As imunodeficiências primárias são um grupo heterogêneo de doenças hereditárias do sistema. Aqui nós descrevemos 4 famílias (2 Turcas e 2 Brasileiras), que apresentaram infecções recorrentes desde os primeiros dias de vida. Após uma análise clínica bem detalhada, combinamos as técnicas de sequenciamento de alta geração para identificar novos defeitos genéticos que levam ao fenótipo de IDP. Finalizamos com a identificação e caracterização de três IDP, sendo que duas inéditas. A primeira identificada (P1) foi causada por uma mutação bialélica no sítio de splice do gene PRKCD (c.1352+1G>A). A segunda (P2 e P3) foi causada por uma mutação bialélica no gene que codifica NIK (c. C1694G; p. Pro565Arg). A terceira (P4) foi causada uma mutação no gene IL7Rα (c.G353A). Finalizamos a análise da P5, mas nenhum dos genes candidatos foi confirmado. A análise genética e a identificação do defeito genético, permite que nossos pacientes possam ter uma melhor sobrevida, podendo realizar um tratamento correto e permite o aconselhamento genético na família. / Primary immunodeficiencies are a heterogeneous group of inherited diseases of the immune system. Here we describe 5 patients from 4 families (2 Turks and 2 Brazilian), all patients had recurrent infections since the firsts days of life. After a very detailed clinical analysis, we applied the Next Generation Sequencing to identify new genes that could be lead to PID phenotype. We finished with the identification and characterization of 3 PID, where 2 of them was new. The first identified (P1) was a biallelic mutation in the splice site of the gene PRKCD (c.1352 + 1G>A). The second (P2 and P3) was a biallelic mutation in the gene encoding NIK (MAP3K14; c.C1694G;. p.Pro565Arg). The third (P4) has a mutation in the gene IL7Rα (c.G353A). We finished the analysis of P5, but no candidate gene was confirmed to be the defect cause. Genetic analysis and identification of the genetic defect allows our patients may have a better survival and can perform a proper treatment and genetic counseling allows the family.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-24T17:21:05Z No. of bitstreams: 1 leandrorodriguesmansosilva.pdf: 691785 bytes, checksum: 4024e0e319f1469cc354c2c346a90dbe (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-24T17:59:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 leandrorodriguesmansosilva.pdf: 691785 bytes, checksum: 4024e0e319f1469cc354c2c346a90dbe (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T17:59:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 leandrorodriguesmansosilva.pdf: 691785 bytes, checksum: 4024e0e319f1469cc354c2c346a90dbe (MD5) Previous issue date: 2012-02-29 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A distorção harmônica, dentre outras formas de poluição na rede de sistemas de energia, é um importante problema para as concessionárias. De fato, o aumento do uso de dispositivos não-lineares na indústria resultou em um aumento direto da distorção harmônica nos sistemas elétricos de potência nos últimos anos. Com isso, a modelagem destas cargas e suas interações se tornaram de grande importância, e portanto, o uso de novas técnicas computacionais passou a ser de grande interesse para este fim. Neste contexto, este trabalho descreve uma metodologia baseada em técnicas de Inteligência Computacional (Redes Neurais Artificiais (RNA)s e Lógica Fuzzy (LF)), proposta para modelagem de cargas não-lineares presentes em sistemas elétricos de potência, bem como a estimação de sua parcela na distorção harmônica do sistema. A principal vantagem deste método é que apenas as formas de onda de tensão e corrente no ponto de acoplamento comum precisam ser medidas, além disso esta técnica pode ser aplicada na modelagem de cargas monofásicas bem como cargas trifásicas. / The harmonic distortin, among other forms of pollution to the electric power systems is an important issue for electric utilities. In fact, the increased use of nonlinear devices in industry has resulted in direct increase of harmonic distortion in industrial power grids in recent years. Thus, the modeling of these loads and the understanding of their interactions with the system have became of great importance, then the use of computational-based techniques has emerged as a suitable tool to deal with these requirements. In this context, this work describes a methodology based on Computational Intelligence (Artificial Neural Networks (ANN)s and Fuzzy Logic (FL)) for modeling nonlinear loads present in electric power systems, as well as the estimation of their contribution in the harmonic distortion. The main advantage of this technique is that only the waveforms of voltages and currents at the point of common coupling must be measured and it can be applied to model single and three phase loads.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-08-17T17:42:08Z No. of bitstreams: 1 carlakarolinepiresgeneroso.pdf: 14361490 bytes, checksum: 84df5809af87f48f3b7f1313923e54f8 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-18T11:01:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carlakarolinepiresgeneroso.pdf: 14361490 bytes, checksum: 84df5809af87f48f3b7f1313923e54f8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-18T11:01:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carlakarolinepiresgeneroso.pdf: 14361490 bytes, checksum: 84df5809af87f48f3b7f1313923e54f8 (MD5) Previous issue date: 2017-04-06 / As quedas configuram-se como um evento prevalente entre os idosos e em virtude de sua dimensão física, psicológica, social e econômica é considerada um grave problema de saúde pública. Subjacente aos fatores de risco já conhecidos, enfatizamos neste estudo fatores comportamentais como a autopercepção e a influência de déficits visual, sobretudo o auditivo autopercebidos relacionados à queda e quedas recorrentes. Considera-se a importância de conhecer os serviços de saúde que esses indivíduos têm acesso e utilizam após ocorrência desse evento. Portanto, o objetivo deste estudo foi estimar a prevalência e recorrência de queda e sua associação com a déficit visual e auditivo autopercebidos, descrever o acesso e gravidade relativo a este evento em idosos do município de Juiz de Fora. Estudo de delineamento transversal, que avaliou 315 idosos comunitários ≥ 60 anos, de ambos os sexos por meio de inquérito domiciliar. Os dados foram analisados pelo programa Stata 13,0 verificando as Razões de Prevalência com respectivos Intervalos de Confiança de 95% (IC 95%) e α = 0,10. Nas análises multivariadas ajustaram-se modelos de Regressão de Poisson e Multinomial. Os resultados serão apresentados em dois estudos. No primeiro a prevalência de quedas foi de 34,3% e 10,8% de recorrência. A prevalência de quedas nos indivíduos com deficiência auditiva autopercebida foi de 45,6%. Esteve associada à queda: faixa etária de 70 a 79 anos sexo feminino e não uso de dispositivos para correção visual e a Quedas recorrentes: idade ≥ 80 anos e Deficiência visual e Deficiência auditiva autopercebidas. No segundo estudo observamos que idade superior a 80 anos, necessidade de internação em pronto atendimento ou internação e maior percentual de perda de consciência após a queda esteve mais associada à queda recorrente que foi considerada mais grave que as quedas sofridas pelos idosos que caíram uma vez. Ambos os grupos declararam ter mais acesso aos serviços públicos, apesar de grande parcela ter pelo menos algum plano de saúde. As quedas caracterizaram-se como domiciliares e diurnas, porém idosos que relatam uma queda caíram mais na escada e varanda diferente da queda recorrente que ocorreu em locais mais restritos como quarto e sala. Os resultados indicam importante relação entre déficit auditivo autopercebido e queda além de informações relevantes sobre as características e gravidade da queda entre idosos comunitários. Considerando a partir disso a necessidade de investigação ampla da relação entre déficits auditivos e as adaptações que são feitas aos idosos que escutam pouco e que segundo nosso estudo tem pouco acesso aos dispositivos de correção auditiva poderiam auxiliar em estratégias para a prevenção deste evento. Além de salientar a importância da prevenção através de um acesso mais eficaz à atenção primaria e assim como a oferta de visitas domiciliares pelas equipes de Estratégias de Saúde da Família que poderiam auxiliar em orientações a fim de diminuir a ocorrência de quedas nos locais mais prevalentes e o impacto do medo de quedas recorrentes entre os idosos da comunidade. / The falls are a prevalent event among the elderly and because of their physical, psychological, social and economic dimension, it is considered a serious public health problem. Underlying the already known risk factors, we emphasize in this study behavioral factors such as self-perception and the influence of visual deficits, especially the self-perceived auditory hearing related to fall and recurrent falls. It is considered the importance of knowing the health services that these individuals have access to and use after this event occurs. Therefore, the objective of this study was to estimate the prevalence and recurrence of falls and their association with selfperceived visual and auditory deficit, to describe the access and severity related to this event in the elderly in the city of Juiz de Fora. A cross - sectional study, which evaluated 315 community - dwelling elderly individuals ≥ 60 years of age, of both sexes by means of a household survey. Data were analyzed by the Stata 13.0 program, checking the Prevalence Ratios with 95% Confidence Intervals (95% CI) and α = 0.10. In the multivariate analyzes, the Poisson and Multinomial Regression models were fitted. The results will be presented in two studies. In the first, the prevalence of falls was 34.3% and 10.8% of recurrence. The prevalence of falls in individuals with self-perceived hearing loss was 45.6%. It was associated with the fall: age group of 70 to 79 years female and no use of devices for visual correction and recurrent falls: age ≥ 80 years and Visual Deficiency and Self-perceived Deficiency. In the second study, we observed that age greater than 80 years, need for hospitalization at the prompt or hospitalization, and greater percentage of loss of consciousness after the fall was more associated with the recurrent fall that was considered more severe than the falls suffered by the elderly who fell once. Both groups reported having more access to public services, although a large portion had at least some health insurance. The falls were characterized as domiciliary and diurnal, but elderly people reporting a fall fell more on the staircase and balcony different from the recurring fall that occurred in more restricted places such as bedroom and living room. The results indicate an important relation between selfperceived hearing deficit and fall besides relevant information about the characteristics and severity of falls among community-dwelling elders. Considering from this the need for a broad investigation of the relationship between auditory deficits and the adaptations that are made to the elderly who listen poorly and who according to our study have little access to hearing correction devices could help in strategies for the prevention of this event. In addition to highlighting the importance of prevention through more effective access to primary care and the provision of home visits by Family Health Strategy teams that could assist in guidelines to reduce the occurrence of falls in the most prevalent places and the impact of the fear of recurrent falls among the elderly in the community.

[pt] O Brasil vem registrando a cada ano um crescimento expressivo no número de conexões de geração distribuída na rede de distribuição devido à concessão de incentivos governamentais que permitiu a difusão do uso de placas solares fotovoltaicas, fonte de geração de energia mais usada na geração distribuída no Brasil. Em sistemas elétricos com alta penetração de fontes intermitentes a previsão do comportamento da curva de carga tende a representar um grande desafio para os operadores do sistema devido à imprevisibilidade associada à geração de energia, podendo impactar diretamente no planejamento e operação da rede elétrica. Para lidar com esse desafio, este trabalho propõe uma metodologia de previsão de carga usando redes neurais recorrentes com arquitetura LSTM, considerando o impacto da mini e microgeração distribuída solar fotovoltaica conectada à rede de distribuição brasileira. São feitas previsões de carga do Sistema Interligado Nacional brasileiro e dos subsistemas que o integram, levando em conta um horizonte de curto prazo, de 24 horas, em intervalos horários, e um horizonte de médio prazo, de 60 meses, em intervalos mensais. Os resultados indicam que a metodologia pode ser uma ferramenta eficiente para a obtenção de previsões de carga podendo ser utilizada também para horizontes de previsão distintos dos apresentados neste trabalho. O MAPE encontrado para as previsões de curto prazo não passam de 2 por cento e para as previsões de médio prazo não passam de 3,5 por cento. / [en] Every year, Brazil has been registering a significant growth in the number of distributed generation connections in the distribution grid due to the granting of government incentives that allowed the use of solar photovoltaic panels to spread, the most used source of energy in distributed generation in Brazil. In electrical systems with high penetration of intermittent sources, the prediction of the behavior of the load curve tends to represent a great challenge for system operators due to the unpredictability associated with power generation, which can directly impact the planning and operation of the electrical grid. To deal with this challenge, this work proposes a load forecasting methodology using recurrent neural networks with LSTM architecture, considering the impact of the distributed photovoltaic solar generation connected to the Brazilian distribution grid. Load forecasts are made for the Brazilian National Interconnected System and for the subsystems that integrate it, taking into account a short-term horizon, of 24 hours, in hourly intervals, and a medium-term horizon, of 60 months, in monthly intervals. The results indicate that the methodology can be an efficient tool for obtaining load forecasts and can also be used for different forecast horizons than those presented in this work. The MAPE found for short-term forecasts is no more than 2 percent and for medium-term forecasts, no more than 3.5 percent.

[pt] Por conta dos rápidos avanços tecnológicos, percebe-se uma mudança nos hábitos e das necessidades das pessoas. Há uma dependência cada vez maior de aparelhos eletrônicos como smartphones, notebooks etc. Construir baterias com grande capacidade energética é um dos desafios atuais para aumentar a autonomia dos aparelhos eletrônicos. Entretanto, uma alternativa que pode ajudar a manter aparelhos eletrônicos por mais tempo longe das tomadas é o compartilhamento de baterias. Existem na literatura muitos estudos envolvendo o compartilhamento de baterias no contexto de veículos elétricos, porém não são encontradas aplicações em smartphones. Um parâmetro importante a ser monitorado neste contexto é o estado de saúde (SoH). Até o momento, não há um consenso na literatura acerca do melhor modelo para estimar o SoH de baterias devido à falta de métodos bem estabelecidos. Assim, o objetivo geral desta dissertação foi construir um modelo para estimar a curva de estado de saúde, por meio do estado de carga, com vistas a estimar a saúde de baterias de íon-lítio. O modelo proposto foi baseado em redes neurais recorrentes. Para treinar e validar o modelo, foi construído um sistema para a realização de ensaios destrutivos, sendo possível estudar o comportamento de baterias de íon-lítio ao longo de toda vida útil. O modelo proposto foi capaz de estimar o SoH das baterias estudadas com boa exatidão, sob diferentes parâmetros de carga/descarga. O diferencial do modelo são baixa complexidade computacional, mesmo envolvendo modelos de redes neurais, e serem adotados parâmetros de entrada de fácil medição. / [en] Because of the fast technological advances, there is a change in people s habits and needs. There is an increasing dependence on electronic devices such as smartphones, notebooks etc. Building batteries with great energy capacity is one of the current challenges to increase the autonomy of electronic devices. However, an alternative that can help keep electronic devices longer away from sockets is battery swap. There are many studies in the literature involving the sharing of batteries in the context of electric vehicles, but no applications are found in smartphones. An important parameter to be monitored in this context is state of health (SoH). To date, there is no consensus in the literature about the best model for estimating battery SoH due to the lack of well-established methods. Thus, the objective of this dissertation is to build a model to estimate the state of health curve, with a view to classifying the health of lithium-ion batteries, through state of charge curve, for applications involving battery swap aiming to use in smartphones. The proposed model was based on recurrent neural networks. To train and validate the model, a system was built to perform destructive tests, being possible to study the behavior of lithium-ion batteries throughout its useful life. The proposed model was able to estimate the SoH of the batteries studied with good precision, under different charge / discharge parameters. The distinction of the model is low computational complexity, even involving neural network models, and easy-to-measure input parameters are adopted.

[pt] Este trabalho propõe e avalia arquiteturas profundas para o reconhecimento de culturas agrícolas a partir de seqüências de imagens multitemporais de sensoriamento remoto. Essas arquiteturas combinam a capacidade de modelar contexto espacial prórpia de redes totalmente convolucionais com a capacidade de modelr o contexto temporal de redes recorrentes para a previsão prever culturas agrícolas em cada data de uma seqüência de imagens multitemporais. O desempenho destes métodos é avaliado em dois conjuntos de dados públicos. Ambas as áreas apresentam alta dinâmica espaçotemporal devido ao clima tropical/subtropical e a práticas agrícolas locais, como a rotação de culturas. Nos experimentos verificou-se que as arquiteturas propostas superaram os métodos recentes baseados em redes recorrentes em termos de Overall Accuracy (OA) e F1-score médio por classe. / [en] This work proposes and evaluates deep learning architectures for multi-date agricultural crop recognition from remote sensing image sequences. These architectures combine the spatial modelling capabilities of fully convolutional networks and the sequential modelling capabilities of recurrent networks into end-to-end architectures so-called fully convolutional recurrent networks, configured to predict crop type at multiple dates from a multitemporal image sequence. Their performance is assessed over two publicly available datasets. Both datasets present highly spatio-temporal dynamics due to their tropical/sub-tropical climate and local agricultural practices such as crop rotation. The experiments indicated that the proposed architectures outperformed state of the art methods based on recurrent networks in terms of Overall Accuracy (OA) and per-class average F1 score.

Justificativa: Falhas recorrentes de implantação (FRI) são uma fonte de grande frustração para pacientes e especialistas que, frequentemente buscam intervenções com o objetivo de atingir resultados favoráveis. A prevalência exata dessa condição é de difícil estimativa, uma vez que existem diversas definições para caracterizá-la. Diversas intervenções que visam a melhora dos resultados reprodutivos dessas pacientes já foram propostas. Entretanto, nenhuma revisão sistematizada abordou, simultaneamente, todas as potenciais estratégias para esse grupo de mulheres. Dessa forma, a eficácia e a segurança dessas intervenções não são bem definidas. Devido ao alto número de intervenções descritas para esse fim, julgamos que uma metanálise que as contemple de forma abrangente é importante para casais, especialistas e pesquisadores do assunto. Objetivos: Avaliar a eficácia e segurança das intervenções que visam a melhora do resultado reprodutivo das pacientes com FRI submetidas a um novo tratamento de reprodução assistida. Métodos de busca: As buscas por estudos randomizados e controlados, publicados e em andamento, foram realizadas nas principais bases de dados eletrônicas. Adicionalmente, as listas de referências de estudos incluídos e revisões semelhantes foram avaliadas pelos autores. A última busca eletrônica foi realizada em fevereiro de 2018. Critérios de Elegibilidade: Foram considerados elegíveis apenas os estudos verdadeiramente randomizados que comparassem quaisquer intervenções destinadas a esse grupo depacientes. No presente estudo, consideramos como FRI a história de duas ou mais falhas prévias. Extração e análise de dados: Dois autores realizaram, individualmente, a seleção de estudos, extração de dados e análise do risco de viés. Discordâncias foram resolvidas em consulta a um terceiro autor. Os pesquisadores de estudos potencialmente elegíveis foram contatados sempre que necessário para obtenção de informações adicionais. Resultados: Foram identificados 2794 registros; desses, 62 estudos foram incluídos, representando uma população de 9308 pacientes, submetidas a 26 intervenções diferentes. Informações sobre 24 intervenções e 8461 pacientes foram submetidas à análise quantitativa. Não há evidências de alta ou moderada qualidade de que alguma dessas intervenções seja realmente eficaz para a melhora dos resultados reprodutivos de pacientes com FRI. As seguintes intervenções se mostraram benéficas: assisted hatching, injúria endometrial, histeroscopia, uso de FSH urinário + recombinante para estimulação endometrial e administração intrauterina de hCG. Porém as evidências são de baixa qualidade, o que nos traz incerteza em relação aos seus reais efeitos. Todas as outras intervenções identificadas não permitiram nenhuma outra conclusão adicional, uma vez que as evidências foram avaliadas como de muito baixa qualidade ou não foram encontrados estudos randomizados que as tivessem avaliado. Conclusões: Evidências de ensaios clínicos randomizados não sustentam o uso de nenhuma intervenção para a melhora dos resultados reprodutivos de pacientes com FRI. Todos os achados foram julgados como de baixa ou muito baixa qualidade, o que nos traz incerteza quanto aos seus reais efeitos na prática clínica. Deve-se estar ciente de que o emprego de tais intervenções impõe despesas e riscos adicionais para as pacientes. Além disso, a falta de critérios universalmente aceitos para odiagnóstico de falha recorrente de implantação é uma importante limitação para o avanço do conhecimento sobre essa condição / Background: Recurrent implantation failure (RIF) is a source of deep frustration to couples and clinicians, who often look for interventions to improve the reproductive outcomes. Its exact prevalence is difficult to determine because there are several definitions used to describe the condition. Several interventions aiming to improve reproductive outcomes for such patients have been studied. However, there are no systematic reviews that focus on all potential interventions for improving reproductive outcomes in women with RIF undergoing assisted reproduction techniques. The efficacy and safety of these interventions are not clear. Because of the large number of potential interventions for this condition, it would be very difficult to be aware of the current evidence for all of them. We believe this systematic review is important for subfertile couples, clinicians and researchers. Objectives: To assess the efficacy and safety of interventions designed to improve reproductive outcomes in women with RIF undergoing ART. Search methods: We searched for randomised controlled trials (RCT) in electronic databases (Cochrane Gynaecology and Fertility Group (CGF), The Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE Ovid, EMBASE Ovid, PsycINFO, PsycINFO Ovid, CINAHL, LILACS), trials registers (ClinicalTrials.gov, ISRCTN registry, The WHO International Clinical Trials Registry Platform, World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform) and grey literature (OpenGrey); in addition, we handsearched the reference lists of included studies and similar reviews. We performed the last electronic search on 22 Feb 2018.Selection criteria: We considered eligible only truly randomised controlled trials comparing any intervention designed to improve outcomes in women with repeat implantation failure (RIF) compared to other intervention, placebo or no treatment. For study selection, we defined RIF as two or more previous failures Data collection and analysis: Two authors independently performed study selection, data extraction, and assessment of the risk of bias. Any disagreements were solved by consulting a third review author. Study\'s authors were contacted whenever needed to solve any queries. Results: the search retrieved 2794 records; from those, sixty-two studies were included, comprising 9308 participants, submitted to 26 different interventions. Data from 24 interventions and 8461 participants were pooled for quantitative analysis. We found no high or even moderate quality evidence that any of the tested interventions are really effective to improve reproductive outcomes of women with RIF undergoing a new IVF treatment. We observed low-quality evidence of benefit for women with RIF with the following interventions: assisted hatching, endometrial Injury, hysteroscopy, the use of human + recombinant FSH for ovarian stimulation and intrauterine hCG administration. All the other listed interventions did not allow any further conclusion: either very low-quality evidence or no evidence from RCTs. Conclusions: Evidence from RCTs does not support the use of any specific intervention for improving reproductive outcomes in women with RIF. All evidences were deemed of low to very low quality, which makes us uncertain of their real effectiveness on clinical practice. One should be aware that the employment of such interventions imposes additional expenses and risks. Additionally, the lack of universally accepted criteria for recurrent implantation failure is an important limitation for the advance of knowledge regarding this condition.More studies are needed to evaluate their real effect. Maybe even more importantly is to create universally accepted criteria for defining implantation failure; only them one will be able to test interventions for this specific group

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T18:28:45Z No. of bitstreams: 1 FabioSilva.pdf: 1098466 bytes, checksum: a72dcced91748fe6c54f3cab86c19849 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T18:28:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FabioSilva.pdf: 1098466 bytes, checksum: a72dcced91748fe6c54f3cab86c19849 (MD5) Previous issue date: 2008-06-20 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) / Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão (FAPEMA) / We present in this work the results about two neural networks methods to solve the algebraic Riccati(ARE), what are used in many applications, mainly in the Linear Quadratic Regulator (LQR), H2 and H1 controls. First is showed the real symmetric form of the ARE and two methods based on neural computation. One feedforward neural network (FNN), that de¯nes an error as function of the ARE and a recurrent neural network (RNN), which converts a constrain optimization problem, restricted to the state space model, into an unconstrained convex optimization problem de¯ning an energy as function of the ARE and Cholesky factor. A proposal to chose the learning parameters of the RNN used to solve the ARE, by making a surface of the parameters variations, thus we can tune the neural network for a better performance. Computational experiments related with the plant matrices perturbations of the tested systems in order to perform an analysis of the behavior of the presented methodologies, that are based on homotopies methods, where we chose a good initial condition and compare the results to the Schur method. Two 6th order systems were used, a Doubly Fed Induction Generator(DFIG) and an aircraft plant. The results showed the RNN a good alternative compared with the FNN and Schur methods. / Apresenta-se nesta dissertação os resultados a respeito de dois métodos neuronais para a resolução da equação algébrica de Riccati(EAR), que tem varias aplicações, sendo principalmente usada pelos Regulador Linear Quadrático(LQR), controle H2 e controle H1. É apresentado a EAR real e simétrica e dois métodos baseados em uma rede neuronal direta (RND) que tem a função de erro associada a EAR e uma rede neuronal recorrente (RNR) que converte um problema de otimização restrita ao modelo de espaço de estados em outro de otimização convexa em função da EAR e do fator de Cholesky de modo a usufruir das propriedades de convexidade e condições de otimalidade. Uma proposta para a escolha dos parâmetros da RNR usada para solucionar a EAR por meio da geração de superfícies com a variação paramétrica da RNR, podendo assim melhor sintonizar a rede neuronal para um melhor desempenho. Experimentos computacionais relacionados a perturbações nos sistemas foram realizados para analisar o comportamento das metodologias apresentadas, tendo como base o princípio dos métodos homotópicos, com uma boa condição inicial, a partir de uma ponto de operação estável e comparamos os resultados com o método de Schur. Foram usadas as plantas de dois sistemas: uma representando a dinâmica de uma aeronave e outra de um motor de indução eólico duplamente alimentado(DFIG), ambos sistemas de 6a ordem. Os resultados mostram que a RNR é uma boa alternativa se comparado com a RND e com o método de Schur.

A teoria de sistemas semidinâmicos impulsivos é um capítulo importante e moderno da teoria de sistemas dinâmicos topológicos. Sistemas impulsivos descrevem processos de evolução que sofrem variações de estado de curta duração e que podem ser consideradas instantâneas. Os sistemas impulsivos admitem vários fenômenos interessantes às vezes, por causa da sua irregularidade, e às vezes por causa da sua regularidade. Para muitos fenômenos naturais, os modelos determinísticos mais realistas são frequentemente descritos por sistemas que envolvem impulsos. Esta teoria vem sendo desenvolvida continuamente. O presente trabalho apresenta resultados originais sobre a teoria de conjuntos minimais, movimentos recorrentes, movimentos quase periódicos e fracamente quase periódicos, teoria de estabilidade de Lyapunov, teoria da quase estabilidade de Zhukovskij e, finalmente, a construção de trajetórias negativas para sistemas semidinâmicos com impulsos. Os resultados novos apresentados neste trabalho estão contidos em três artigos, dos quais dois já foram aceitos para publicação. Veja [13], [14] e [15] / The theory of impulsive semidynamical systems is an important and modern chapter of the theory of topological dynamical systems. Impulsive systems describe the evolution of process whose continuous dynamics are interrupted by abrupt changes of state. This kind of systems admits various interesting phenomena sometimes, because of their irregularity, and sometimes because of their regularity. In many natural phenomena, the real deterministic models are often described by systems which involve impulses. This theory has been developed continuously. This work presents original results involving the theory of minimal sets, recurrent motions, almost periodic and weakly almost periodic motions, the study of Lyapunov stability and Zhukovshij Quasi stability and the construction of negative trajectories for impulsive semidynamical systems. The new results presented in this work are contained in three papers namely [13], [14] and [15]

[pt] A tarefa de Processamento de Linguagem Natural consiste em analisar linguagens naturais de forma computacional, facilitando o desenvolvimento de programas capazes de utilizar dados falados ou escritos. Uma das tarefas mais importantes deste campo é a Análise de Dependência. Tal tarefa consiste em analisar a estrutura gramatical de frases visando extrair aprender dados sobre suas relações de dependência. Em uma sentença, essas relações se apresentam em formato de árvore, onde todas as palavras são interdependentes. Devido ao seu uso em uma grande variedade de aplicações como Tradução Automática e Identificação de Papéis Semânticos, diversas pesquisas com diferentes abordagens são feitas nessa área visando melhorar a acurácia das árvores previstas. Uma das abordagens em questão consiste em encarar o problema como uma tarefa de classificação de tokens e dividi-la em três classificadores diferentes, um para cada sub-tarefa, e depois juntar seus resultados de forma incremental. As sub-tarefas consistem em classificar, para cada par de palavras que possuam relação paidependente, a classe gramatical do pai, a posição relativa entre os dois e a distância relativa entre as palavras. Porém, observando pesquisas anteriores nessa abordagem, notamos que o gargalo está na terceira sub-tarefa, a predição da distância entre os tokens. Redes Neurais Recorrentes são modelos que nos permitem trabalhar utilizando sequências de vetores, tornando viáveis problemas de classificação onde tanto a entrada quanto a saída do problema são sequenciais, fazendo delas uma escolha natural para o problema. Esse trabalho utiliza-se de Redes Neurais Recorrentes, em específico Long Short-Term Memory, para realizar a tarefa de predição da distância entre palavras que possuam relações de dependência como um problema de classificação sequence-to-sequence. Para sua avaliação empírica, este trabalho segue a linha de pesquisas anteriores e utiliza os dados do corpus em português disponibilizado pela Conference on Computational Natural Language Learning 2006 Shared Task. O modelo resultante alcança 95.27 por cento de precisão, resultado que é melhor do que o obtido por pesquisas feitas anteriormente para o modelo incremental. / [en] The Natural Language Processing task consists of analyzing the grammatical structure of a sentence written in natural language aiming to learn, identify and extract information related to its dependency structure. This data can be structured like a tree, since every word in a sentence has a head-dependent relation to another word from the same sentence. Since Dependency Parsing is used in many applications like Machine Translation, Semantic Role Labeling and Part-Of-Speech Tagging, researchers aiming to improve the accuracy on their models are approaching this task in many different ways. One of the approaches consists in looking at this task as a token classification problem, using different classifiers for each sub-task and joining them in an incremental way. These sub-tasks consist in classifying, for each head-dependent pair, the Part-Of-Speech tag of the head, the relative position between the two words and the distance between them. However, previous researches using this approach show that the bottleneck lies in the distance classifier. Recurrent Neural Networks are a kind of Neural Network that allows us to work using sequences of vectors, allowing for classification problems where both our input and output are sequences, making them a great choice for the problem at hand. This work studies the use of Recurrent Neural Networks, in specific Long Short-Term Memory networks, for the head-dependent distance classifier sub-task as a sequence-to-sequence classification problem. To evaluate its efficiency, this work follows the line of previous researches and makes use of the Portuguese corpus of the Conference on Computational Natural Language Learning 2006 Shared Task. The resulting model attains 95.27 percent precision, which is better than the previous results obtained using incremental models.