Orientador: Irenilza de Alencar Naas / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-09T21:38:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_RodrigoCouto_D.pdf: 1767712 bytes, checksum: a3a87a18aca110dc5296d7ef5ded6e08 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A carência existente no setor da pecuária leiteira brasileira, tanto de aumentar a produtividade, quanto de diminuir os custos de produção, tem induzido os produtores a buscarem novos conhecimentos. Desta forma, as relações entre fatores ambientais e respostas fisiológicas do gado leiteiro são de extrema importância durante o processo produtivo. Assim, informações como a época correta de ocorrência do estro não deve ser analisada como uma variável absoluta, já que fatores ambientais, sistema de criação e tipologia das instalações influenciam nas reações fisiológicas do animal. Se a exposição climática pode influenciar no ciclo estral do bovino leiteiro, então qualquer informação que facilite a identificação correta do cio é de grande valia, pois significa diminuição do trabalho e aumento do número de inseminações com sucesso, possuindo assim, valor econômico significativo. A hipótese verificada nesse trabalho foi que é possível minimizar o erro na estimativa de estro em bovino leiteiro, empregando um modelo multivariável com a utilização de tecnologia da informação. O objetivo geral foi estimar a possibilidade de presença de estro em vacas leiteiras utilizando recursos computacionais. Os objetivos específicos foram o levantamento das situações de campo relacionadas ao manejo e condições ambientais de alojamento que influenciem na detecção de estro, o desenvolvimento de um modelo utilizando a lógica fuzzy, para estimar a presença de cio e seu respectivo teste. Foram utilizadas informações pertinentes a gado holandês alojados em confinamento total com intervalos de idade, peso e produção prédefinidos. Serviram como variáveis de entrada o Índice de Temperatura e Umidade (ITU), período após ultimo cio (PAUC) e número de indícios de estro (NCO). Como variável de saída foi considerada a Taxa de Detecção de Cio (TDC). Após o término deste trabalho, concluiu-se que é possível a construção de um modelo baseado na lógica fuzzy e dados de ambiência, além de informações fornecidas por especialista, que estime a taxa de detecção de cio para diversos cenários. Além disso, sugere-se melhor treinamento da mão-de-obra destinada ao manejo reprodutivo e observação mais atenta dos animais / Abstract: The existing gap in the Brazilian dairy sector for both increase in productivity, and decrease in production costs has induced producers to search for new knowledge. In this way the relation between environmental factors and dairy cattle physiological responses are of extreme importance during the production process. Therefore information such as time of estrus occurrence should not be analyzed as an absolute variable as environmental factors, rearing system and constructions¿ typology influence in the animal¿s physiological response. If the climatic exposition may influence the dairy cows estrus cycle then any information that improve the correct estrus identification is of great value, as it means decrease in losses and increase in success in the process, and meaning significant economical gain. The hypothesis verified in this research was that it is possible to minimize the error in estimating estrus incidence in dairy cows by describing a multivariable model using information technology. This research aimed mainly to estimate the possibility of estrus detection in dairy cows, and the specific objectives were to identify field management conditions and environmental housing scheme that may influence the estrus detection, as well as the development of a model using fuzzy logic for estimating estrus presence, and its respective test. Information pertinent to totally confined Holstein dairy cattle was used such as age interval, weight and pre-defined milk production. Input variables used were the Temperature and Humidity Index (THI), period since last estrus (PSLE) and the number of estrus signals (NES). As output variable there was the estrus detection index (EDI). After this research it was concluded that it was possible the construction of a model based on fuzzy logic and using environmental data, besides the specialist information that helps detecting estrus for several scenarios. Beside that it is suggested better labor training for the workers involved with reproduction management as well as more attention to the animals observation / Doutorado / Construções Rurais e Ambiencia / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Daniella Jorge de Moura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-11T10:35:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brunassi_LeandrodosAnjos_M.pdf: 2667174 bytes, checksum: 6121858191df26edf10c0145f123b38b (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Ao longo do tempo, a detecção de cios em rebanhos leiteiros tem sido uma penosa tarefa de observação visual, prejudicando a fertilidade do rebanho e produção de leite. A principal dificuldade na utilização deste método de detecção deve-se ao curto período em que as vacas ficam sob observação, que é geralmente realizada durante a ordenha e o manejo de arraçoamento. Como resultado, perde-se a detecção da ocorrência de muitos cios, prejudicando o manejo reprodutivo do rebanho. Com o avanço da tecnologia da informação no monitoramento de vacas leiteiras, hoje é possível o uso de sistemas automáticos que aumentam a taxa de cios identificados para até 90%. Entretanto, estes sistemas automáticos ainda não estão bem difundidos no mercado brasileiro, devido a falta de modelos válidos capazes de interpretar os dados coletados pelos sensores instalados nas vacas. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver um sistema baseado em lógica fuzzy, capaz de identificar eficientemente o estado de cio em vacas leiteiras da raça Holandesa, tornando os sistemas automáticos mais confiáveis ao produtor de leite. Para melhorar o desempenho do sistema utilizou-se a curva ROC. Três etapas descrevem a metodologia: na primeira está a aquisição de dados referentes à manifestação de cio de uma vaca por meio de consulta a especialistas e a literatura e através da análise de dados de campo; na segunda etapa o desenvolvimento do sistema fuzzy que apresentará como resposta três tipos de alertas: um informando se a vaca ¿está no cio¿, outro se ¿não está no cio¿ e ainda outro ¿talvez está no cio¿; e finalmente na terceira etapa a validação do sistema em uma fazenda comercial. O sistema fuzzy desenvolvido foi avaliado com o acompanhamento de um rebanho com 350 vacas em lactação por seis meses. Foram quase 25 mil possíveis casos de cios analisados. Os resultados mostraram que se a fazenda tivesse utilizado somente o sistema fuzzy, sem a identificação visual, ela teria identificado 84,2% de todos os casos de cios das vacas do rebanho devidamente equipadas com pedômetros. Esta porcentagem de 84,2% (sensibilidade do sistema) foi calculada em relação aos dados de ocorrência de cio disponíveis no banco de dados da fazenda, cios estes visualmente identificados. Espera-se que o sistema fuzzy desenvolvido venha a ser incorporado em um sistema automático de detecção de cio, se tornando uma ferramenta valiosa para otimizar a eficiência na tomada de decisões incrementando a taxa reprodutiva dos rebanhos e por conseqüência aumentando a produtividade de leite nacional / Abstract: Production losses due to lack of precision in detecting estrus in dairy cows are well known and reported in milk production countries. As a result of technical progress in monitoring dairy cows using fuzzy logic automatic estrous detection has become possible by allowing the estimation of the moment of the estrous onset with minimum error. The objective of this work was to develop a fuzzy logic system combined with ROC which was able to efficiently detect estrous in dairy cows. For the input data, the system combines previous estrous cases information and prostaglandin application with activity measurements data. ROC curves will be used in order to make appropriate adjustments. The system outputs so-called alerts were categorized in three types: 'in estrous¿, 'maybe in estrous¿ and 'not in estrous¿. The system¿s validation was carried out in a commercial dairy farm located at São Paulo, Brazil, with a herd of 350 lactating cows. The performance of the test was measured by calculating its sensibility (estrous correctly detected) and specificity (non estrous detected as estrous). Within six month trial, over 25 thousands cases of estrus were analyzed from the herd database collected during the year of 2007. The sensibility found was 84.2% indicating that the developed system was able to detect estrous efficiently and it improves automatic estrous detection / Mestrado / Construções Rurais e Ambiencia / Mestre em Engenharia Agrícola

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-01-09T13:48:15Z No. of bitstreams: 1 renanpiazzarolifinottiamaral.pdf: 1172046 bytes, checksum: eb7bf10c813d64fbddcc572d39aecfc5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-01-22T16:10:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 renanpiazzarolifinottiamaral.pdf: 1172046 bytes, checksum: eb7bf10c813d64fbddcc572d39aecfc5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-22T16:10:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 renanpiazzarolifinottiamaral.pdf: 1172046 bytes, checksum: eb7bf10c813d64fbddcc572d39aecfc5 (MD5) Previous issue date: 2017-09-01 / - / This thesis presents and discusses improvements in the type-1 and singleton fuzzy logic system for dealing with classification problems. Two training methods are addressed, the scaled conjugate gradient, which uses the second order information approximating the multiplication of the Hessian matrix H by the directional vector v (i.e. Hv), and the same method using the differential operator R {.} to compute the exact value of Hv. Also, in order to adapt the fuzzy model to handle multiclass classification problems, it is developed a novel fuzzy model with a vector as output. All proposals are tested through the performance metrics analysis based on data sets provided by UCI Machine Learning Repository. The reported results show the high convergence speed and better classification rates of the proposed training methods than others presented in the literature. Additionally, the novel fuzzy model has a significant reduction in computational and classifier complexity, especially when the number of classes in classification problem increases.

No presente trabalho foi empregada a aritmÃtica fuzzy com NFTs para o cÃlculo do Ãndice de ConcordÃncia Fuzzy (ICF) e do Risco Fuzzy (RF), com fins de anÃlise de aspectos operacionais, desempenho e qualidade dos efluentes de 14 ETEs do tipo lagoas de estabilizaÃÃo (6 lagoas facultativas primÃrias - LFPs e 8 sÃries- LSs) em escala real, tratando esgotos domÃsticos. A lÃgica fuzzy provou ser um recurso eficiente na avaliaÃÃo do desempenho de ETEs e suas compatibilidades ambientais. O estudo propiciou tambÃm uma melhor compreensÃo do funcionamento operacional de lagoas de estabilizaÃÃo. Exceto por dois sistemas (LFP4 e a LS8) o ICF mostrou que as LFPs e LSs operaram em mÃdia 81,3 e 86,3% do tempo, abaixo do valor estipulado em projeto. Nestas seriam possÃveis incrementos mÃdios de vazÃo de 74,7 e 84,5%, respectivamente. Quanto Ãs cargas orgÃnicas afluentes (&#61548;) os valores de ICF mostraram a possibilidade de acrÃscimos de 91,8 e 71,9%, para as LSs e LFPs, respectivamente. Sobre a qualidade dos efluentes, o OD obteve os maiores valores de ICF (LSs = 0,945 e LFPs = 0,867). Os valores de ICF para qualidade do efluente tratado foram mais elevados nas sÃries, com maior concordÃncia fuzzy com as normas ambientais. O risco fuzzy concernente à sobrecarga (orgÃnica e hidrÃulica) foi maior nas sÃries. Individualmente, os sistemas LFP4 e LS8 apresentaram maior risco difuso de sobrecarga, por operarem sob condiÃÃes prÃximas Ãs estabelecidas em projeto. O RF para anÃlise de desempenho mostrou que as ETEs tiveram perfomance um pouco abaixo do que observa a literatura tÃcnica. Os menores valores de RF foram observados nos sistemas em sÃrie. O risco difuso para nÃo atendimento das expectativas de desempenho foi maior em relaÃÃo a SST (0,929 nas LFPs e 0,903 nas LSs), seguido de amostras nÃo filtradas de DQO (0,846 nas LFPs e 0,677 nas LSs). Na violaÃÃo das normas ambientais o RF tambÃm foi maior nas LFPs. Observou-se que nas sÃries, quanto maior o nÃmero de lagoas menor o RF. CorrelaÃÃes lineares positivas (nÃvel de significÃncia de 95%) mostraram que quanto menor o conteÃdo de DBO e DQO (amostras nÃo filtradas), e de SST, menor o risco difuso em relaÃÃo a CTm. No caso do RF para pH e CTm a correlaÃÃo foi negativa. Foi estabelecido um Ãndice de Desempenho Fuzzy (IFD) para lagoas de estabilizaÃÃo, para comparar a qualidade dos efluentes das ETEs. O modelo propÃs uma escala (1 a 18) baseada nos parÃmetros DBOf, DQOf, SST, AMT, OD e CTm. Os resultados apresentaram o seguinte ordenamento: IFD LFP3 (2,09) < IFD LFP2 (2,15) < IFD LFP4 (2,30) < IFD LFP5 (3,49) < IFD LFP1 (3,62) < IFD LFP6 (4,96) < IFD LS5 (9,59) < IFD LS8 (9,67) < IFD LS4 (9,72) < IFD LS3 (10,01) < IFD LS1 (10,38) < IFD LS2 (13,57) < IFD LS6 (15,49) < IFD LS7 (15,69). A anÃlise do RF para ovos de helmintos mostrou que para uma margem e risco difuso de atà 10% seria necessÃrio um TDH de 28,8 dias com oH &#8804; 1,0 ovo/L e 38,0 dias com oH &#8804; 0,1 ovo/L. Em duas sÃries (LS5 e LS8) o cÃlculo de ICF e RF em relaÃÃo à qualidade do efluente de cada lagoa componente permitiu observar distinÃÃes impostas pela configuraÃÃo e condiÃÃo operacional de cada uma dessas ETEs. Nas citadas sÃries os NFTs foram empregados para avaliar &#61548;r de DBO e AMT. As representaÃÃes mostraram taxas de remoÃÃo superficial com valores negativos, que ofereceram uma interpretaÃÃo anÃmala de geraÃÃo de poluente por via fÃsica ou biÃtica. A causa foi a assincronia entre as concentraÃÃes afluentes e efluentes, associadas à flutuaÃÃes nas vazÃes, e, de forma indireta, a fatores climÃticos e hidrÃulica das lagoas. / In the present study fuzzy arithmetic via triangular fuzzy numbers (TFNs) was applied to compute Fuzzy Agreement Index (FAI) and Fuzzy Risk (FR) for the evaluation of operational aspects, performance and effluent quality in 14 full-scale waste stabilization pond plants (6 primary facultative ponds â PFPs and 8 pond series- PSs) treating domestic sewage. Findings showed that fuzzy logic is an attractive approach for the evaluation of the performance of wastewater treatment plants and their environmental compatibilities. The study also provided a better understanding of operational aspects of waste stabilization ponds. Except for two pond systems (PFP4 and PS8) the FAI in PFPs and PSs showed that they operated on average 81.3 and 86.3% of the time below the value stipulated in their original designs. Results indicated average potential increments of 74.7 and 84.5% in influent flow rates to PFPs and PSs, respectively. With respect to organic load (&#61548;) FAI numbers indicated possible increases of 91.8 and 71.9% in PSs and PFPs respectively. In the case of the regulatory standards the FAI applied to effluent quality had best results for DO (PSs = 0.945 and PFPs = 0.867). In general pond series had higher numbers for FAI than PFPs. The fuzzy risk regarded to overloading (organic and hydraulic) was higher in pond series. Comparatively, systems PFP4 and PS8 showed higher fuzzy risk of overloading because these plants operated close to the design numbers. The FR on performance analysis showed that all ponds plants had actual performance slightly below that expected and reported by the literature. The lowest FR values were observed in pond series. On the performance analysis the highest fuzzy risk numbers were for TSS (0.929 in PFPs and 0.903 in PSs), followed by unfiltered COD (0.846 in PFPs and 0.677 in PSs). As expected, fuzzy risk regarded to the violation of environmental standards was higher in PFPs. In pond series by increasing number of cells FR was lower. Positive linear correlations (at a significance level of 95%) showed that lower content of BOD and COD (unfiltered samples), and TSS implied in lower FR with respect to termotolerant coliform concentrations (TTFC). Correlations between FR of pH and TTFC were negative. A Fuzzy Performance Index (FPI) was proposed to compare effluent quality with respect to the environmental standard regulation. The model considered a scale (1-18) based on the following parameters: BODf, CODf, TSS, TAN, DO and TTFC. The results showed the following order: FPI PFP3 (2.09) < FPI PFP2 (2.15) < FPI PFP4 (2.30) < FPI PFP5 (3.49) < FPI PFP1 (3.62) < FPI PFP6 (4.96) < FPI PS5 (9.59) < FPI PS8 (9.67) < FPI PS4 (9.72) < FPI PS3 (10.01) < FPI PS1 (10.38) < FPI PS2 (13. 57) < FPI PS6 (15.49) < FPI PS7 (15.69). The analysis of FR for helminth eggs showed that for a marginal fuzzy risk of 10% pond systems would require a HRT of 28.8 days for oH &#8804; 1.0 egg/L, and 38.0 days for oH &#8804; 0.1 egg/L. In two series (LS5 and LS8) the FAI and FR with respect to effluent quality from each pond component provided distinctions imposed by the configuration and operational status in each of these plants. Along pond cells in these series BOD and TAN surface removal rates (&#61548;r) were represent by TFNs. These fuzzy numbers showed negative surface removal rates. They offered an anomalous interpretation for pollutant generation via physical or biotic means. The probable and reasonable cause was the asynchrony between affluent and effluent concentrations, associated with fluctuations in flow rates. Climatic factors and hydraulic behavior of ponds might also influence this.

A análise vetorial da impedância elétrica humana (Biva) sugere sete padrões de composição corporal em um espaço bidimensional composto pela resistência e reactância. Contudo, os limites que definem cada padrão são imprecisos e a Teoria de Conjuntos \\textit mostra-se adequada para modelar a incerteza inerente ao fenômeno. O objetivo desta tese foi construir modelos fuzzy que estimem padrões de composição corporal Biva e aplicá-los em diferentes populações. Uma base de dados italiana foi utilizada para refinamento e teste (n=20) e avaliação de desempenho (n=99) dos modelos. A avaliação de coerência de resultados foi realizado em uma população hospitalizada (194 pacientes com câncer) e não hospitalizada (1.716 indivíduos norte-americanos). Construíram-se sete modelos baseados em regras segundo o conhecimento de especialista e artigos científicos. As variáveis de entrada dos modelos foram Z-scores de resistência/altura e reactância/altura. A variável de saída de cada modelo foi uma das sete categorias de composição corporal: caquexia, obesidade, desidratação, edema, atlético, magreza ou eutrofia. Cada modelo teve como saída um número no intervalo de 0 a 1 que representou o grau de pertinência do indivíduo a um dado padrão de composição corporal. A avaliação de desempenho dos modelos foi feita com o teste de concordância Kappa. Na base de dados de pacientes hospitalizados e não-hospitalizados, observou-se a coerência do modelo em identificar uma composição corporal compatível aos grupos. Realizou-se a analise descritiva dos dados e associações com variáveis de interesse. Os resultados mostraram bom ajuste dos modelos e concordância excelente do mesmo com a condição clínica dos indivíduos (Kappa = 0,85, p< 0,001). Os modelos foram coerentes com as posições dos vetores impedância padronizados no gráfico Biva nas duas populações investigadas. Na base de pacientes com câncer, os modelos foram sugestivos de elevada possibilidade de caquexia. Na base de pacientes norte-americanos, contudo, a elevada possibilidade para edema sugeriu que na análise Biva condições como área transversal do corpo devem ser consideradas. Os modelos fuzzy mostraram-se promissores na análise da composição corporal Biva. A incerteza foi incorporada com uso de termos linguísticos e base de regras segundo especialistas. Ao incorporar a incerteza, os modelos proporcionaram resultados mais refinados que uma abordagem clássica. / Bioimpedance Vectorial Analysis (Biva) suggests seven patterns of body composition in a two-dimensional space composed by resistance and reactance. However, the boundaries defining those patterns are imprecise and Fuzzy Sets Theory has proved to be adequate to model the uncertainty inherent to the phenomenon. The aim was to build fuzzy models to estimate body composition according to Biva and apply them in differente populations. And italian database was used for refinement and testing (n = 20) and performance evaluation (n = 99) of the models. The consistency assessment was carried out in a hospitalized population (194 cancer patients) and non-hospitalized ( 1,716 U.S. individuals). Seven fuzzy models were build based on rules according to expert knowledge and scientific articles. The input variables were Z-score values of resistance/height and reactance/height. The output variable of each model was one of the seven categories of body composition: cachexia, obesity, dehydration, edema, athletic, thin or normal. Each model had as output a number ranged from 0 to 1 representing the degree of possibility to a given Biva pattern. The evaluation of performance was made using Kappa test. In the database of hospitalized and non-hospitalized patients the consistency of the models in identifying an given expected body composition was observed. An descriptive ans association analysis was held. The results showed good fit of the models and excellent agreement with the clinical condition of individuals (Kappa = 0.85, \\ textit $ <$ 0.001). The models were consistent with the positions of the impedance vector in the Biva graphy standardized in the two populations. The models were highly suggestive of possibility of cachexia in cancer patients. In North American patients, however, the higher possibility for edema suggested that in conditions such as cross-sectional area of the body should be considered in Biva approach. The fuzzy models proved to me promising in body composition according to Biva approach. Uncertainty was incorporated by using linguistic terms and a base-rule according to experts knowledge. By incorporating the uncertainty, the models provided more refined results than a classical approach.

Objetivo. Este estudo diz respeito à mensuração da incapacitação funcional, e seu uso no cálculo de indicadores de saúde e qualidade de vida. O seu objetivo foi estimar o grau de incapacitação associado a diferentes níveis funcionais, através de um modelo baseado na lógica fuzzy. Métodos. Desenvolveu-se um modelo lingüístico fuzzy, baseado na opinião de especialistas. As variáveis de entrada do modelo foram, respectivamente, a mobilidade, a atividade física e a atividade social. Ao todo, foram definidas 100 regras fuzzy relacionando as variáveis de entrada, a partir das quais determinou-se o grau de incapacidade funcional. As avaliações dos diferentes funcionais foram feitas sobre uma escala de avaliação fuzzy. Para cada nível funcional, o modelo gera uma estimativa do grau de incapacitação, d, no intervalo entre 0 e 10, valores estes representantes da morte e do melhor estado de saúde imaginável, respectivamente. Resultados. Ao todo, foram avaliados 100 diferentes níveis funcionais. A título de exemplificação, para o nível funcional caracterizado por um adulto que trabalha, mas apresenta restrições para desenvolver outras atividades sociais, necessita auxílio para usar transporte público ou dirigir, e anda com limitações, a estimativa de d foi igual a 5,8, segundo um dos especialistas. Isto significa que um ano nesta condição equivale a 0,58 anos de vida com saúde, sem qualquer tipo de limitação funcional. Conclusões. O modelo fuzzy foi considerado uma alternativa consistente para a mensuração do grau de incapacitação. Ele emula o raciocínio humano, e provê uma estrutura adequada para lidar com incertezas e imprecisões, características inerentes ao processo de mensuração da incapacitação funcional. / Objective. This study is concerned with the measurement of disability, and its use in health and quality of life indicators. The aim was to estimate the degree of disability associated with varying functional levels, through a model based on fuzzy logic. Methods. A fuzzy linguistic model was developed, based on experts opinion. Three fuzzy input variables were considered according to: social activity, mobility and physical activity. A set with 100 fuzzy rules was derived and considered as consequent for each rule the functional disability. Functional levels were evaluated separately for each input variables on a fuzzy rating scale. The model provides a numerical estimate, d, of an individual\'s functional disability state, ranging from 0 to 10, which represent death and optimal function, respectively, obtained through defuzzification. Results. A total of 100 multidimensional functional levels were evaluated. As an example, for a functional level characterised by an individual who works but performs restrictively other social activities, needs help to use public transport and walks with physical limitations, d was estimated as 5,8, according to one of the experts. This means that one year in such a state is equivalent to 0.58 years of well life, in the absence of any kind of functional disability. Conclusions. The fuzzy model was considered a consistent alternative for the estimation of the degree of disability. It emulates human thinking, and provides an adequate framework to deal with uncertainty and imprecision, which are inherent in the measurement of functional disability.

Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia baseada em lógica nebulosa, (KLIR ; YUAN, 1995) para detectar faces humanas em imagens digitais. Considerando que pessoas conseguem reconhecer facilmente as faces humanas, este trabalho prevê a pesquisa da informação relativa a esse reconhecimento utilizando os resultados obtidos, em um esquema \"fuzzy\", para identificação de faces humanas em imagens digitais. É proposto então um algoritmo que classifique automaticamente as regiões de uma imagem em faces humanas ou não. O conhecimento para a construção da base de regras foi obtido através de informações das pessoas por meio de uma pesquisa de campo onde as respostas foram numericamente armazenadas para a geração da classificação nebulosa. Foram gerados desenhos line-draw que de uma maneira global representam as faces humanas. Esses desenhos foram apresentados às pessoas entrevistadas que forneceram subsídios para a montagem das regras \"fuzzy\". O algoritmo foi capaz de a partir daí, identificar faces humanas em imagens digitalizadas. Imagens simples contendo uma face frontal foram submetidas a um algoritmo e ao passarem por processamento (extração de bordas, erosão, binarização, etc...) perderam características, tornando difícil sua identificação. O algoritmo \"fuzzy\" foi capaz de atribuir um grau de pertinência à imagem dentro do conjunto de faces humanas frontais. A lógica nebulosa possui história recente, porém, desde cedo, demonstra sua versatilidade, principalmente por traduzir modelos não lineares ou imprecisos, os quais não apresentam convergência através de modelagem matemática convencional. / The present master dissertation aims to develop a methodology based on fuzzy pattern (KLIR; YUAN, 1995) to detect human faces in digital images. Considering that people are easily able to recognize human faces, this study foresees the research of the relative information to this recognition using the acquire results, in a \"fuzzy\" scheme, for the identification of human faces in digital images. It\'s proposed an algorithm which automatically classifies or not the regions of an image in human faces. It is based on the information acquired from people by means of a field research where the answers are stored numerically for the creation of the fuzzy classification. Drawings line-draw were created to represent human faces and were presented to the people interviewed to furnish information for the creation of the fuzzy rules. After that the algorithm was able to identify human faces in digitalized images. The algorithm utilizes simple images containing a frontal face, which lose their characteristics when they are processed (edges extration, erosion, binary image, etc...) and make their identification difficult. The fuzzy algorithm is also able to classify the images within the set of frontal human faces. The fuzzy logic has a recent history, however, it has always demonstrated its versatility, mainly regarding the translation of non-linear or inexact models which do not present conventional mathematical convergence through modeling.

O uso de um sistema fuzzy baseado em regras pode permitir uma melhor distinção entre diferentes graus da polineuropatia sensoriomotora distal diabética, possibilitando um esclarecimento de quais são as alterações de atividade muscular e em que estágio da doença elas ocorrem nos diabéticos. As alterações eletromiográficas durante a marcha de diabéticos descritas até hoje não são muito consistentes entre os autores e são sutis, e uma das possíveis causas é a dificuldade em definir grupos experimentais homogêneos com definições claras da gravidade da doença de cada sujeito. Ao classificar pacientes diabéticos em graus de neuropatia de ausente a grave com a lógica fuzzy, ficou elucidado que mudanças na atividade muscular se iniciam mesmo antes da instalação da neuropatia, com atrasos no vasto lateral em 31% na recepção de carga e antecipação do tibial anterior no apoio terminal da marcha em 16%. A neuropatia diabética piora o quadro, exacerbando a antecipação do tibial anterior nas fases mais graves, chegando a uma diferença de 33%, e tornando o pico de ativação do mesmo músculo precoce no início da fase de apoio. As alterações musculares parecem ser causadas por mudanças estruturais e fisiológicas do tecido muscular em si por causa dos sub-produtos gerados pela hiperglicemia em função do mal controle do diabetes mellitus e este quadro é agravado pela instalação dos acometimentos neurológicos com o desenvolvimento da polineuropatia diabética / The use of Fuzzy expert model could be an interesting approach to enable a better distinction among different stages of diabetic sensorimotor polyneuropathy, and differences in muscle activity and in the time when these changes start occurring could be elucidated with this classification. EMG alterations during gait, supposedly caused by this disease, are subtle and still not consistent among authors, possibly due to difficulties in defining homogeneous experimental groups with clear definition of the disease stage of each subject. By classifying diabetic patients from absent to severe neuropathy with fuzzy logic, it clarified that muscle activity changes begin even before diabetic neuropathy is established , with delays of up to 31% in vastus lateralis peak activity at early stance and anticipation of 16% in tibialis anterior onset during terminal stance. The presence of diabetic neuropathy aggravates the changes in tibialis anterior, with 33% earlier onset time, and delayed peak activity at heel strike. Muscular alterations seem to be caused by structural and physiological changes in muscle tissue itself, caused by accumulation of advanced glycation end-products due to poor diabetes control, and these alterations become worse with the onset of neurological impairments when diabetic neuropathy is established

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-10T12:31:18Z No. of bitstreams: 1 eduardopestanadeaguiar.pdf: 7884545 bytes, checksum: 182caace21281f7afce6554505811116 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-13T17:18:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 eduardopestanadeaguiar.pdf: 7884545 bytes, checksum: 182caace21281f7afce6554505811116 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-13T17:18:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eduardopestanadeaguiar.pdf: 7884545 bytes, checksum: 182caace21281f7afce6554505811116 (MD5) Previous issue date: 2016-09-26 / - / This thesis presents new fuzzy models applied to classification problems. With this regards, we introduce the use of set-membership concept, derived from the adaptive filter theory, into the training procedure of type-1 and singleton/non-singleton fuzzy logic systems, in order to reduce computational complexity and to increase convergence speed. Also, we present different criteria for using together with set-membership. Furthermore, we discuss the usefulness of delta rule delta, local Lipschitz estimation, variable step size and variable step size adaptive algorithms to yield additional improvement in terms of computational complexity reduction and convergence speed. Another important contribution of this thesis is to address the height type-reduction and to propose a modified version of interval singleton type-2 fuzzy logic system, so−called upper and lower singleton type-2 fuzzy logic system. The obtained results are compared with other models reported in the literature, demonstrating the effectiveness of the proposed classifiers and revealing that the proposals are able to properly handle with uncertainties associated with the measurements and with the data that are used to tune the parameters of the model. Based on data set provided by a Brazilian railway company, the models outlined above are applied in the classification of three possible faults and the normal condition of the switch machine, which is an equipment used for handling railroad switches. Finally, this thesis discusses the use of set-membership concept into the training procedure of an interval and singleton type-2 fuzzy logic system and of an upper and lower singleton type-2 fuzzy logic system, aiming to reduce computational complexity and to increase the convergence speed and the classification ratio. Also, we discuss the adoption of different criteria together with set-membership based-techniques. The performance is based on the data set composed of images provided by the same Brazilian railway company, which covers the four possible rail head defects and the normal condition of the rail head. The reported results show that the proposed models result in improved convergence speed, slightly higher classification ratio and remarkable computation complexity reduction when we limit the number of epochs for training, which may be required due to real time constraint or low computational resource availability.

Orientador: Franco Giuseppe Dedini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-23T05:45:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Correa_FernandaCristina_D.pdf: 2997267 bytes, checksum: d232b968b2a0c38ad71028200424345b (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O considerável aumento de automóveis tem causado graves efeitos ao meio ambiente e para o homem, fato este que incentiva a pesquisa pela obtenção de formas de energia mais limpa. A adoção da tecnologia propulsora híbrida veicular tem contribuído para a redução da agressão causada pelos automóveis ao meio ambiente. O termo "híbrido" deriva da combinação de duas ou mais fontes de potência, sendo que a combinação mais comum se faz através de um motor de combustão interna (MCI), comumente usado em veículos convencionais, com o conjunto bateria e motor elétrico (ME) usados nos VEs (Veículos Elétricos). Em geral, a principal razão para usar a arquitetura híbrida elétrica é o grau de liberdade adicional devido à presença de uma fonte de energia adicional além do tanque de combustível; isto implica que, a cada instante, a potência necessária pelo veículo pode ser fornecida por uma dessas fontes, ou por uma combinação das duas. Escolher a combinação correta é normalmente uma tarefa complexa. Dentro desse contexto, neste trabalho é realizado o desenvolvimento e a análise das estratégias de gerenciamento de potência em um VEH a fim de minimizar o seu consumo de combustível e consequentemente suas emissões. São desenvolvidas duas estratégias de gerenciamento, a primeira baseada em regras e a segunda utilizando sistemas fuzzy. Além disso, também é realizado o controle interno do motor a combustão, de forma que este opere, na maior do tempo, em regiões que tenham um menor consumo específico. Por meio da utilização das estratégias de gerenciamento de potência aliadas ao controle do motor a combustão é possível obter uma considerável economia de combustível. Comparando-se as duas estratégias desenvolvidas, a estratégia baseada em fuzzy é a que proporcionou melhor economia de combustível / Abstract: The considerable increase of automobiles has caused serious effects to the environment and to man; this fact encourages research by obtaining forms of cleaner energy. The adoption of hybrid vehicle propulsion technology has contributed to the reduction of aggression caused by car to the environment. The term "hybrid" derives from the combination of two or more power sources, and the most common combination is by of the engine (MCI), commonly used in conventional vehicles, together with the battery and motor electric (ME) used in EVs (Electric Vehicles). In general, the main reason to use the architecture electric hybrid is the additional degree of freedom due to the presence of an energy source plus additional fuel tank, this implies that, at each instant, the power required the vehicle may be provided by one of these sources, or a combination of both. Choose the correct combination is usually a complex task. Within of this context, this work development is undertaken and analysis of strategies for power management in a VEH in order to minimize fuel consumption and thus emissions. Two management strategies are developed, the first is based in rules and the second is based in fuzzy systems. Furthermore, it is also performed internal control engine combustion of so that it operates at greater time in regions having lower specific fuel consumption. Through the use of power management strategies coupled with the motor control combustion is possible to obtain a considerable saving of fuel. Comparing the two strategies developed, the strategy based on fuzzy is that provided better economy fuel / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutora em Engenharia Mecânica