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Redes neurais recorrentes para produção de sequências temporais / Recurrent neural networks for production of temporal sequencesD\'Arbo Junior, Hélio 20 March 1998 (has links)
Dois problemas de planejamento de trajetórias são tratados nesta dissertação, sendo um discreto e outro contínuo. O problema discreto consiste em estabelecer todos os estados intermediários de uma trajetória para levar um conjunto de quatro blocos de uma posição inicial à uma posição meta. O problema contínuo consiste em planejar e controlar a trajetória do braço mecânico PUMA 560. A classe de modelos que se utilizou nesta dissertação foram os modelos parcialmente recorrentes. O problema discreto foi utilizado com a finalidade de comparar os seis modelos propostos, buscando obter um modelo com bom desempenho para resolução de problemas de produção de seqüências temporais. Para o problema contínuo aplicou-se apenas o modelo que apresentou melhor desempenho na resolução do problema discreto. Em ambos os casos são apresentados como entrada para a rede, o ponto inicial e o ponto meta. Dois tipos de testes foram aplicados as arquiteturas: teste de produção e de generalização de seqüências temporais. Para cada problema foram criados quatro tipos distintos de trajetórias, com graus de complexidades diferentes. Para o problema discreto, em média, a arquitetura com realimentação da camada de saída para a camada de entrada e da camada de entrada para ela mesma, todos-para-todos, foi a que apresentou menor número de épocas e também os menores valores de erro durante o treinamento. Foi o único que conseguiu recuperar todos os padrões treinados e de forma geral apresentou melhor capacidade de generalização. Por isto, este modelo foi escolhido para ser aplicado na resolução do problema contínuo, tendo bom desempenho, conseguindo reproduzir as trajetórias treinadas com grande precisão. Para o problema discreto todos os modelos apresentaram baixa capacidade de generalização. Para o problema contínuo o modelo abordado apresentou-se de forma satisfatória mediante o acréscimo de ruído. / Two trajectory planning problems are discussed in this work, one of them being discrete and the other continuous. The discrete problem consists in establishing all the intermediate states o f a trajectory to move a set of four blocks from a initial to a goal position. The continuous problem consists in planning and controlling the trajectory of the PUMA 560 mechanical arm. The class of models utilized in this work were the partially recurrent models. The discrete problem was used in order to compare the six proposed models, aiming at the acquisition of a model with a good performance for the resolution of production of temporal sequence problems. For the continuous problem, only the model that presented better performance in solving the discrete problem was applied. The initial and goal point are presented as input for the network in both problems. Two types of tests were applied to the architectures: production and generalization of temporal sequence tests. Four distinct types of trajectories with different complexity levels were created for each problem. In average, for the discrete problem, the architecture with feedback from the output to the input layer and from input layer to itself all-to-all presented the lowest epoch number in addition to the lowest error values during the training. This was the only model that managed to recover all the patterns trained and in general presented better generalization capacity. For this reason, this model was chosen to be applied in the resolution of the continuous problem. It presented a good performance to the production of mechanical arm trajectories, managing to reproduce the trained trajectories with great accuracy. For the discrete problem, all the models presented low generalization capacity. For the continuous problem, the approached model presented itself in a satisfactmy manner by means of noise addition.
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Redes neurais recorrentes para produção de sequências temporais / Recurrent neural networks for production of temporal sequencesHélio D\'Arbo Junior 20 March 1998 (has links)
Dois problemas de planejamento de trajetórias são tratados nesta dissertação, sendo um discreto e outro contínuo. O problema discreto consiste em estabelecer todos os estados intermediários de uma trajetória para levar um conjunto de quatro blocos de uma posição inicial à uma posição meta. O problema contínuo consiste em planejar e controlar a trajetória do braço mecânico PUMA 560. A classe de modelos que se utilizou nesta dissertação foram os modelos parcialmente recorrentes. O problema discreto foi utilizado com a finalidade de comparar os seis modelos propostos, buscando obter um modelo com bom desempenho para resolução de problemas de produção de seqüências temporais. Para o problema contínuo aplicou-se apenas o modelo que apresentou melhor desempenho na resolução do problema discreto. Em ambos os casos são apresentados como entrada para a rede, o ponto inicial e o ponto meta. Dois tipos de testes foram aplicados as arquiteturas: teste de produção e de generalização de seqüências temporais. Para cada problema foram criados quatro tipos distintos de trajetórias, com graus de complexidades diferentes. Para o problema discreto, em média, a arquitetura com realimentação da camada de saída para a camada de entrada e da camada de entrada para ela mesma, todos-para-todos, foi a que apresentou menor número de épocas e também os menores valores de erro durante o treinamento. Foi o único que conseguiu recuperar todos os padrões treinados e de forma geral apresentou melhor capacidade de generalização. Por isto, este modelo foi escolhido para ser aplicado na resolução do problema contínuo, tendo bom desempenho, conseguindo reproduzir as trajetórias treinadas com grande precisão. Para o problema discreto todos os modelos apresentaram baixa capacidade de generalização. Para o problema contínuo o modelo abordado apresentou-se de forma satisfatória mediante o acréscimo de ruído. / Two trajectory planning problems are discussed in this work, one of them being discrete and the other continuous. The discrete problem consists in establishing all the intermediate states o f a trajectory to move a set of four blocks from a initial to a goal position. The continuous problem consists in planning and controlling the trajectory of the PUMA 560 mechanical arm. The class of models utilized in this work were the partially recurrent models. The discrete problem was used in order to compare the six proposed models, aiming at the acquisition of a model with a good performance for the resolution of production of temporal sequence problems. For the continuous problem, only the model that presented better performance in solving the discrete problem was applied. The initial and goal point are presented as input for the network in both problems. Two types of tests were applied to the architectures: production and generalization of temporal sequence tests. Four distinct types of trajectories with different complexity levels were created for each problem. In average, for the discrete problem, the architecture with feedback from the output to the input layer and from input layer to itself all-to-all presented the lowest epoch number in addition to the lowest error values during the training. This was the only model that managed to recover all the patterns trained and in general presented better generalization capacity. For this reason, this model was chosen to be applied in the resolution of the continuous problem. It presented a good performance to the production of mechanical arm trajectories, managing to reproduce the trained trajectories with great accuracy. For the discrete problem, all the models presented low generalization capacity. For the continuous problem, the approached model presented itself in a satisfactmy manner by means of noise addition.
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Análise da evolução temporal do sinal nos detectores de superfície do Observatório Pierre Auger / Analysis of the temporal evolution of the signal in surface detectors of the Pierre Auger ObservatoryBenatti, Alexandre 19 June 2018 (has links)
Os detectores de superfície do observatório Pierre Auger são tanques repletos de água e completamente escuros com sensores fotomultiplicadores instalados na parte interna. Quando as partículas carregadas de chuveiros atmosféricos atravessam a água com velocidade acima a da luz nesse meio, geram radiação ultravioleta devido ao efeito Cherenkov. Os sensores fotomultiplicadores desses detectores medem e convertem essa radiação em sinais elétricos que são enviados para a central de dados, registrando assim um evento. Alguns eventos apresentam comportamento incomum, caracterizado por apresentar mais de uma estrutura na série temporal, coincidentes em pelo menos dois detectores de superfície distantes. Esse trabalho se dedicou a investigar sobre as características e origens desses eventos. Devido ao grande número de dados registrados pelo Observatório Pierre Auger, foi preciso desenvolver uma ferramenta computacional para reconhecer e selecionar aqueles eventos que apresentam as estruturas desejadas de forma automática. Após, esse filtro, tentamos determinar um padrão buscando semelhanças ou tendências em variáveis dos chuveiros, como a energia e a direção de chegada. Em segunda análise olhamos para os eventos híbridos, chuveiros observados pelos detectores de superfície e pelos telescópios de fluorescência simultaneamente, de modo a analisar o desenvolvimento longitudinal do chuveiro. Na sequência, foram realizado algumas simulações de chuveiros para alguns dos eventos selecionados com o algoritmo desenvolvido. Esses eventos foram então reconstituídos, simulando uma detecção pelo observatório, com o intuito de determinar se a origem desse sinal anômalo está relacionada a uma resposta dos detectores. O último passo, foi analisar a razão entre a proporção de eventos selecionados e o número total de eventos observados em função da energia da partícula primária, o que revelou uma relação entre essas duas grandezas. / The surface detectors of Pierre Auger observatory are water filled tanks and completely dark with photomultiplier sensors installed indoors. When charged particles of air showers cross the water with velocities above that of light in this medium, ultraviolet radiation is generated due to the Cherenkov effect. The photomultiplier sensors of these detectors measure and convert this radiation into electrical signals that are sent to the data center, thus recording an event. Some events have unusual behavior, characterized by having more than one structure in its time series, coincident in at least two distant surface detectors. This work was dedicated to investigate the characteristics and origins of these events. Due to the large amount of data recorded by the Pierre Auger Observatory it was necessary to develop a computational tool to automatically recognize and select those events that present the desired structure type. After applying this filter, we tried to determine a pattern by looking for similarities or trends in air-shower variables, such as energy and direction of arrival. In a second analysis, we looked at the hybrid events, air showers observed by the surface detectors and the fluorescence telescopes simultaneously, in order to analyze the longitudinal development of air shower. In the sequence, we performed some simulations of air showers for some events selected with the developed algorithm. These events were then reconstituted, simulating a detection by the observatory for the purpose of determinin if the origin of this anomalous signal is related to a response of the detectors. The last step was to analyze the ratio between the proportion of selected events and the total number of events observed as a function of the energy of the primary particle, which revealed a relation between these two quantities.
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Análise da evolução temporal do sinal nos detectores de superfície do Observatório Pierre Auger / Analysis of the temporal evolution of the signal in surface detectors of the Pierre Auger ObservatoryAlexandre Benatti 19 June 2018 (has links)
Os detectores de superfície do observatório Pierre Auger são tanques repletos de água e completamente escuros com sensores fotomultiplicadores instalados na parte interna. Quando as partículas carregadas de chuveiros atmosféricos atravessam a água com velocidade acima a da luz nesse meio, geram radiação ultravioleta devido ao efeito Cherenkov. Os sensores fotomultiplicadores desses detectores medem e convertem essa radiação em sinais elétricos que são enviados para a central de dados, registrando assim um evento. Alguns eventos apresentam comportamento incomum, caracterizado por apresentar mais de uma estrutura na série temporal, coincidentes em pelo menos dois detectores de superfície distantes. Esse trabalho se dedicou a investigar sobre as características e origens desses eventos. Devido ao grande número de dados registrados pelo Observatório Pierre Auger, foi preciso desenvolver uma ferramenta computacional para reconhecer e selecionar aqueles eventos que apresentam as estruturas desejadas de forma automática. Após, esse filtro, tentamos determinar um padrão buscando semelhanças ou tendências em variáveis dos chuveiros, como a energia e a direção de chegada. Em segunda análise olhamos para os eventos híbridos, chuveiros observados pelos detectores de superfície e pelos telescópios de fluorescência simultaneamente, de modo a analisar o desenvolvimento longitudinal do chuveiro. Na sequência, foram realizado algumas simulações de chuveiros para alguns dos eventos selecionados com o algoritmo desenvolvido. Esses eventos foram então reconstituídos, simulando uma detecção pelo observatório, com o intuito de determinar se a origem desse sinal anômalo está relacionada a uma resposta dos detectores. O último passo, foi analisar a razão entre a proporção de eventos selecionados e o número total de eventos observados em função da energia da partícula primária, o que revelou uma relação entre essas duas grandezas. / The surface detectors of Pierre Auger observatory are water filled tanks and completely dark with photomultiplier sensors installed indoors. When charged particles of air showers cross the water with velocities above that of light in this medium, ultraviolet radiation is generated due to the Cherenkov effect. The photomultiplier sensors of these detectors measure and convert this radiation into electrical signals that are sent to the data center, thus recording an event. Some events have unusual behavior, characterized by having more than one structure in its time series, coincident in at least two distant surface detectors. This work was dedicated to investigate the characteristics and origins of these events. Due to the large amount of data recorded by the Pierre Auger Observatory it was necessary to develop a computational tool to automatically recognize and select those events that present the desired structure type. After applying this filter, we tried to determine a pattern by looking for similarities or trends in air-shower variables, such as energy and direction of arrival. In a second analysis, we looked at the hybrid events, air showers observed by the surface detectors and the fluorescence telescopes simultaneously, in order to analyze the longitudinal development of air shower. In the sequence, we performed some simulations of air showers for some events selected with the developed algorithm. These events were then reconstituted, simulating a detection by the observatory for the purpose of determinin if the origin of this anomalous signal is related to a response of the detectors. The last step was to analyze the ratio between the proportion of selected events and the total number of events observed as a function of the energy of the primary particle, which revealed a relation between these two quantities.
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