Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T22:04:28Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2013-07-16T18:06:35Z : No. of bitstreams: 1 174771.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / À frente de pequenas e médias empresas encontram-se indivíduos responsáveis pelo processo de criação e desenvolvimento empresarial. É de suma importância identificar quais são as características e atributos que contribuem para determinar o sucesso desses empreendedores. Esta tese, através de seus resultados, comprovou a hipótese da existência de características da personalidade e comportamento de indivíduos que obtiveram sucesso que os diferenciam de outros que não obtiveram sucesso em seus empreendimentos. Isso foi possível por meio de um método que possibilita captar a incerteza e a existência de informações predominantes em um conjunto de dados, utilizando um sistema neurodifuso.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T02:37:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T22:31:56Z : No. of bitstreams: 1 138964.pdf: 1552749 bytes, checksum: 601dd4405424197392c2a231ffe85727 (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Metrologia Científica e Industrial, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T12:39:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 284635.pdf: 4885627 bytes, checksum: c2aafc84150b8addb4daf7e42a815bd2 (MD5) / Ensaios de compressores constituem uma ferramenta essencial no desenvolvimento de sistemas de refrigeração mais eficientes. Um dos ensaios mais representativos é o de desempenho. Tais ensaios são geralmente realizados em bancadas que apresentam incertezas de medição muito altas quando comparadas aos ganhos incrementais que devem ser analisados. Isso implica uso de técnicas estatísticas e faz com que ensaios tenham que ser replicados. Associando-se a esse fato há um longo tempo demandado por cada ensaio, o que torna evidente a dificuldade e o alto custo associado a tal análise. A demora do ensaio é devida principalmente ao longo tempo que o compressor e a bancada levam para entrar em condições de regime permanente - condição nominal de ensaio. Trabalhos recentes mostraram que é viável reduzir o tempo de ensaio empregando redes neurais artificiais (RNA) para analisar o compressor ainda em condições transitórias. Esta dissertação visa contribuir com a validação da técnica de redução de tempos demandados por ensaios de desempenho de compressores de refrigeração através do uso de redes neurais artificiais (RNA). Nesse contexto, foi avaliada a aplicação da técnica em diferentes compressores sob diferentes condições operacionais. A técnica neural avaliada analisa a evolução dos valores das variáveis de ensaio durante o período transitório e tira conclusões quanto ao instante de entrada em regime de cada uma das variáveis de interesse: consumo; capacidade; COP. Além disso, a técnica neural realiza a inferência do valor final de ensaio das variáveis de interesse logo após a entrada em regime permanente dessas. Um sistema desenvolvido usando tal técnica foi implantado em bancada de ensaios de uma empresa. Os resultados obtidos mostram que a aplicação de RNA pode reduzir drasticamente o tempo demandado por tais ensaios.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-22T16:02:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O sequenciamento de genomas inteiros é, sem dúvida, uma grande conquista, mas o significado dessa massa acumulada de dados está apenas começando a ser desvendado. O acúmulo de uma grande quantidade de dados biológicos, relativo à pesquisa de genes e proteínas provou ser necessário abstrair o significado biológico desses dados. Esse grande volume de dados tem sido acumulado desde o lançamento das pesquisas em biologia molecular depois da proposta do modelo de dupla-hélice do DNA e a aplicação do sequenciamento de proteínas e do próprio DNA. A predição da estrutura tridimensional de uma proteína, conhecida também como estrutura terciária, em função de sua seqüência de DNA ou seqüência de aminoácidos é o objeto de estudo desse trabalho. Desenvolver um modelo e conseqüentemente uma aplicação computacional para agregar informação ao processo de predição dessa estrutura é o norteador principal do trabalho. Dado que as proteínas são construídas a partir da informação contida no DNA, uma vez conhecido o gene pode-se deduzir a seqüência de aminoácidos. É necessário então, determinar sua estrutura. Para determinar a estrutura de uma proteína é necessário analisar as seqüências de DNA e de aminoácidos, procurando então padrões na geração destas estruturas. Constata-se, portanto, que o conhecimento da estrutura de proteínas em nível atômico permitirá descrever como a forma particular de uma proteína determina, por sua vez, a sua função. Dessa forma, o problema consiste em determinar a relação entre seqüência e estrutura. Considerou-se a Inteligência Artificial (IA) vital para o estudo do modelo computacional, pois devido à dimensão das cadeias de DNA e a complexidade do processo biológico, torna-se inviável uma solução puramente algorítmica. O modelo de predição utiliza uma rede neural com função de base radial (RBF), que determina as estruturas secundárias de uma seqüência e as transforma em coordenadas para uma visualização tridimensional. O modelo apresentou resultados compatíveis com abordagens que utilizam outros métodos já mencionados na literatura. Percebe-se que o papel da estrutura tridimensional de uma proteína face ao seu contexto funcional na biologia molecular, a transição da seqüência de aminoácidos para a estrutura funcional, a importância dessa estrutura para os profissionais da área, e conseqüentemente desse setor para a sociedade, e por fim, a importância de desenvolver modelos e métodos computacionais mais precisos, são assuntos que merecem estudos mais aprofundados.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciências da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-24T04:54:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 252385.pdf: 5217834 bytes, checksum: 1e4b5b42b072de961cc5882ecc5c346d (MD5) / O presente trabalho apresenta um modelo híbrido wavelet/redes neurais, onde é empregada a análise wavelet como préprocessamento para a rede neural. Desta forma a análise desempenhará papel de extrator de características. Baseado nas características extraídas, a rede neural artificial efetua a aproximação de função com o intuito de retornar valores de previsão da série temporal desejada. Como validador para o modelo é utilizada a série temporal da vazão do Rio Itajaí Açu. Para a escolha da wavelet, a ser aplicado na quantização do modelo, são elencadas vinte candidatas (haar, db3, db5, db7, db10, db15, db20, coif1, coif2, coif3, coif4, coif5, sym3, sym5, sym7, sym10, sym15, sym20, chroma4 e chroma6). Testes repetitivos são efetuados tirando índices de erro para selecionar a melhor candidata. Baseado sob a wavelet selecionada para a resolução do problema de previsão é feito uma análise de combinações de anela/sobreposição para averiguar o comportamento do modelo utilizando diferentes parâmetros. Como resultado, obtiveramse índices de acertos relativamente parecidos utilizando uma quantidade de dados de inferência menor, devido característica de transformação das wavelets. Em outros casos é constatado um ganho computacional, o que é discutido separando o processo em quatro etapas distintas e simulando várias configurações para um mesmo exemplo. The present work presents a hybrid model wavelet/neural networks, which is employed wavelet analysis as a preprocessing work for the artificial neural network. This preprocessing activity will cast as a feature extraction. In these features extracted the neural network makes the approximation with the aim of returning values of the time series forecasting desired. To validate the model is used the Itajaí Açu river#s flow history. Regarding the avelet#s choice, twenty candidates were enrolled in order to be applied in the quantization of the model, as follows: haar, db3, db5, db7, db10, db15, db20, coif1, coif2, coif3, coif4, coif5, sym3, sym5, sym7, sym10, sym15, ym20, chroma4 and chroma6. Repetitive tests are performed to extract error rates for selecting the best candidate. Based on the selected wavelet to solve the problem of forecasting time series, an analysis is made using a combination of window size/overlap to investigate the behavior using different parameters. The results obtained are very similar using a lower amount of data due to the characteristics of the wavelet transform. In other cases a computational gain is obtained which is discussed separating the process into four distinct stages and simulating various configurations for the same arrangement.

Orientador: Naasson Pereira de Alcantara Junior / Banca: Diógenes Pereira Gonzaga / Banca: José Alfredo Covolan Ulson / Resumo: Este trabalho apresenta uma contribuição ao estudo de técnicas para a detecção de defeitos em tubulações metálicas, causados pela ação agressiva dos fluidos conduzidos pelos mesmos, ou ações atmosféricas. O trabalho consiste no mapeamento e classificação da assinatura magnética que cada defeito, em uma tubulação metálica. A assinatura magnética do defeito pode ser entendida como sendo o padrão apresentado pela indução magnética na superfície do tubo, na presença de defeitos, objetos de investigação deste trabalho. Os defeitos simulados tiveram uma variação na altura e largura. Após as simulações, foram gerados vetores com valores da indução magnética na superfície logo acima de cada defeito simulado (assintura magnética). Os vetores obtidos foram utilizados para o treinamento de duas redes... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents an investigation into the use of the finite element method and artificial neural networks in the identification of defects in industrial plants metallic tubes, due to the aggressive actions of the fluids contained by them, and/or atmospheric agents. The methodology used in this study consists of simulating a very large number of defects in a metallic tube, using the finite element method. Both variations in width and height of the defects are considered. Then, the obtained results are used to generate a set of vectors for the training of two perception multilayer artifical neural network. The first one was used to classify a group of new defects, simulated by the finite element method and the second one was used... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2008. / Submitted by Jaqueline Oliveira (jaqueoliveiram@gmail.com) on 2008-12-08T17:55:24Z No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_2008_JorcenilsonPMaia.pdf: 1026960 bytes, checksum: 0ed32a4b9d193605512450260d8db2f7 (MD5) / Approved for entry into archive by Georgia Fernandes(georgia@bce.unb.br) on 2009-02-17T18:34:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_2008_JorcenilsonPMaia.pdf: 1026960 bytes, checksum: 0ed32a4b9d193605512450260d8db2f7 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-02-17T18:34:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_2008_JorcenilsonPMaia.pdf: 1026960 bytes, checksum: 0ed32a4b9d193605512450260d8db2f7 (MD5) / O principal objetivo deste trabalho é avaliar o uso de técnicas de previsão de séries temporais com Redes Neurais Artificiais. Como aplicação, foi analisada a demanda do volume de crédito com recursos livres no Sistema Financeiro Nacional. Utilizaram-se técnicas de análise multivariadas para determinar as séries independentes que explicam a variável dependente (Recursos Livres). A sugestão deste trabalho é utilizar redes neurais em cooperação com métodos estatísticos, buscando alcançar melhores resultados que aqueles obtidos com técnicas estatísticas isoladamente. O trabalho inicia-se com considerações sobre previsões de séries temporais e uma caracterização breve sobre redes neurais. A seguir, o estudo de caso utilizando uma série histórica de recursos livres no Sistema Financeiro Nacional. Encerra-se com conclusões e recomendações. _________________________________________________________________ ABSTRACT / The main objective of this work is to evaluate the use Artificial Neural Networks in the time series prediction. Specifically, we study credit volume with free resources in the National Financial System. Multivariate data analysis was used to identify independent series that explain the dependent variable (Free Resources). Our approach is to use Artificial Neural Networks in cooperation with statistic techniques, looking for better results than those obtained with statistics alone. The work begins with an overview on prediction of time series and a brief review of Artificial Neural Networks. Next, a case study is presented, using a historical series of free resources in the National Financial System, followed by conclusions and recommendations.

Este trabalho tem como objetivo o levantamento e análise de fatores intervenientes na capacidade de processamento de veículos em cabines de praças de pedágio com o recolhimento manual de tarifas. Buscando o entendimento de como estes fatores interferem nos tempos de atendimento nas cabines foi realizada uma análise estatística e posterior modelagem, que utilizou redes neurais artificiais. Redes neurais artificiais são úteis no entendimento de problemas com alto grau de complexidade, que agregam diversas variáveis de entrada com relações não-lineares entre si. As variáveis de entrada escolhidas para a modelagem foram forma de pagamento, intensidade de fluxo, valor das tarifas e classes de veículos. A variável de saída foi o tempo de atendimento nas cabines de cobrança de pedágios. Foram obtidos três modelos que buscaram refletir a variação dos tempos de atendimento para um mesmo conjunto de dados de entrada: Modelo de Tempos Mínimos de Atendimento; Modelo de 85° Percentil de Tempos de Atendimento, e; Modelo de Tempos Máximos de Atendimento. As análises de sensibilidade dos modelos indicaram que tempos de atendimento são fortemente influenciados pelo fluxo de veículos nas praças. Quanto mais intenso o fluxo de veículos, tempos mínimos de atendimento tendem a sofrer leve aumento, indicando pequena perda de rendimento do processo. Perda de rendimento pode ser resultado de (i) necessidade de digitação das placas de licença dos veículos no sistema operacional das praças-dificuldade de visualização das mesmas em situação de filas, e (ii) desgaste físico dos arrecadadores. O desgaste físico dos arrecadadores também se apresenta como provável causa para o aumento de tempos mínimos de atendimento para fluxos altos. Quanto mais intenso o fluxo de veículos, menores são os tempos máximos de atendimento. Quanto maior o fluxo de veículos nas praças, as modelagens indicam uma maior estabilidade do sistema com relação ao processamento de veículos.

Esta dissertação apresenta um modelo conceitual do padrão de comportamento de pedestres em travessias semaforizadas. O modelo propõe uma estrutura de classificação dos pedestres de acordo com suas atitudes ao atravessar uma via. A análise envolve a consideração de fatores que podem influenciar as decisões dos pedestres sobre onde e quando iniciar a trajetória de travessia. O uso adequado das travessias semaforizadas é definido como conformidade de travessia. A conformidade de travessia pode ser de dois tipos: espacial, relacionada à localização em que o pedestre atravessa a via e, temporal, relacionada ao momento em que o pedestre decide iniciar a travessia. O modelo conceitual foi aplicado na área central da cidade de Porto Alegre. Com o objetivo de estimar as conformidades de travessia foram realizadas modelagens com redes neurais artificiais. Esta ferramenta proporciona o entendimento de problemas com alto grau de complexidade, que agregam variáveis com relações não-lineares entre si. As variáveis utilizadas na modelagem foram (i) gap máximo, (ii) gap crítico, (iii) 85° percentil de gaps, (iv) volume de pedestres, (v) volume de veículos, (vi) velocidade de veículos, (vii) largura da via, (viii) largura da travessia e, (ix) tempo de espera pelo verde no semáforo. Os resultados demonstraram que as características particulares de cada local têm influência nas conformidades de travessia. As análises de sensibilidade dos modelos indicaram que as variáveis relacionadas às características locais de geometria e condições de entorno das travessias exercem maior influência sobre a conformidade de travessia espacial. Por outro lado, a modelagem indicou que as características do regime do tráfego são os aspectos mais importantes na determinação da conformidade de travessia temporal.

A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos.