? imageado no tomograma de forma difusa, mas suas interfaces - em particular,as bordas verticais - podem n?o ser resolvidas, e artefatos adicionais podem estar presentes.Novamente, no sentido inverso, n?o h? garantia que uma anomalia isolada corresponda a um corpoan?malo verdadeiro, pois sua anomalia pode tamb?m ser um artefato. Juntos, esses resultadosdeclaram o dilema dos problemas inversos mal-postos: aus?ncia de garantia de correspond?ncia? distribui??o verdadeira. As limita??es devidas ? ilumina??o podem n?o ser resolvidas pelo usode v?nculos matem?ticos. ? mostrado que tomogramas po?o-a-po?o derivadas pelo uso de v?nculosde esparsidade, usando tanto a Transformada de Cosseno Discreto como as bases Daubechies,basicamente reproduzem as mesmas caracter?sticas vistas em tomogramas obtidos com o v?nculode suavidade cl?ssico. ? necess?rio que interpreta??es sejam feitas sempre levando em considera??oas informa??es a priori e as limita??es particulares devido ? ilumina??o. Um exemplo deinterpreta??o de um levantamento de dados reais dentro deste contexto tamb?m ? apresentado. / The key aspect limiting resolution in crosswell traveltime tomography is illumination, a well known result but not as well exemplified. Resolution in the 2D case is revisited using a simple geometric approach based on the angular aperture distribution and the Radon Transform properties. Analitically it is shown that if an interface has dips contained in the angular aperture limits in all points, it is correctly imaged in the tomogram. By inversion of synthetic data this result is confirmed and it is also evidenced that isolated artifacts might be present when the dip is near the illumination limit. In the inverse sense, however, if an interface is interpretable from a tomogram, even an aproximately horizontal interface, there is no guarantee that it corresponds to a true interface. Similarly, if a body is present in the interwell region it is diffusely imaged in the tomogram, but its interfaces - particularly vertical edges - can not be resolved and additional artifacts might be present. Again, in the inverse sense, there is no guarantee that an isolated anomaly corresponds to a true anomalous body because this anomaly can also be an artifact. Jointly, these results state the dilemma of ill-posed inverse problems: absence of guarantee of correspondence to the true distribution. The limitations due to illumination may not be solved by the use of mathematical constraints. It is shown that crosswell tomograms derived by the use of sparsity constraints, using both Discrete Cosine Transform and Daubechies bases, basically reproduces the same features seen in tomograms obtained with the classic smoothness constraint. Interpretation must be done always taking in consideration the a priori information and the particular limitations due to illumination. An example of interpreting a real data survey in this context is also presented.
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An?lise estat?stica do m?todo compressive sensing aplicado a dados s?smicos

Marinho, Eberton da Silva 22 August 2016 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-03-09T22:35:46Z No. of bitstreams: 1 EbertonDaSilvaMarinho_TESE.pdf: 27289302 bytes, checksum: afbb77aed251ffa31c13cdae992f063a (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-03-13T21:12:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EbertonDaSilvaMarinho_TESE.pdf: 27289302 bytes, checksum: afbb77aed251ffa31c13cdae992f063a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-13T21:12:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EbertonDaSilvaMarinho_TESE.pdf: 27289302 bytes, checksum: afbb77aed251ffa31c13cdae992f063a (MD5) Previous issue date: 2016-08-22 / O Compressive Sensing (CS) ? uma t?cnica de processamento de dados eficiente na recupera??o e constru??o de sinais a partir de uma taxa de amostragem menor que a requerida pelo teorema de Shannon-Nyquist. Esta t?cnica permite uma grande redu??o de dados para sinais que podem ser esparsamente representados. A Transformada Wavelet tem sido utilizada para comprimir e representar muitos sinais naturais, incluindo s?smicos, de uma forma esparsa. H? diversos algoritmos de reconstru??o de sinais que utilizam a t?cnica de CS, como por exemplo: o $\ell_1$-MAGIC, o Fast Bayesian Compressive Sensing (Fast BCS) e o Stagewise Orthogonal Matching Pursuit (StOMP). Esta tese compara a recupera??o de tra?os s?smicos sob uma perspectiva estat?stica usando diferentes m?todos do CS, transformadas wavelets e taxas de amostragens. Mediu-se a correla??o entre o Erro Relativo (ER) de recupera??o pelo CS e as medi??es: coeficiente de varia??o, assimetria, curtose e entropia do sinal original. Parece haver uma correla??o entre a curtose e entropia do sinal com o ER de reconstru??o pelo CS. Ademais, foi analizado a distribui??o do ER no CS. O $\ell_1$-MAGIC teve melhores resultados para taxas de amostragens at? 40%. Al?m disso, a distribui??o do ER no $\ell_1$-MAGIC teve mais histogramas normais, sim?tricos e mesoc?rticos que no Fast BCS. Entretanto, para taxas de amostragem acima de 50%, o Fast BCS mostrou um melhor desempenho em rela??o ? m?dia do ER.
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Estimação de estado em sistemas elétricos de potência: programa para análise e atualização das características qualitativas de conjunto de medidas / Power system state estimation: computer program for analysis and updating of measurement set qualitative characteristics

Eduardo Marmo Moreira 23 October 2006 (has links)
Para obter-se uma operação segura dos sistemas elétricos de potência (SEP), é imprescindível uma estimação de estado (EE) confiável, pois, as ações de controle e operação, em tempo real, dos SEP se baseiam no banco de dados obtido pelo processo de EE. O primeiro passo, para o sucesso do processo de EE, é a obtenção de um plano de medição confiável, ou seja, um plano de medição que garanta a observabilidade do sistema e a não presença de medidas críticas e dos conjuntos críticos de medidas. Entretanto, tendo em vista a possibilidade de ocorrer, durante a operação de um SEP, de problemas causando a perda de medidas, a obtenção de um plano de medição confiável é uma condição necessária, mas não suficiente, para o sucesso do processo de EE. Face ao exposto, desenvolveu-se neste trabalho um programa computacional que possibilita uma EE confiável mesmo em situação de perda de medidas. O programa proposto permite, de uma forma rápida em termos de velocidade de execução, análise e restauração da observabilidade, identificação de medidas críticas e de conjuntos críticos de medidas, bem como a atualização dessas características qualitativas de conjunto de medidas após a perda de medidas. Como embasamento teórico para o desenvolvimento do programa proposto, foram utilizados dois algoritmos destinados à análise das características qualitativas de conjuntos de medidas, que se baseiam na fatoração triangular da matriz Jacobiana, bem como técnicas de esparsidade e de desenvolvimento de programas computacionais. Para comprovar a eficiência do programa proposto, vários testes foram realizados, utilizando o sistema de 6, 14 e 30 barras do IEEE e 121 barras da ELETROSUL. / To obtain a safe power system (PS) operation, becomes necessary a reliable state estimation (SE), since the real time control actions of a PS are based on the data obtained through the SE process. The first requirement for a successful SE process is the existence of a reliable measurement placement plan, that is, a measurement placement plan that guarantees system observability and the absence of both critical measurements and critical sets. However, considering that during the operation of a PS measurements can be lost decreasing the measurement-redundancy, one can say that although a reliable measurement placement plan is a necessary condition to guarantee a reliable state estimation, it is not sufficient. This dissertation presents a computer program that allows for a reliable SE, even in situations of problems causing loss of measurements. The proposed software allows, in a very fast way in terms of execution time, observability analysis and restoration, identification of critical measurements and critical sets, as well as the updating of these measurement set qualitative characteristics after loss of measurements. As a theoretical background for the development of the software, two algorithms were utilized allowing for the analysis of measurement set qualitative characteristics based on the triangular factorization of the Jacobian matrix, as well as sparsity techniques and techniques for the development of programs. To prove the efficiency of the proposed software, several tests were performed using the system of 6, 14 and 30 buses from IEEE and 121 buses from ELETROSUL.
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Técnicas de esparsidade em sistemas estáticos de energia elétrica / not available

Sandra Fiorelli de Almeida Penteado Simeão 27 September 2001 (has links)
Neste trabalho foi realizado um grande levantamento de técnicas de esparsidade relacionadas a sistemas estáticos de energia elétrica. Tais técnicas visam, do ponto de vista computacional, ao aumento da eficiência na solução de rede elétrica objetivando, além da resolução em si, a redução dos requisitos de memória, armazenamento e tempo de processamento. Para tanto, uma extensa revisão bibliográfica foi compilada, apresentando um posicionamento histórico e uma ampla visão do desenvolvimento teórico. Os testes comparativos realizados para sistemas de 14, 30, 57 e 118 barras, sobre a implantação de três das técnicas mais empregadas, apontou a Bi-fatoração como tendo o melhor desempenho médio. Para sistemas pequenos, a Eliminação Esparsa e Sintética de Gauss apresentou melhores resultados. Este trabalho fornecerá subsídios conceituais e metodológicos a técnicos e pesquisadores da área. / In this work a great survey of sparsity techniques related to static systems of electric power was accomplished. Such techniques seek, for of the computational point of view, the increase of the efficiency in the solution of the electric net aiming, besides the resolution of itself, the reduction of memory requirements, the storage and time processing. For that, an extensive bibliographic review was compiled providing a historic positioning and a broad view of theoretic development. The comparative tests accomplished for systems of 14,30, 57 and 118 buses, on the implementation of three of the most employed techniques, it pointed out an bi-factorisation as best medium performance. For small systems, the sparse symmetric Gaussian elimination showed the best results. This work will supply conceptual and methodological subsidies to technicians and researchers of the area.
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Investigação da combinação de filtragem colaborativa e recomendação baseada em confiança através de medidas de esparsidade

AZUIRSON, Gabriel de Albuquerque Veloso 06 August 2015 (has links)
Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-03-11T15:25:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertação_gava_cin.pdf: 1596983 bytes, checksum: 23245c1b65fe3416d3baeeac5e118845 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-11T15:25:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertação_gava_cin.pdf: 1596983 bytes, checksum: 23245c1b65fe3416d3baeeac5e118845 (MD5) Previous issue date: 2015-08-06 / Sistemas de recomendação têm desempenhado um papel importante em diferentes contextos de aplicação (e.g recomendação de produtos, filmes, músicas, livros, dentre outros). Eles automaticamente sugerem a cada usuário itens que podem ser relevantes, evitando que o usuário tenha que analisar uma quantidade gigantesca de itens para realizar sua escolha. Filtragem colaborativa (FC) é a abordagem mais popular para a construção de sistemas de recomendação, embora sofra com problemas relacionados à esparsidade dos dados (e.g., usuários ou itens com poucas avaliações). Neste trabalho, investigamos a combinação de técnicas de FC, representada pela técnica de Fatoração de Matrizes, e técnicas de recomendação baseada em confiança (RBC) em redes sociais para aliviar o problema da esparsidade dos dados. Sistemas de RBC têm se mostrado de fato efetivos para aumentar a qualidade das recomendações, em especial para usuários com poucas avaliações realizadas (e.g., usuários novos). Entretanto, o desempenho relativo entre técnicas de FC e de RBC pode depender da quantidade de informação útil presente nas bases de dados. Na arquitetura proposta nesse trabalho, as predições geradas por técnicas de FC e de RBC são combinadas de forma ponderada através de medidas de esparsidade calculadas para usuários e itens. Para isso, definimos inicialmente um conjunto de medidas de esparsidade que serão calculadas sobre a matriz de avaliações usuários-itens e matriz de confiança usuários-usuários. Através de experimentos realizados utilizando a base de dados Epinions, observamos que a proposta de combinação trouxe uma melhoria nas taxas de erro e na cobertura em comparação com as técnicas isoladamente. / Recommender systems have played an important role in different application contexts (e.g recommendation of products, movies, music, books, among others). They automatically suggest each user items that may be relevant, preventing the user having to analyze a huge amount of items to make your choice. Collaborative filtering (CF) is the most popular approach for building recommendation systems, although suffering with sparsity of the data-related issues (eg, users or items with few evaluations). In this study, we investigated the combination of CF techniques represented by matrix factorization technique, and trust-based recommendation techniques (TBR) on social networks to alleviate the problem of data sparseness. TBR systems have in fact proven to be effective to increase the quality of the recommendations, especially for users with few assessments already carried out (e.g., cold start users). However, the relative performance between CF and TBR techniques may depend on the amount of useful information contained in the databases. In the proposed architecture in this work, the predictions generated by CF and TBR techniques are weighted combined through sparsity measures calculated to users and items. To do this, first we define a set of sparsity measures that will be calculated on the matrix of ratings users-items and matrix of trust users-users. Through experiments using Epinions database, we note that the proposed combination brought an improvement in error rates and coverage compared to combined techniques.
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Interface cérebro-computador explorando métodos para representação esparsa dos sinais

Ormenesse, Vinícius January 2018 (has links)
Orientador: Prof. Dr. Ricardo Suyama / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2018. / Uma interface cerebro-computador (BCI) e projetada para que se consiga, de modo efetivo, fornecer uma via alternativa de comunicacao entre o cerebro do usuario e o computador. Sinais captados por meio de eletrodos, tipicamente posicionados no escalpo do individuo, sao previamente processados para que haja eliminacao de ruidos externos. A partir dai, diversas tecnicas para processamento de sinais sao utilizadas para posteriormente classificar os sinais registrados e realizar a traducao do estado mental do usuario em um comando especifico a ser executado pelo computador. No presente trabalho sao utilizadas tecnicas de representacao esparsa dos sinais para a extracao de caracteristicas relevantes para classificacao dos mesmos, com intuito de aumentar a robustez e melhorar o desempenho do sistema. Para a extracao de sinais esparsos, foram utilizados algoritmos de criacao de dicionarios, a partir dos quais e possivel obter uma representacao esparsa para todo o subespaco de sinal. No trabalho foram utilizados 5 diferentes algoritmos de criacao de dicionario: Metodo de direcoes otimas (MOD), K-SVD, RLS-DLA, LS-DLA e Aprendizado de dicionario Online (ODL). A classificacao dos sinais foi realizada com o metodo de .. vizinhos mais proximos (k - NN). Os resultados obtidos com a abordagem de representacao esparsa foram comparados com os resultados do BCI Competition IV dataset 2a. Para o primeiro colocado da competicao foi obtido, em termos do coeficiente kappa, uma acuracia de 0.57 enquanto que no trabalho utilizando os metodos esparsos, obteve-se, em coeficiente kappa, uma acuracia de 0.90. Em comparacao obteve-se um ganho de 0.33 de acuracia, onde se deduz que o uso de sinais esparsos pode ser benefico para o dificil problema de se projetar uma interface cerebro computador. / A brain computer interface (BCI) is designed to effectively translate commands thought by human individuals into commands that a computer can effectively understand. Electrical impulses generated from the brain sculp are recorded from a device called an electroencephalograph and are preprocessed for elimination of external noise. From there, several techniques for signal processing are used to later classify the signals obtained by the electroencephalograph. In this work, techniques for sparse representation of signals are used for feature extraction, in order to increase robustness and system performance. For the extraction of sparse signals, five different dictionary learning algorithms were used, being able to produce a basis capable of represensing the entire signal subspace. In this work, 5 different dictionary learning algorithms were used: Method of Optimal Directions (MOD), K-SVD, Recursive Least Square Dictionary Learning (RLS-DLA), Least Square Dictionary Learning (LS-DLA) and Online Dictionary Learning (ODL). For the classification task, the k-NN method was used. The simulation results obtained with this approach were compared with the best BCI Competition IV dataset 2a results. For the first place in the competition, an accuracy of 0.57 was obtained, in terms of the kappa coefficient, whereas in the work using the sparse methods, a kappa coefficient of 0.90 was obtainned, improving accuracy in 0.33 accuracy was obtained, which indicates that the use of sparse signals may be beneficial to the difficult problem of designing a brain computer interface.

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