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Compara??o dos algoritmos m?quina de aprendizagem extrema e retropropaga??o do erro para estima??o de altura e volume de ?rvores / Comparison of extreme learning machine and error backpropagation algo- rithms to estimate height and volume of treesPelli, Eduardo 09 August 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O uso do algoritmo de aprendizado para as redes neurais artificiais (RNA) do tipo feed- forward, nomeado m?quina de aprendizagem extrema (Extreme Learning Machine - ELM), permite que o treinamento possa ser realizado com melhor desempenho do que com o uso dos m?todos de aprendizagem tradicionais, baseados em gradiente descendente, tanto em termos de generaliza??o como na velocidade de aprendizagem. Neste estudo objetivou-se a aplica??o das redes neurais artificiais utilizando o algoritmo ELM em problemas de estimativa da altura ?rvores de Pinus, e tamb?m, em problema de estimativa do volume de madeira dos componentes, fuste e galhos, de ?rvores do Cerrado, de maneira consistente. Na estimativa da altura de ?rvores de Pinus as redes neurais artificiais apresentaram bons resultados em compara??o com m?todos estat?sticos j? utilizados para este fim. Como j? era esperado, a m?quina de aprendizagem extrema se mostrou mais eficiente, do ponto de vista do custo computacional, no treinamento das RNAs em rela??o ao algoritmo back-propagation, mantendo a efic?cia do m?todo. Na aplica??o das RNAs ao problema de estimativa do volume dos componentes de ?rvores do Cerrado foi poss?vel verificar que as redes neurais artificiais podem estimar o volume dos componentes (fuste e galhos) destas ?rvores. N?o foi poss?vel identificar qual ? o melhor m?todo para se estimar o volume de fuste e de galhos de ?rvores do Cerrado de maneira consistente, tendo em vista que, as RNAs presentaram resultados semelhantes aos modelos de regress?o estudados. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia Florestal, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2013. / ABSTRACT
The use of the learning algorithm for artificial neural networks (ANN) feedforward, named extreme learning machine (ELM), allows the training can be done with better performance than using the traditional methods of learning based on gradient descent both in terms of generalization as learning speed. This study analyzes the application of artificial neural networks using the ELM algorithm in problems such as estimate of the height of pine trees, and also in the problem of estimating the volume of wood components, stem and twigs of trees in the Cerrado, consistently. In estimating the height of trees of Pinus artificial neural networks have shown good results in comparison with statistical methods already used for this purpose. As already expected, the extreme learning machine is more e?cient from the point of view of computational costs, in the training of ANNs, in relation to the back-propagation algorithm, keeping the e?cacy of the method. In the application of ANNs to the problem of estimating the volume of
the components of the Cerrado trees it was verified that artificial neural networks can estimate the volume of components (stem and twigs) of these trees. It was not possible to identify which is the best method to estimate the volume of stem and twigs of trees of the Cerrado consistently, considering that the ANNs were similar to those studied regression models.
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JFloat: uma biblioteca de ponto flutuante para a linguagem Java com suporte a arredondamento direcionado / JFloat: a floating point library with directed rounding mode support for Java languageSilva, Jos? Frank Viana da 30 November 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007-11-30 / This work presents JFLoat, a software implementation of IEEE-754 standard for binary floating point arithmetic. JFloat was built to provide some features not implemented in Java,
specifically directed rounding support. That feature is important for Java-XSC, a project developed in this Department. Also, Java programs should have same portability when using floating point operations, mainly because IEEE-754 specifies that programs should have exactly same behavior on every configuration. However, it was noted that programs using Java native floating point types may be machine and operating system dependent. Also, JFloat is a possible solution to that problem / Este trabalho apresenta JFloat, uma implementa??o de software do padr?o IEEE-754 de aritm?tica de ponto flutuante bin?ria. JFloat foi constru?da para prover algumas caracter?sticas n?o implementadas em Java, especificamente o suporte ao arredondamento direcionado. Esta caracter?stica ? de grande import?ncia para o prosseguimento do projeto Java-XSC, em
desenvolvimento por esta linha de pesquisa. Apesar de programas escritos em Java, a princ?pio, serem port?veis para qualquer arquitetura ao usar opera??es de ponto flutuante, principalmente porque IEEE-754 especifica que programas deveriam ter precisamente o mesmo comportamento em toda configura??o, observou-se que programas que usam tipos de ponto flutuantes nativos de Java podem ser dependentes da m?quina e do sistema operacional. JFloat tamb?m se apresenta como uma poss?vel solu??o para este problema
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Intelig?ncia computacional aplicada na otimiza??o de efeitos causados pelo uso de estruturas PBG em antenas de microfitaGuimar?es, ?dller de Oliveira 02 December 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-12-02 / A crescente demanda por tecnologia de comunica??o sem fio na sociedade moderna exige a constru??o de circuitos integrados de micro-ondas cada vez mais sofisticados. Neste sentido, as antenas planares de microfita se destacam devido seus tamanhos reduzidos e por serem utilizadas em diversas aplica??es, com ?nfase em aeronaves, sat?lites e sistemas de comunica??es m?veis. Em adi??o, pesquisas recentes mostram o uso da intelig?ncia computacional na ?rea de telecomunica??es para an?lise de novas aplica??es em antenas de microfita, como tamb?m na otimiza??o das aplica??es existentes, buscando um melhor desempenho na recep??o e/ou transmiss?o de sinais. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo obter as propriedades de radia??o de antenas de microfita com uso de novos modelos de estruturas do tipo Photonic Band Gap (PBG), baseadas em malhas com distribui??es peri?dicas e quase peri?dicas, aplicadas no substrato. Nos procedimentos pr?ticos construiu-se prot?tipos de antenas que foram utilizados para obter um banco de dados para alimentar o processo de treinamento de uma Rede Neural Artificial (RNA), visando a obten??o da frequ?ncia de opera??o das antenas. Por fim, foi otimizado o procedimento de obten??o da frequ?ncia de projeto e estrutura PBG necess?rios para a antena ressoar em uma dada frequ?ncia de opera??o. De acordo com os resultados obtidos, pode-se concluir que ? poss?vel ? utiliza??o de uma RNA na otimiza??o de um projeto de antenas de microfita com substrato PBG. A valida??o dos resultados fornecidos pela RNA foi realizada com base na constru??o de prot?tipos das antenas, os quais apresentaram uma boa concord?ncia entre os valores simulados e medidos. / The increasing demand for wireless technology in contemporary society requires the construction of integrated microwave circuits each time more sophisticated. In this sense, the planar microstrip antenna stands out because their small sizes and used in various applications, with emphasis on airplanes, satellites and mobile communication systems. In addition, recent researches shows the use of computing intelligence in telecommunications for analysis of new applications at microstrip antennas, as also the optimization of existing applications, searching for a better performance at the reception and / or signal transmission. In this context, this work has as objective get the radiation properties of microstrip antennas using the new models of Photonic Band Gap (PBG) structures based in meshes with periodic distributions and quasi-periodic printed on the substrate. In the practical procedures, prototypes of antennas were constructed that were used to obtain a database to feed the training process of an Artificial Neural Network (ANN), in order to obtain the resonance frequency of antennas. Finally, it was optimized the procedure for obtaining the project frequency and PBG structure required for a given operating frequency. According to the results, it can be concluded that it is possible to use an ANN in the optimization of a project of microstrip antenna with PBG substrate. The validation of the results provided by the ANN was based on building prototypes of the antennas, which showed good agreement between the simulated and measured values.
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?ndice ambiental urbano (IAU): uma contribui??o ao estudo do planejamento e do conforto t?rmico em espa?os abertosSilva, Ivanize Cl?udia dos Santos e 11 December 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-12-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Os principais problemas associados ? tem?tica proposta nessa pesquisa apontam para
os impactos que o crescimento e o adensamento das cidades v?m causando sobre o
clima urbano. Alguns desses problemas v?m sendo minimizados com a utiliza??o de
diversas estrat?gias na escala urbana apontadas na literatura especializada, bem como
podem ser abordados atrav?s de m?todos prospectivos a partir de dados clim?ticos
locais preliminarmente conhecidos e modelos de microescala. Estudar o microclima e o
conforto t?rmico urbano requer entender como esses conceitos se relacionam com a
forma da cidade. Essa pesquisa contribui com a discuss?o sobre o conforto t?rmico
urbano com ?nfase no usu?rio de espa?os abertos, e tem como objetivo elaborar um
?ndice num?rico a fim de definir a melhor rela??o entre as vari?veis ambientais, a
morfologia urbana e o conforto t?rmico urbano na cidade de Jo?o Pessoa/PB, localizada
em clima quente e ?mido e de baixa latitude. Os valores das vari?veis ambientais foram
adquiridos atrav?s de pesquisas realizadas anteriormente com medi??es in loco em
espa?os urbanos abertos. O estudo morfol?gico foi realizado por meio da identifica??o
de um conjunto de indicadores urbanos relevantes a partir de um modelo de Sistema
de Informa??o Geogr?fica (SIG). A distribui??o espacial e a an?lise multivariada
ajustaram e avaliaram os dados. A an?lise do conforto t?rmico em espa?os abertos foi
alcan?ada atrav?s do c?lculo da temperatura equivalente fisiol?gica (Physiological
Equivalente Temperature ? PET) com o programa ENVI-met?. Com os dados
levantados, se utilizou t?cnica de intelig?ncia computacional, no caso espec?fico, redes
neurais artificias (RNA), para estimar os valores do ?ndice PET e das vari?veis
microclim?ticas no n?vel urbano. Por fim, foi elaborado um ?ndice num?rico atrav?s de
an?lise multivariada, em particular, an?lise de componentes principais (ACP). Esse
?ndice foi aplicado ?s fra??es urbanas da cidade de Jo?o Pessoa/PB, bem como em cen?rios futuros constru?dos a partir dos dados adquiridos com a proje??o das vari?veis
microclim?ticas. Os resultados obtidos demonstram que as fra??es urbanas observadas
n?o possibilitam sensa??o de conforto durante o per?odo estudado. Do mesmo modo, o
?ndice proposto quando aplicado nessas ?reas, evidencia um distanciamento da rela??o
adequada entre as vari?veis morfol?gicas e as vari?veis ambientais, possibilitando ao
usu?rio desconforto t?rmico. A aplica??o dessa pesquisa permite subsidiar a tomada de
decis?o no que diz respeito ? escolha da melhor rela??o entre ?s prescri??es urban?sticas
e o conforto t?rmico de usu?rios em ambientes externos. / The main issues associated with the research proposal is the city density impact on
urban climate. Some of these problems have been minimized with the use of several
urban scale strategies addressed for the specialized literature, as well as can be
approached through prospective methods from previous local climatic data and
microscale models. The microclimate study and urban thermal comfort requires
understanding how these concepts relate with the city form. This research contributes
to the discussion about urban thermal comfort with emphasis on the open spaces user,
aiming to elaborate a numerical index in order to define the best relationship between
environmental variables, urban morphology and urban thermal comfort in the city of
Jo?o Pessoa/PB, located in hot and humid climate and low latitude. The values of the
environmental variables were acquired through previous surveys with measurements in
loco in open urban spaces. Morphological study was carried out by means of relevant
urban indicators from a Geographic Information System (GIS) model. Data were
treated through spatial distribution and multivariate analysis. Thermal comfort
analysis in open spaces was performed by Physiological Equivalent Temperature (PET)
with the ENVI-met? program. Artificial intelligence (RNA) was used to estimate the
PET index values and the microclimatic variables at the urban level. Finally, a
numerical index was elaborated through multivariate analysis, in particular principal
component analysis (PCA). Index was applied in several points at Jo?o Pessoa/PB
city, as well as in future scenarios constructed from the data acquisition by the
microclimatic variables prediction. Results demonstrate which the urban points didn?t
allow comfort sensation during the studied period. Index shows a distance of an
adequate relationship between morphological and environmental variables allowing
thermal discomfort to user when it is applied in this areas. The application this research helps the decision of choicing the best relationship between urban prescriptions and
thermal comfort of outdoor users.
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M?todo Fuzzy para aux?lio ao diagn?stico de c?ncer de mama em ambiente inteligente de telediagn?stico colaborativo para apoio ? tomada de decis?oSizilio, Gl?ucia Regina Medeiros Azambuja 14 May 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-05-14 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Breast cancer, despite being one of the leading causes of death among women
worldwide is a disease that can be cured if diagnosed early. One of the main
techniques used in the detection of breast cancer is the Fine Needle Aspirate FNA
(aspiration puncture by thin needle) which, depending on the clinical case, requires
the analysis of several medical specialists for the diagnosis development. However,
such diagnosis and second opinions have been hampered by geographical dispersion
of physicians and/or the difficulty in reconciling time to undertake work together.
Within this reality, this PhD thesis uses computational intelligence in medical
decision-making support for remote diagnosis. For that purpose, it presents a fuzzy
method to assist the diagnosis of breast cancer, able to process and sort data
extracted from breast tissue obtained by FNA. This method is integrated into a virtual
environment for collaborative remote diagnosis, whose model was developed
providing for the incorporation of prerequisite Modules for Pre Diagnosis to support
medical decision. On the fuzzy Method Development, the process of knowledge
acquisition was carried out by extraction and analysis of numerical data in gold
standard data base and by interviews and discussions with medical experts. The
method has been tested and validated with real cases and, according to the
sensitivity and specificity achieved (correct diagnosis of tumors, malignant and benign
respectively), the results obtained were satisfactory, considering the opinions of
doctors and the quality standards for diagnosis of breast cancer and comparing them
with other studies involving breast cancer diagnosis by FNA. / O c?ncer de mama, apesar de ser uma das principais causas de morte entre as
mulheres em todo o mundo, ? uma doen?a que pode ser curada se for diagnosticada
precocemente. Uma das principais t?cnicas utilizadas na detec??o de c?ncer de
mama ? a Fine Needle Aspirate FNA (ou Pun??o Aspirativa por Agulha Fina) que,
dependendo do caso cl?nico, necessita da an?lise de v?rios m?dicos especialistas
para a efetiva??o do diagn?stico. Entretanto, a realiza??o de tais diagn?sticos e a
emiss?o de segundos pareceres t?m sido prejudicadas pela dispers?o geogr?fica
dos m?dicos e/ou a dificuldade na concilia??o de tempo para realizar trabalhos em
conjunto. Inserindo-se nessa realidade, esta tese de doutorado utiliza intelig?ncia
computacional no apoio ? tomada de decis?o m?dica para a realiza??o de
telediagn?sticos. Para tanto apresenta um m?todo fuzzy destinado a auxiliar o
diagn?stico de c?ncer de mama, capaz de processar e classificar dados extra?dos de
esfrega?os de tecidos mam?rios obtidos por FNA. Este m?todo est? integrado a um
ambiente virtual para realiza??o de telediagn?stico colaborativo, cujo modelo foi
desenvolvido prevendo a incorpora??o de M?dulos de Pr?-Diagn?stico para apoio ?
tomada de decis?o m?dica. No desenvolvimento do m?todo fuzzy, o processo de
aquisi??o do conhecimento foi realizado pela extra??o e an?lise dos dados
num?ricos em base de dados padr?o ouro e por entrevistas e discuss?es com
m?dicos especialistas. O m?todo foi testado e validado com casos reais e, em fun??o
da sensibilidade e da especificidade alcan?adas (diagn?stico correto de tumores,
respectivamente, malignos e benignos), os resultados obtidos foram satisfat?rios,
considerando tanto os pareceres de m?dicos e os padr?es de qualidade para
diagn?stico de c?ncer de mama quanto a compara??o com outros estudos realizados
envolvendo diagn?stico de c?ncer de mama por FNA.
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An?lise e s?ntese de antenas e superf?cies seletivas de frequ?ncia utilizando computa??o evolucion?ria e intelig?ncia de enxamesLins, Hertz Wilton de Castro 11 October 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-10-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The frequency selective surfaces, or FSS (Frequency Selective Surfaces), are
structures consisting of periodic arrays of conductive elements, called patches, which are
usually very thin and they are printed on dielectric layers, or by openings perforated on
very thin metallic surfaces, for applications in bands of microwave and millimeter
waves. These structures are often used in aircraft, missiles, satellites, radomes, antennae
reflector, high gain antennas and microwave ovens, for example. The use of these
structures has as main objective filter frequency bands that can be broadcast or rejection,
depending on the specificity of the required application. In turn, the modern
communication systems such as GSM (Global System for Mobile Communications),
RFID (Radio Frequency Identification), Bluetooth, Wi-Fi and WiMAX, whose services
are highly demanded by society, have required the development of antennas having, as
its main features, and low cost profile, and reduced dimensions and weight. In this
context, the microstrip antenna is presented as an excellent choice for communications
systems today, because (in addition to meeting the requirements mentioned intrinsically)
planar structures are easy to manufacture and integration with other components in
microwave circuits. Consequently, the analysis and synthesis of these devices mainly,
due to the high possibility of shapes, size and frequency of its elements has been carried
out by full-wave models, such as the finite element method, the method of moments and
finite difference time domain. However, these methods require an accurate despite great
computational effort. In this context, computational intelligence (CI) has been used
successfully in the design and optimization of microwave planar structures, as an
auxiliary tool and very appropriate, given the complexity of the geometry of the antennas
and the FSS considered. The computational intelligence is inspired by natural
phenomena such as learning, perception and decision, using techniques such as artificial
neural networks, fuzzy logic, fractal geometry and evolutionary computation. This work
makes a study of application of computational intelligence using meta-heuristics such as
genetic algorithms and swarm intelligence optimization of antennas and frequency
selective surfaces. Genetic algorithms are computational search methods based on the
theory of natural selection proposed by Darwin and genetics used to solve complex
problems, eg, problems where the search space grows with the size of the problem. The
particle swarm optimization characteristics including the use of intelligence collectively
being applied to optimization problems in many areas of research. The main objective of
this work is the use of computational intelligence, the analysis and synthesis of antennas
and FSS. We considered the structures of a microstrip planar monopole, ring type, and a
cross-dipole FSS. We developed algorithms and optimization results obtained for
optimized geometries of antennas and FSS considered. To validate results were
designed, constructed and measured several prototypes. The measured results showed
excellent agreement with the simulated. Moreover, the results obtained in this study were
compared to those simulated using a commercial software has been also observed an
excellent agreement. Specifically, the efficiency of techniques used were CI evidenced
by simulated and measured, aiming at optimizing the bandwidth of an antenna for
wideband operation or UWB (Ultra Wideband), using a genetic algorithm and
optimizing the bandwidth, by specifying the length of the air gap between two frequency
selective surfaces, using an optimization algorithm particle swarm / As superf?cies seletivas de freq??ncia, ou FSS (Frequency Selective Surfaces), s?o
estruturas constitu?das por arranjos peri?dicos de elementos condutores, denominados
patches, geralmente muito finos e impressos sobre camadas diel?tricas, ou de aberturas,
perfuradas em superf?cies met?licas muito finas, para aplica??es nas faixas de
microondas e ondas milim?tricas. Estas estruturas s?o frequentemente utilizadas em
aeronaves, m?sseis, sat?lites, radomes, antenas de refletor, antenas de alto ganho e fornos
de microondas, por exemplo. A utiliza??o destas estruturas tem como objetivo principal
filtrar bandas de freq??ncia, que podem ser de transmiss?o ou de rejei??o, dependendo
da especificidade da aplica??o desejada. Por sua vez, os sistemas de comunica??o
modernos, tais como GSM (Global System for Mobile Communications), RFID (Radio
Frequency Identification), Bluetooth, Wi-Fi e WiMAX, cujos servi?os s?o altamente
demandados pela sociedade, t?m requerido o desenvolvimento de antenas que
apresentem, como caracter?sticas principais, baixo custo e perfil, al?m de peso e
dimens?es reduzidas. Neste contexto, a antena de microfita se apresenta como uma
excelente op??o para os sistemas de comunica??es atuais, pois (al?m de atenderem
intrinsicamente aos requisitos mencionados) s?o estruturas planares de f?cil fabrica??o e
integra??o com outros componentes de circuitos de microondas. Em consequ?ncia, a
an?lise e principalmente a s?ntese destes dispositivos, em face da grande possibilidade de
formas, dimens?es e periodicidade de seus elementos, tem sido efetuada atrav?s de
modelos de onda completa, tais como o m?todo dos elementos finitos, o m?todo dos
momentos e o m?todo das diferen?as finitas no dom?nio do tempo. Entretanto, estes
m?todos apesar de precisos requerem um grande esfor?o computacional. Neste contexto,
a intelig?ncia computacional (IC) tem sido utilizada com sucesso nos projetos e na
otimiza??o de estruturas planares de microondas, como uma ferramenta auxiliar e muito
adequada, dada a complexidade das geometrias das antenas e das FSS consideradas. A
intelig?ncia computacional ? inspirada em fen?menos naturais como: aprendizado,
percep??o e decis?o, utilizando t?cnicas como redes neurais artificiais, l?gica fuzzy,
geometria fractal e computa??o evolucion?ria. Este trabalho realiza um estudo de
aplica??o de intelig?ncia computacional utilizando metaheur?sticas como algoritmos
gen?ticos e intelig?ncia de enxames na otimiza??o de antenas e superf?cies seletivas de
frequ?ncia. Os algoritmos gen?ticos s?o m?todos computacionais de busca baseados na
teoria da sele??o natural proposta por Darwin e na gen?tica utilizados para resolver
problemas complexos como, por exemplo, problemas em que o espa?o de busca cresce
com as dimens?es do problema. A otimiza??o por enxame de part?culas tem como
caracter?sticas a utiliza??o da intelig?ncia de forma coletiva sendo aplicada em
problemas de otimiza??o em diversas ?reas de pesquisa. O objetivo principal deste
trabalho consiste na utiliza??o da intelig?ncia computacional, na an?lise e s?ntese de
antenas e de FSS. Foram consideradas as estruturas de um monopolo planar de microfita,
do tipo anel, e de uma FSS de dipolos em cruz. Foram desenvolvidos os algoritmos de
otimiza??o e obtidos resultados para as geometrias otimizadas de antenas e FSS
consideradas. Para a valida??o de resultados foram projetados, constru?dos e medidos
v?rios prot?tipos. Os resultados medidos apresentaram excelente concord?ncia com os
simulados. Al?m disso, os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com os
simulados atrav?s de um software comercial, tendo sido observada tamb?m uma
excelente concord?ncia. Especificamente, a efici?ncia das t?cnicas de IC utilizadas foram
comprovadas atrav?s de resultados simulados e medidos, objetivando a otimiza??o da
largura de banda de uma antena para opera??o em banda ultralarga, ou UWB (Ultra
Wideband), com a utiliza??o de um algoritmo gen?tico e da otimiza??o da largura de
banda, atrav?s da especifica??o do comprimento do gap de ar entre duas superf?cies
seletivas de frequ?ncia, utilizando um algoritmo de otimiza??o por enxame de part?culas
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Otimiza??o de superf?cies seletivas de frequ?ncia com elementos pr?-fractais utilizando rede neural MLP e algoritmos de busca populacionalSilva, Marcelo Ribeiro da 27 January 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-01-27 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This thesis describes design methodologies for frequency selective surfaces (FSSs)
composed of periodic arrays of pre-fractals metallic patches on single-layer dielectrics (FR4,
RT/duroid). Shapes presented by Sierpinski island and T fractal geometries are exploited to
the simple design of efficient band-stop spatial filters with applications in the range of
microwaves. Initial results are discussed in terms of the electromagnetic effect resulting from
the variation of parameters such as, fractal iteration number (or fractal level), fractal iteration
factor, and periodicity of FSS, depending on the used pre-fractal element (Sierpinski island or
T fractal). The transmission properties of these proposed periodic arrays are investigated
through simulations performed by Ansoft DesignerTM and Ansoft HFSSTM commercial
softwares that run full-wave methods. To validate the employed methodology, FSS prototypes
are selected for fabrication and measurement. The obtained results point to interesting features
for FSS spatial filters: compactness, with high values of frequency compression factor; as
well as stable frequency responses at oblique incidence of plane waves. This thesis also
approaches, as it main focus, the application of an alternative electromagnetic (EM)
optimization technique for analysis and synthesis of FSSs with fractal motifs. In application
examples of this technique, Vicsek and Sierpinski pre-fractal elements are used in the optimal
design of FSS structures. Based on computational intelligence tools, the proposed technique
overcomes the high computational cost associated to the full-wave parametric analyzes. To
this end, fast and accurate multilayer perceptron (MLP) neural network models are developed
using different parameters as design input variables. These neural network models aim to
calculate the cost function in the iterations of population-based search algorithms. Continuous
genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and bees algorithm (BA) are
used for FSSs optimization with specific resonant frequency and bandwidth. The performance
of these algorithms is compared in terms of computational cost and numerical convergence.
Consistent results can be verified by the excellent agreement obtained between simulations
and measurements related to FSS prototypes built with a given fractal iteration / Esta tese descreve metodologias de projeto para superf?cies seletivas de frequ?ncia
(FSSs) compostas por arranjos peri?dicos de patches met?licos pr?-fractais impressos em
camadas diel?tricas simples (FR4, RT/duroid). As formas apresentadas pelas geometrias
correspondentes ? ilha de Sierpinski e ao fractal T s?o exploradas para o projeto simples de
filtros espaciais rejeita-faixa eficientes com aplica??es na faixa de micro-ondas. Resultados
iniciais s?o discutidos em termos do efeito eletromagn?tico decorrente da varia??o de
par?metros como, n?mero de itera??es fractais (ou n?vel do fractal), fator de itera??o fractal, e
periodicidade da FSS, dependendo do elemento pr?-fractal utilizado (ilha de Sierpinski ou
fractal T). As propriedades de transmiss?o destes arranjos peri?dicos propostos s?o
investigadas atrav?s de simula??es realizadas pelos programas comerciais Ansoft DesignerTM
e Ansoft HFSSTM, que executam m?todos de onda completa. Para validar a metodologia
empregada, prot?tipos de FSS s?o selecionados para fabrica??o e medi??o. Os resultados
obtidos apontam caracter?sticas interessantes para filtros espaciais de FSS, tais como:
estrutura compacta, com maiores fatores de compress?o de frequ?ncia; al?m de respostas
est?veis em frequ?ncia com rela??o ? incid?ncia obl?qua de ondas planas. Esta tese aborda
ainda, como enfoque principal, a aplica??o de uma t?cnica alternativa de otimiza??o
eletromagn?tica (EM) para an?lise e s?ntese de FSSs com motivos fractais. Em exemplos de
aplica??o desta t?cnica, elementos pr?-fractais de Vicsek e Sierpinski s?o usados no projeto
?timo das estruturas de FSS. Baseada em ferramentas de intelig?ncia computacional, a t?cnica
proposta supera o alto custo computacional proveniente das an?lises param?tricas de onda
completa. Para este fim, s?o desenvolvidos modelos r?pidos e precisos de rede neural do tipo
perceptron de m?ltiplas camadas (MLP) utilizando diferentes par?metros como vari?veis de
entrada do projeto. Estes modelos de rede neural t?m como objetivo calcular a fun??o custo
nas itera??es dos algoritmos de busca populacional. O algoritmo gen?tico cont?nuo (GA), a
otimiza??o por enxame de part?culas (PSO), e o algoritmo das abelhas (BA), s?o usados para
a otimiza??o das FSSs com valores espec?ficos de frequ?ncia de resson?ncia e largura de
banda. O desempenho destes algoritmos ? comparado em termos do custo computacional e da
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converg?ncia num?rica. Resultados consistentes podem ser verificados atrav?s da excelente
concord?ncia obtida entre simula??es e medi??es referentes aos prot?tipos de FSS constru?dos
com uma dada itera??o fractal
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