O monitoramento automático de pacientes é um recurso essencial em hospitais para o bom gerenciamento de cuidados médicos. Enquanto que alarmes devido a condições fisiológicas anormais são importantes para o rápido tratamento, estes também podem ser uma fonte de ruídos desnecessários devido a falsos alarmes causados por interferência eletromagnética ou movimentação de sensores. Uma fonte significativa de falsos alarmes é relacionada com a frequência cardíaca, o qual é disparado quando o ritmo cardíaco do paciente está muito rápido ou muito lento. Neste trabalho, a fusão de diferentes sensores fisiológicos é explorada para fazer uma estimativa robusta de frequência cardíaca. Um conjunto de algoritmos utilizando índice de variabilidade cardíaca, inferência bayesiana, redes neurais, lógica fuzzy e votador majoritário são propostos para fundir a informação do eletrocardiograma, pressão sanguínea e fotopletismograma. Três informações básicas são extraídas de cada sensor: variabilidade cardíaca, a diferença de frequência cardíaca entre os sensores e a análise espectral. Estas informações são usadas como entradas para os algoritmos. Quarenta gravações selecionadas do banco de dados MIMIC são usadas para validar o sistema. Finalmente, a frequência cardíaca calculada é comparada com as anotações do banco de dados. Resultados mostram que a fusão utilizando redes neurais apresenta a melhor redução de falsos alarmes de 89.33%, enquanto que a técnica bayesiana apresenta uma redução de 83.76%. A lógica fuzzy mostrou uma redução de 77.96%, o votador majoritário 61.25% e o índice de variabilidade cardíaca de 65.43%. Portanto, os algoritmos propostos mostraram bom desempenho e podem ser muito úteis em monitores de sinais vitais modernos. / Automatic patient monitoring is an essential resource in hospitals for good health care management. While alarms due to abnormal physiological conditions are important to deliver fast treatment, it can be also a source of unnecessary noise due to false alarms caused by electromagnetic interference or motion artifacts. One significant source of false alarms are those related to heart rate, which is triggered when the heart rhythm of the patient is too fast or too slow. In this work, the fusion of different physiological sensors is explored in order to create a robust heart rate estimation. A set of algorithms using heart rate variability index, bayesian inference, neural networks, fuzzy logic and majority voting is proposed to fuse information from electrocardiogram, arterial blood pressure and photoplethysmogram. Three basic informations are extracted from each source, namely, heart rate variability, the heart rate difference between sensors and the spectral analysis. These informations are used as inputs to the algorithms. Forty selected recordings from MIMIC database was used to validate the system. Finally, the calculated heart rate is compared with the database annotation. Results show that neural networks fusion presents the best false alarms reduction of 89.33%, while the bayesian technique presents an error reduction of 83.76%. Fuzzy logic showed an error reduction of 77.96%, majority voting 61.25% and the heart rate variability index 65.43%. Therefore, the proposed algorithms showed good performance and can be very useful for modern bedside monitors.

Vid design av ett dataspel försöker speldesignern ofta skapa banor och fiender som tvingar spelaren att använda olika strategier för att överleva. För att hitta dessa strategier krävs speltestning. Speltestning är tidskrävande och då också dyrt. Den enklaste metoden för att spara tid är då att använda data hooks i spelet och sedan låta testpersoner spela spelet. Data samlas då in under alla spelsessioner och lagras i loggfiler.Med hjälp av data hooks samlades data in till denna rapport. Spelet som analyserades var ett spel av typen top-down-shooter. Anledning till att detta spel valdes var att spelet är ett exempel från Microsoft där designen är enligt XNAs standard, samt att spelidén är allmänt känd.Är det då möjligt att hitta tydliga strategier i den insamlade datan med hjälp av data mining och fuzzy logic? Det är definitivt möjligt att hitta tydliga strategier. Den insamlade datan från spelsessioner analyserades med hjälp av data mining, fuzzy logic och verktyget G-REX. Det visade sig att det fanns tydliga regler för att särskilja bra spelare från dåliga spelare. Detta visar att det är möjligt att utläsa spelarens strategi samt att jämföra denna mot hur speldesignern tänkt ut när han skapat spelet.Det som är mest intressant från resultatet är att G-REX hittade regler som sa hur en bra spelare skulle spela, och att vissa av dessa regler inte stämde överrens med hur speldesignern tänkt. En sådan regel var att i ett av passen var det bra att förlora hälsa, just därför att då kom det fler fiender och spelaren hann få mer poäng under passet.Vid jämförelse av de olika fuzzifieringstyperna (ramverket mot G-REX) visade sig att testresultatet blev väldigt likt varandra. Det innebär att allt arbete med ramverkets fuzzifiering inte hade behövts. Det innebär även att speldesigners med liten eller ingen kunskap alls om fuzzy logic skulle kunna använda G-REX till att evaluera sina spel och loggfiler med hjälp av data mining och fuzzy logic.

Esta dissertação apresenta um estudo da viabilidade de aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial, em especial da aplicação da lógica nebulosa preditiva (lógica fuzzy), em sistemas de controle automático de trens. Para isto, um panorama do contexto de aplicação do estudo é apresentado, incluindo a problemática dos transportes nas grandes cidades e a utilização de técnicas de computação em sistemas metroferroviários. Também são apresentados os princípios básicos de controle automático de trens, de lógica nebulosa preditiva e de sistemas de controle, particularmente os sistemas especialistas e as aplicações críticas de controle. Um modelo de um sistema de controle utilizando lógica nebulosa preditiva é então proposto e detalhado. Em seguida, estudos de caso para os trens do metropolitano de Sendai (Japão) e de São Paulo são efetuados. Simulações, testes comparativos e a análise dos resultados são realizados, levando às considerações finais sobre a viabilidade da aplicação. A conclusão é que, mesmo se tratando de uma aplicação crítica de controle, envolvendo a segurança dos passageiros, a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial, especialmente a lógica nebulosa preditiva, é perfeitamente viável, desde que uma atenção especial com a segurança do sistema seja tomado. Neste caso, esta atenção é tomada por meio da implantação de um módulo supervisor (módulo ATP) que realiza uma monitoração constante das entradas e saídas do sistema de controle. O ATP atua, preferencialmente, ao sistema de controle para garantir a sua segurança. Embora as normas européias (IEE e CENELEC) não recomendem a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial em aplicações críticas de controle, este estudo demonstra que é possível efetuar a aplicação destas ferramentas, aproveitando os benefícios por elas proporcionados, sem comprometer a segurança do sistema. / This dissertation presents a study on the viability of applying Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic application, in automatic train control systems. For this purpose, an overview of the study application context is presented, including transportation troubling in big cities and computational techniques used in subway and railway systems. The basic principles of automatic train control, predictive fuzzy logic and control systems, particularly specialist and control critical systems applications are also presented. A model for a control system using predictive fuzzy logic is then proposed and detailed. Next, study cases for Sendai (Japan) and São Paulo subway trains are conducted. Simulations, comparative tests and results analysis are carried out, leading to the final considerations about the application viability. The conclusion is that, even being a critical control application, involving passenger safety, the use of Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic, is perfectible viable, since special attention is given to the safety of the system. In this case, this attention is given by means of the implementation of a supervisory module (ATP module) that constantly monitors control system inputs and outputs. The ATP acts preferably on the control system in order to guarantee its safety. Although European standards (IEE and CENELEC) do not recommend the use of Artificial Intelligence tools in critical system applications, this study shows that it is possible to apply these tools, enjoying the benefits provided by them, without compromising the system safety.

Neste trabalho foram obtidas estimativas das Probabilidades de Erro Humano (PEH) das ações dos operadores do Reator de Pesquisa IEA-R1 do IPEN, em resposta a uma hipótese de situação de emergência, e realizada uma avaliação dos Fatores Influenciadores do Desempenho Humano (PSF) potencialmente influentes naquelas ações. A avaliação dos PSF foi realizada com a finalidade de classificá-los de acordo com o seu nível de influência nas ações e de determinar o estado atual destes PSF na instalação. Tanto a obtenção das PEH, como também a avaliação dos PSF, foram realizadas por meio do processo de Avaliação por Especialistas, através de entrevistas e questionários. O grupo especialista foi composto a partir dos próprios operadores do Reator IEA-R1. A representação do conhecimento dos especialistas em expressões lingüísticas e a geração de valores que representam o consenso das avaliações do grupo especialista deram-se pelo emprego da Lógica Fuzzy e da Teoria dos Conjuntos Fuzzy. Os valores obtidos para as PEH foram comparados com dados utilizados pela literatura afim e se mostraram satisfatórios para ações similares, corroborando a metodologia proposta como uma boa alternativa a ser empregada em métodos de Análises de Confiabilidade Humana (ACH). / This work obtains Human Error Probability (HEP) estimates from operator\'s actions in response to emergency situations a hypothesis on Research Reactor IEA-R1 from IPEN. It was also obtained a Performance Shaping Factors (PSF) evaluation in order to classify them according to their influence level onto the operator\'s actions and to determine these PSF actual states over the plant. Both HEP estimation and PSF evaluation were done based on Specialists Evaluation using interviews and questionnaires. Specialists group was composed from selected IEA-R1 operators. Specialist\'s knowledge representation into linguistic variables and group evaluation values were obtained through Fuzzy Logic and Fuzzy Set Theory. HEP obtained values show good agreement with literature published data corroborating the proposed methodology as a good alternative to be used on Human Reliability Analysis (HRA).

A pesquisa apresenta uma adaptação do modelo matemático de lógica nebulosa. A adaptação é uma alternativa capaz de representar o comportamento de uma variável subjetiva ao longo de um intervalo de tempo, assim como tratar variáveis estáticas (como o modelo computacional existente). Pesquisas realizadas apontam para uma lacuna no tratamento de variáveis dinâmicas (dependência no tempo) e a proposta permite que o contexto em que as variáveis estão inseridas tenha um papel no entendimento e tomada de decisão de problemas com estas características. Modelos computacionais existentes tratam a questão temporal como sequenciador de eventos ou custo, sem considerar a influência de fenômenos passados na condição corrente, ao contrário do modelo proposto que permite uma contribuição dos acontecimentos anteriores no entendimento e tratamento do estado atual. Apenas para citar alguns exemplos, o uso da solução proposta pode ser aplicado na determinação de nível de conforto em transporte público ou auxiliar na aferição de grau de risco de investimentos no mercado de ações. Em ambos os casos, comparações realizadas entre o modelo de lógica nebulosa existente e a adaptação sugerida apontam uma diferença no resultado final que pode ser entendida como uma maior qualidade na informação de suporte à tomada de decisão. / The research presents an adaptation of the mathematical model of fuzzy logic. The adaptation is an alternative capable of representing the behavior of a subjective variable over an interval of time, as well as treating any static variables (as existing computer models). Research conducted points to a gap in the treatment of dynamic variables (variables which depend on time). The context, in which the variable is embedded, plays a role in the understanding and decision making process of problems of this nature. Existing computer models treat the temporal issue as sequencing of events or cost, without considering the influence of passed occurrences in its current condition, unlike the proposed model that allows a contribution of earlier developments in the understanding and treatment of the current state. The proposed solution is applicable to determine the comfort level at public transportation or to support the risk definition at the stock market, just to list a couple of examples. On both scenarios, the existing fuzzy logic was compared to the proposed solution and it was observed differences on the outcomes that represent an increase on the overall quality of the information which supports the decision making process.

A questão do Desenvolvimento Sustentável é um dos temas mais falados na atualidade, e a busca do seu entendimento um grande desafio aos pesquisadores. Mas buscar seu entendimento e as relações das dimensões que o compõe (dimensão econômica, social, ambiental e institucional) não é o único desafio. Mensurar o caminho do desenvolvimento de uma sociedade é um desafio igualmente grande, principalmente devido as intrincadas relações entre meio ambiente, sociedade e economia. Este trabalho apresenta uma nova abordagem na construção de um índice sintético de desenvolvimento sustentável do ponto de vista da sustentabilidade energética. Esta metodologia se baseou em arquétipos matemáticos estruturados na Lógica Fuzzy, permitindo assim incorporar novas bases de conhecimento, mesmo que com definições vagas. O resultado final é a criação de um Índice de Sustentabilidade Energética que pode ser acompanhado no tempo, e que permite comparações entre países, já que na sua construção utiliza-se a base de dados do Guia de Indicadores Energéticos de Desenvolvimento Sustentável da Agência Internacional de Energia Atômica, que apresenta uma metodologia mundialmente aceita de indicadores energéticos. Este índice foi concebido para se parecido com outros indicadores como Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) elaborado pela Organização das Nações Unidas, o que permite um fácil entendimento, por ser um número entre zero e um. / Sustainable Development is one the most frequently addressed issues nowadays and the search for its comprehension is a major challenge for researchers. Nevertheless, to reach its understanding and the relations comprised (economic, social, environmental and institutional dimensions) is not the only challenge. To measure the route for a society development is an equally important matter, mainly due to intrinsic relations among environment, society and economy. This work presents a new approach in the construction of a synthetic index for sustainable development, under the point of view of energy sustainability. This methodology was based on mathematical archetypes structured in Fuzzy Logics, thus allowing the incorporation of new knowledge bases, even with vague definitions. The final result is the creation of an Energy Sustainability Index that may be accompanied along the time, allowing comparisons among countries, since it uses a database from the Guia de Indicadores Energéticos de Desenvolvimento Sustentável (Guide of Energy Indicators for Sustainable Development) from the IAEA. This guide presents an energy indicator methodology worldwide accepted and it was conceived to be similar to other indicators, such as the Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) (Human Development Index), developed by The United Nations Organization and which is of easy comprehension, since it is represented by a number between zero and one.

Over the last century, there has been growing interest in changing the approach to maintenance management. The current practice for selecting critical equipment and making a decision on the most appropriate maintenance strategy is perceived to have serious limitations, principally because it lacks decision analysis. Due to the complex nature of decision-making in maintenance management, different models have been developed for selecting critical equipment. However, many of these models considered maintenance management as operational concern and ignored the strategic concerns of maintenance management. This thesis builds upon earlier works on decision-making for selecting critical equipment and maintenance strategy. It sets out to construct three hypotheses by introducing evidence from a comprehensive literature review, case study analysis and in-depth interviews. The thesis focuses on artificial intelligence and multi-criteria decision-making techniques (i.e. Fuzzy Logic and Analytical Hierarchy Process) to bridge this gap. It proposes a strategic decision-making model in maintenance and asset management for selecting critical equipment and deciding on a maintenance strategy. The novelty of model is to propose an approach in which maintenance strategy can be applied based on the equipment criticality while not making a trade-off between safety and cost but rather to combine the concern of safety with financial, operational and technical perspectives. The model provides an opportunity to consider safety as the first priority. The research output suggests that existing criticality assessment methods for optimising maintenance delivery have limited value and are suffering from a lack of strategic decision analysis. Multi-criteria decision-making tools could be used to improve decision-making of criticality assessment methods and hence maintenance strategy implementation. The validity of the proposed strategic decision-making model was tested through case study analysis and in-depth interviews. The results suggest that a strategic decision-making model could have a significant impact on improving safety, reliability and operational availability. The strategic decision-making model would enable asset managers to track the consequences of their decisions whilst dealing with maintenance. It is also an effective tool in the hands of a maintenance department to convince their asset managers to make a maintenance investment.

Um problema que as empresas distribuidoras de energia elétrica convivem são as quedas repentinas no fornecimento, causando inúmeros prejuízos tanto para essas empresas quanto para seus consumidores. Essa dissertação apresentará uma ferramenta que utilizará conhecimentos de sistemas de informações geográficas junto com o uso de inferência nebulosa para orientar a disposição de veículos híbridos (elétricos e à combustão) que podem operar como mini-usinas elétricas no abastecimento de localidades que esteja necessitando de energia em um determinado momento. Para isso, será levantada uma base de dados com características dos veículos híbridos e locais necessitados, dados esses que alimentarão um sistema nebuloso agregado à ferramenta MapServer e a um SIG (Sistema de Informações Geográficas) para, dessa forma, mostrar como saída do sistema qual veículo estará mais apto naquele instante para abastecer o local da demanda de energia. / A problem that electric energy companies have to face is the power outage, which causes innumerable damages for both companies and consumers. This dissertation describes a tool that joins Geographic Information Systems knowledge to Fuzzy Logic knowledge to guide the distribution of hybrid vehicles (electric and combustion) that can operate as mini electric power plants to supply places that need electrical power. For this, a database will be built with the characteristics of vehicles and places in need. The data will supply a Fuzzy system joined to a MapServer tool and a GIS (Geographic Information System), showing which vehicle will be more capable in that moment to supply the place in energy demand.

O avanço tecnológico e a modernização do sistema elétrico de potência trouxeram vários benefícios para uma operação mais robusta. Neste avanço tecnológico surgiram os relés digitais baseados em microprocessador que possuem diversas funcionalidades, dentre elas o ajuste imediato de seus parâmetros. Tal função permite adotar vários ajustes conforme alterações na rede. Porém, realizar a correção dos parâmetros do dispositivo de proteção de sobrecorrente de forma manual, não apenas torna a rede mais vulnerável a falhas humanas, diminuindo a segurança, como também pode ser inviável dependendo do tamanho do sistema. Portanto, um sistema automático seria uma solução para essa dificuldade. Desta forma, este trabalho propõe um ajuste adaptativo, por meio da Lógica Fuzzy, da corrente de pick-up do relé de sobrecorrente. Para tanto, duas variáveis foram levadas em consideração, a corrente pré-falta e a variação da corrente, onde, através da regra de inferência fuzzy, foram definidos diversos conjuntos de termos da variável corrente de pick-up (saída). A implementação e simulação deste equipamento foram realizadas no software Alternative Transients Program - The Electromagnetic Transients Program (ATP-EMTP) tendo em vista se tratar de uma plataforma computacional de livre acesso e utilização a todos aqueles que se interessem pelo tema. Neste trabalho, foram implementados os relés de sobrecorrente temporizados de tempo inverso e instantâneo, com e sem a unidade direcional. Também foi elaborado um sistema de teleproteção para realizar a coordenação dos equipamentos. Uma vez estruturados tais modelos, foram feitos estudos em sistemas teste do IEEE no sentido de demonstrar e avaliar o desempenho dos relés implementados. Os resultados obtidos mostraram as vantagens da utilização do sistema fuzzy implementado, uma vez que ele é capaz de eliminar diferentes tipos de faltas, além de aumentar a velocidade de atuação em sistemas com geração intermitente e com variação de carga. / The technological advance and modernization of the electric power system have brought several benefits for a more robust operation. In this technological advance, microprocessor-based digital relays have emerged with several functionalities, among them the real-time adjustment of their parameters. This function allows to make various adjustments according to changes in the network. However, performing the correction of the overcurrent protection device parameters manually, not only makes the network more vulnerable to human failure, but also may be unfeasible depending on the size of the system. Therefore, an automatic system would be a solution to this difficulty. In this way, this work proposes an adaptive adjustment, through the Fuzzy Logic, of the pick-up current of the overcurrent relay. For that, two variables were taken into account, the pre-fault current and the current variation, in which, through the fuzzy inference rule, several sets of terms of the current variable of pick-up (output) were defined. The implementation and simulation of this equipment was carried out in the software Alternative Transients Program - The Electromagnetic Transients Program (ATP-EMTP) in order to be a computer platform of free access and use to all those who are interested in the subject. In this work, the inverse time and instantaneous overcurrent relays were implemented, with and without the directional unit. A teleprotection system was also developed to carry out equipment coordination. Once these models were structured, studies were done on IEEE test systems in order to demonstrate and evaluate the performance of the implemented relays. The results have confirmed the advantages on the use of fuzzy system, since it was able to eliminate different types of faults, besides increasing the speed of operation in systems with intermittent generation and with variation of load.

O Sistema Proteu Fuzzy é um sistema de tomada de decisão para compra e venda de ativos financeiros que visa auxiliar a figura do analista técnico (de modo imparcial e racional), informando quando existe uma boa oportunidade para se comprar ou vender um determinado ativo (e.g. ações). Utilizaram-se, como base para as suas decisões, técnicas de inteligência artificial (Lógica Fuzzy) e indicadores técnicos (Médias Móveis, MACD e RSI). As simulações mostram que o sistema conseguiu gerar resultados de forma consistente e com menor volatilidade que o mercado para alguns ativos. / The Proteu Fuzzy System is a decision-making system with the purpose of supporting a technical analyst issuing (impartial and rational) buy and sell signals for a financial asset. The system use, for the decision-making process, an inference engine based on Fuzzy Logic and technical indicators (e.g. Moving Averages, MACD and RSI). The simulation shows that the system is able to generate profits in a consistent manner and with a lower volatility then the market for some assets.