Orientador: Prof. Dr. Peter M. E. Claessens / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Neurociência e Cognição, 2014. / Zumbido (tinnitus) é um distúrbio comum de audição, muitas vezes debilitante em graus variados. Dado que zumbido é uma condição multifacetada, com sintomas que frequentemente são psicológicos e subjetivos, e com muitas causas potenciais, a diagnose deste distúrbio não é trivial. Por exemplo, zumbido pode ser objetivo e mensurável ou subjetivo e produzido por fatores neurais que podem ser de localização mais periférica ou central. Este projeto de mestrado propõe o desenvolvimento de um sistema especialista médico para apoiar clínicos na indicação de tratamento para zumbido. Este estudo foca em três tipos de tratamento para zumbido, a saber, dieta, medicação e aparelho auditivo, como também nas combinações, para categorização supervisionada. Redes Bayesianas ingênuas (naive) foram utilizadas para relacionar uma diversidade de resultados de exames e elementos de anamnese a indicações de tratamento por clínicos. Como tratamentos não são mutualmente exclusivos, a categorização deve levar em conta casos multi-label, isto é, a possibilidade de indicações diferentes de tratamento simultâneas. Com o objetivo de mapear as probabilidades a posteriori das indicações diferentes de tratamento para classificação multi-label , a diferença entre as distribuições a posteriori foi usada como critério para resolver o problema multi-label. Esta estratégia foi avaliada e o desempenho comparada a uma estratégia mais simples de mapeamento single-label. Os resultados mostram que a acurácia da abordagem multi-label é melhor que o ajuste single-label. O sistema fornece assim um primeiro passo satisfatório do desenvolvimento de um sistema de apoio médico futuramente mais amplo, integrado e dinâmico. / Tinnitus is a common hearing disorder, often debilitating to varying degrees. Given that tinnitus is a multifaceted condition, with symptoms that are often psychological and subjective, and with many different possible causes, its diagnosis is not trivial. For example, tinnitus can be objective and measureable or subjective and produced by neural factors which can either be more peripheral or more centrally located. This Master¿s project proposes the development of a medical expert system to assist clinicians in the indication of treatment for tinnitus. This study focused on three types of treatment for tinnitus, namely, Diet, Medication and Hearing Aid, as well as on their combinations for supervised categorization. Naïve Bayes networks were used to relate a diversity of test results and elements of the anamnesis to treatment referrals by clinicians. Because treatments are not mutually exclusive, the categorization needs to take into account multi-labeling cases, that is, the possibility of several simultaneous treatment indications. In order to map the posterior probabilities of the different treatment indications to multi-labeling classification, the difference between posterior probabilities was used as a criterion to solve the multi-labeling problem. This strategy was evaluated and its performance compared to a simpler single-labeling mapping strategy. The result shows that the accuracy of the multi-labeling approach is higher than a single-labeling adjustment. The system thus provides a first satisfactory step in the development of a more encompassing, integrated and dynamic medical support system.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-19T07:40:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T20:25:55Z : No. of bitstreams: 1 185537.pdf: 40032877 bytes, checksum: b9ac28c438deed5dee0518cab3b11c55 (MD5) / O presente trabalho relata a necessidade, na era atual, da utilização de sistemas especialistas para auxiliar os tomadores de decisão empresarial, pois a enorme quantidade de informações encontradas nas bases de dados das empresas torna a análise destas sem a ajuda da informática inviável, uma vez que a capacidade de inferência humana é limitada. Além da precisão da extração de conhecimento novo útil a partir das informações contidas nestas bases de dados de forma automática computacionalmente, pois tal conhecimento pode ser utilizado para a formação da base de conhecimento de um sistema especialista. Procedeu-se então, a busca na literatura para a realização desta tarefa, encontrando a área de descoberta de conhecimento em base de dados como orientação para tal, a qual propõe a aplicação de algoritmos de mineração de dados, além de atividades de pré-processamento dos dados e pós-processamento do conhecimento descoberto, entre outras. Dentre os algoritmos de mineração de dados encontrados destaca-se o ID3, o qual realiza a aprendizagem supervisionada a partir de exemplos, representando o conhecimento descoberto através de árvore de decisão. Fazendo a "leitura" da árvore pode-se representar este conhecimento na forma de regras e com parte do embasamento teórico de regras de associação calcular o suporte (probabilidade) e a confiança de cada regra. Assim, este estudo possibilitou a criação de uma metodologia de uso de técnicas de indução para criação de regras de sistemas especialistas. Tal metodologia conduziu a criação de um protótipo de software, denominado GARP, que proporciona a geração automática de regras probabilísticas podendo ser usadas em qualquer shell de sistemas especialistas baseada em regras. Para validação desta metodologia, o protótipo criado foi submetido a testes utilizando-se bases de dados fictícios como também, uma aplicação real do jogo de empresas GI-EPS. Por fim, são apresentadas algumas constatações referentes a aplicação desta metodologia em relação ao algoritmo de mineração de dados utilizado, o ID3.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-09-19T19:51:49Z No. of bitstreams: 1 DaniloCurveloDeSouza_TESE.pdf: 2406741 bytes, checksum: 3c85e2f4d8b969a73d53e67544840db1 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-09-20T19:36:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DaniloCurveloDeSouza_TESE.pdf: 2406741 bytes, checksum: 3c85e2f4d8b969a73d53e67544840db1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-20T19:36:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DaniloCurveloDeSouza_TESE.pdf: 2406741 bytes, checksum: 3c85e2f4d8b969a73d53e67544840db1 (MD5) Previous issue date: 2017-06-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / A presente tese apresenta uma t?cnica inovadora ? designada como sistema especialista baseado em regras ponderado por tend?ncias (SEBRPT) ? fundamentada na integra??o de duas ferramentas existentes na ?rea de intelig?ncia artificial, os sistemas especialistas (SE) e a an?lise qualitativa de tend?ncias (QTA). Um dos objetivos desta abordagem ? usufruir das principais vantagens associadas a cada uma das ferramentas utilizadas, tais como a facilidade de se representar o conhecimento atrav?s de regras e a capacidade de extrair o comportamento e as tend?ncias de um sinal cont?nuo. Esta metodologia tamb?m permite preencher uma lacuna entre m?todos puramente baseado em n?meros (quantitativos) e m?todos puramente simb?licos (qualitativos), permitindo assim uma obten??o de resultados a partir de um processo de infer?ncia baseado tanto nos valores exatos como nas tend?ncias de um determinado sinal. Dessa forma, a t?cnica abordada possibilita a extra??o de um "fator de certeza" associado a uma regra previamente modelada por um especialista, descartando assim a l?gica puramente booleana (verdadeiro/falso) adotada nos sistemas especialistas cl?ssicos. O m?todo proposto permite uma ado??o direta em ambientes industriais, especialmente na ?rea de automa??o inteligente. Seus principais recursos e caracter?sticas, com aplica??o no monitoramento de processos industriais, ser?o demonstrados por simula??es e resultados experimentais baseados no benchmark conhecido como o processo de Tennessee Eastman.

Este trabalho apresenta os princípios básicos utilizados no desenvolvimento de um sistema especialista para síntese de cavernas de embarcações. Uma fatia do navio, contendo o anel transversal a ser analisado, é extraída do restante da estrutura e modelada como bidimensional. A interação da fatia com a estrutura longitudinal é feita considerando os elementos longitudinais pesados como apoios elásticos nos pontos de interseção com a fatia. A interação com o chapeamento é representada por uma distribuição de tensões de cisalhamento ao longo dos elementos no anel. Consegue-se, assim, condições de contorno para o modelo bidimensional muito semelhantes àquelas encontradas em um modelo tridimensional. O sistema desenvolvido, denominado TRANSEC, admite como dados de entrada a linha moldada da seção transversal, discretizada em elementos de viga, os carregamentos devido a pressão lateral ou concentrado, e uma tabela de perfis de onde o sistema buscará o perfil adequado para cada trecho de viga discretizado. O perfil adequado ou ótimo será aquele de menor peso e que resulte em solicitações estruturais enquadradas em uma faixa de tensões admissíveis previamente estabelecida pelo usuário. O sistema é composto por três módulos: um de elementos finitos, responsável pelos cálculos estruturais; um módulo gráfico, encarregado da elaboração de desenhos da estrutura; e um módulo de gerenciamento, com o objetivo de fornecer uma comunicação amigável com o usuário, além de gerenciar os outros dois módulos. O programa foi utilizado para a síntese de duas estruturas anteriormente otimizadas por modelos tridimensionais em elementos finitos. Foram encontrados resultados similares pelas duas metodologias porém com uma diferença significativa: o tempo dispensado utilizando o sistema TRANSEC, poucas horas, contra semanas pelo modelo tridimensional. O sistema TRANSEC se mostrou uma poderosa ferramenta, principalmente nas fases iniciais da espiral de projeto de embarcações. / This work presents the basic principles used in the development of an expert system for ship's transversal frame synthesis. A slice of the ship which contains the transversal frame is taken out from the remaining structure and modelled as a two-dimensional shape. The interaction of the transversal frame with the longitudinal structure is done considering the longitudinal stiffeners as elastic supports for the slice. The interaction with the shell plating is represented by a shear stress distribuition along the transverse frame. Based on this assumption, it is possible to get boundary conditions for the two-dimensional model similar to those associated with a three-dimensional model. The developed system, named TRANSEC, accept as input data the transverse section molded line, discretized by beam elements ; the load due to the lateral pressure and a beam cross section table from where the system chooses which one is suitable for each discrete piece of the beam. The suitable or optimum beam cross section will be the one with less weigh and which results in structural loads according to previouly adopted admissible stress levels. The system contains three units: one of Finite Element, that does structural calculus; one Graphic Module for the model's drawings and one Manager Module, aiming to provide a user friendly communication, besides controling the two other modules. The program was applied on two structures synthesis that were optimized by three-dimesional Finite Element models. The obtained results are similar for both procedures, but with a significant difference: the time spent on using the expert system, few hours, is much less than the days spent on using three-dimensinal models. The TRANSEC system can be considered a powerful tool , mainly in the initial phase of ship transverse structural design.

[pt] O rastreamento ocular (eye-tracking) possibilita rastrear a posição e a direção do olhar de uma pessoa sobre algum tipo de estímulo (e.g., imagens ou vídeos). O uso desta tecnologia permite identificar eventos inerentes à visão humana, que contém informações implícitas capazes de revelar aspectos importantes sobre o comportamento de um indivíduo durante uma determinada tarefa. Porém, identificar essas informações requer um conjunto de habilidades para interpretar os dados de rastreamento ocular e relacioná-los com conhecimentos de domínios específicos. Nesse contexto, pode-se fazer grande proveito de sistemas inteligentes para agregar os conhecimentos e experiências de especialistas junto às respostas do dispositivo de rastreamento ocular. Dessa forma, o objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia para criar sistemas baseados em eye-tracking, para enriquecer o processo de avaliação de um indivíduo frente a uma determinada tarefa, resultando em um modelo para representar o conhecimento dos especialistas sobre aspectos subjetivos, visando automatizar esse processo avaliativo. Portanto, o presente trabalho toma como caso de uso a avaliação da relação entre comportamento visual e eficácia de indivíduos na resolução de testes inspirados em Matrizes Progressivas de Raven. Esses testes são comumente usados na psicologia para medir inteligência e a capacidade de raciocínio abstrato a partir da visualização de imagens. Optamos por utilizar uma abordagem baseada em regras fuzzy, por permitir armazenar conhecimento de forma mais transparente e legível aos usuários finais. As regras do modelo foram desenvolvidas e validadas com o auxílio de um especialista da área da psicologia. O sistema foi testado com dados extraídos de um grupo de usuários e apresentou resultados promissores. Os achados e modelos obtidos nessa pesquisa poderão ser utilizados como alicerce para o desenvolvimento de sistemas mais robustos. / [en] Eye-tracking makes it possible to track the position and direction of a person s gaze on some stimulus (e.g., images or videos). This technology allows us to identify events inherent to human vision, containing implicit information capable of revealing essential aspects of one s behavior during a given task. However, identifying these pieces of information is a complex task that requires a set of skills to interpret the eye-tracking data and relate it to domain-specific knowledge. In this context, one can use intelligent systems to couple the knowledge and experience of specialists with the responses from the eye-tracking device. Thus, the main objective of this work is to propose a methodology to create eye-tracking-based systems to improve the assessment of subjects during specific tasks, resulting in a model that can represent the specialist s knowledge over subjective aspects to automate this process. Therefore, the present work s use case is the evaluation of the relationship between visual behavior and efficiency in solving tests inspired by Raven s Progressive Matrices. Those tests are commonly used in psychology to measure intelligence and abstract reasoning through image visualization. We chose an approach based on fuzzy rules, as it allows us to represent knowledge in a more readable way to end-users. The model s rules were developed and validated alongside a specialist in psychology. The system was tested with data extracted from users and showed promising results. The findings and models obtained in this research may be used as a foundation for the development of more robust systems.

O presente trabalho descreve a aplicação de um modelo híbrido para sistemas especialistas em um problema de tomada de decisão, do tipo classificatório. O modelo híbrido para sistemas especialistas, denominado SECOX-HI, foi desenvolvido utilizando-se dois mecanismos de representação de conhecimento. O conhecimento é representado por um conjunto de estruturas de dados relacionais e por redes neurais. As estruturas de dados relacionais permitem uma representação flexível e compreensível do conhecimento do domínio, enquanto que as redes neurais possibilitam a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, e a implementação do aprendizado indutivo. O modelo de redes neurais utilizado foi o Modelo Neural Combinatório (MNC), capaz de realizar o aprendizado heurístico através de reconhecimento de padrões observados. A metodologia de construção de grafos de conhecimento foi utilizada para capturar o conhecimento dos especialistas sobre o domínio da aplicação. Adicionalmente, os conceitos da lógica nebulosa foram empregados para modelar as variáveis nebulosas do domínio da aplicação, bem como para definir a função de pertinência dos conjuntos nebulosos relacionados a essas variáveis. A metodologia de aquisição de conhecimento e a fase de engenharia de conhecimento são detalhadas no trabalho, assim como a determinação das variáveis nebulosas e os conjuntos nebulosos associados. O modelo híbrido para sistemas especialistas, SECOX-HI, foi aplicado no problema de detecção de regime de operação do reservatório da usina hidroelétrica de Passo Real, no sistema hidroelétrico Jacuí, na companhia estadual de energia elétrica do Estado do Rio Grande do Sul (CEEE). Para a validação do SECOX-HI, montaram-se três versões da base de conhecimento. A primeira versão, Bl, contém os casos de ocorrências históricas levantados no centro de operações do sistema. A segunda versão, B2, foi montada a partir dos grafos de conhecimento colhidos dos especialistas. A terceira versão da base de conhecimento, B3, constituí-se numa base híbrida, formada por porções das versões Bl e B2. Também, para efeito de validação do sistema, foi montada uma base de testes. A base de testes é composta por 30 ocorrências, aleatóriamente selecionadas. A versão Bl do sistema concluiu corretamente 29 (96. 7 %) dos 30 diagnósticos da base de testes. A versão B2 do sistema concluiu corretamente 22 (73.4 %) dos 30 casos apresentados, e a versão híbrida do sistema, B3, concluiu corretamente 27 (90 %) dos 30 casos apresentados. Pelos resultados obtidos na validação do modelo, pode-se verificar a eficiência do formalismo híbrido na representação do conhecimento; a eficiência e aplicabilidade de modelos de redes neurais para a implementação de métodos de aquisição automática de conhecimento, principalmente quando existe um banco de casos disponível para o treinamento da rede neural; a aplicabilidade da tecnologia de sistemas especialistas no suporte à decisão. Como principais contribuições deste trabalho, pode-se destacar a i aplicação da lógica nebulosa numa situação real, para a interpretação e modelagem de conceitos imprecisos; a utilização e validação de uma metodologia para aquisição de conhecimento, baseada em grafos; a especificação e aplicação de um modelo computacional que incorpora a explicitação automática de conhecimento, via registros de ocorrências históricas, e o aprendizado indutivo, pelo refinamento do conhecimento armazenado nas redes neurais. / This dissertation describes the application of a hybrid model for classification expert systems in a decision making environment. The hybrid model for expert systems, named SECOX-HI, employs two knowledge representation mechanism. The knowledge is represented by a set of relational data structures and neural networks. The relational data structures provide flexible and comprehensible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition, by a case database, and enable the implementation of machine learning techniques. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. These model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The methodology used for knowledge acquisition was the construction of knowledge graphs, extracted from the domain experts. In addition, the fuzzy logic concepts was used to model the fuzzy variables of the application domain, as well as to define the membership functions of the fuzzy sets related to these variables. The knowledge acquisition methodology, the knowledge engineering phase and the especification of the fuzzy variables are fully discussed. The SECOX-HI system was applied at classification of operation states of the floodgates movements from a reservoir in a hydroeletric company named CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica Rio Grande do Sul). To validate SECOX-HI system, three vers10ns of the knowledge base were consructed. The first version, Bl, was automatically created based on the training of the case database. The case database is formed by records of historicals occurrences retrieved from the databases of the eletric company, CEEE. The second version, B2, is based upon the knowledge graphs extracted from experts in operation of floodgates. The third version, B3, is a hybrid version formed by parts of knowledge base version Bl and B2. To validate these three versions of the knowledge base, 30 cases were randomly selected from the same database that originated the case database, excluding ali cases that had already been previously selected. Version Bl gave 29 (96,7%) correct diagnoses out of 30; version B2 gave 22 (73,4%) correct diagnoses and version B3 gave 27 (90 ,0%) correct diagnoses. These results point to the efficiency of the hybrid formalism to the knowledge representation, the efficiency and applicability of neural networks models to implement the automatic knowledge acquisition methods, mainly when there is a case database available for training the neural model. The results also showed the applicability of expert systems in the role of a decision support tool. The main contribuitions of this research are the application of fuzzy logic m a real world problem to interpret and model imprecise concepts; the using and validation of a knowledge acquisition methodology based on knowledge graphs; the design and application of a computational model that provides automatic knowledge I acquisition by a case database and inductive learning through the refinement of the neural network knowledge.

Ferramentas computacionais têm sido utilizadas na área de nutrição desde os anos de 1960 e buscam auxiliar o nutricionista no cálculo de nutrientes e no planejamento de cardápios, visando o apoio na tomada de decisão. Assim, a utilização da informática na execução dessas tarefas disponibiliza ao nutricionista tempo necessário para que desenvolva outras atividades específicas voltadas ao atendimento dos pacientes/clientes. Entre as ferramentas computacionais, destacam-se os sistemas especialistas (SE) que resolvem problemas de forma parecida com o especialista humano, sobre determinados campos do conhecimento. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi conceber uma ferramenta computacional utilizando a base de dados de Avaliação de Ingestão de Nutrientes da Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (TBCA BD-AIN) para gerar planos alimentares personalizados, considerando as preferências alimentares e necessidades nutricionais do paciente/cliente. Os passos para o desenvolvimento desse trabalho incluíram: (i) diferenciação entre as ferramentas computacionais disponíveis; (ii) caracterização da consulta em nutrição; (iii) definição do protocolo de atendimento clínico para a consulta em nutrição; (iv) adequação da TBCA BD-AIN a ser utilizada na ferramenta computacional; (v) definição das preferências; (vi) implementação da ferramenta computacional; (vii) avaliação dos resultados gerados pela ferramenta computacional. A ferramenta computacional desenvolvida, chamada Nutri - Soluções inteligentes em nutrição, uma web application, caracterizada como SE, utilizou a técnica de máquina de estados finito (MEF), para representar a expertise do nutricionista, na elaboração dos planos alimentares. Os planos alimentares gerados foram avaliados por nutricionistas (n=18) com experiência em atendimento clínico (10,83±7,02 anos). A avaliação de 105 planos alimentares diários (7 planos alimentares para 15 casos fictícios) apresentou adequação quanto às recomendações nutricionais e preferências propostas, além de selecionar alimentos/preparações dos diferentes grupos (conforme a refeição), e considerar características sensoriais, mostrando 89,2% de concordância para os itens avaliados. Dessa forma, a ferramenta proposta contribuirá com: (i) otimização do atendimento clínico, pois auxiliando na redução dos cálculos realizados, o nutricionista disponibilizará mais tempo da consulta em nutrição para atenção ao paciente/cliente; (ii) apoio à decisão, uma vez que os planos alimentares apresentarão maior probabilidade de estarem adequados quanto às recomendações nutricionais; (iii) adesão à prescrição dietética, pois os planos alimentares serão elaborados com base nas escolhas/preferências do paciente/cliente. / Computational tools have been used in the area of nutrition since the 1960s and seek to assist the nutritionist in calculating nutrients and planning menus, aiming at support in decision making. Thus, the use of information technology in the execution of these tasks provides the nutritionist with the time needed to develop other specific activities aimed at patient/client care. Among the computational tools, stand out the expert systems (ES) that solve problems in a similar way with the human expert, on certain fields of knowledge. In this context, the objective of this work was to design a computational tool using the Nutrient Intake Assessment database of the Brazilian Food Composition Table (TBCA BD-AIN, acronym in Portuguese) to generate personalized menu, considering the food preferences and nutrient requirements of the patient/client. The steps for the development of this work included: (i) differentiation between the available computational tools; (ii) characterization of the nutrition consultation; (iii) definition of the protocol of clinical care for the consultation in nutrition; (iv) adequacy of TBCA BD-AIN to be used in the computational tool; (v) definition of preferences; (vi) implementation of the computational tool; (vii) evaluation of the results generated by the computational tool. The computational tool developed, called Nutri - Intelligent Solutions in Nutrition, a web application, characterized as ES, used the Finite State Machine (FSM) technique to represent the nutritionist\'s expertise in the elaboration of menu. The menu generated were evaluated by nutritionists (n= 18) with experience in clinical care (10.83±7.02 years). The evaluation of 105 daily menus (7 food plans for 15 fictitious cases) was adequate for the nutritional recommendations and preferences proposed, besides selecting foods/preparations of the different groups (according to the meal), besides considering sensorial characteristics, showing 89.7% agreement for the evaluated items. Thus, the proposed tool will contribute to: (i) optimization of clinical care, because by helping to reduce the calculations performed, the nutritionist will provide more consultation time in nutrition for patient/client care; (ii) decision support, since menu are more likely to be adequate for nutritional recommendations; (iii) adherence to the dietary prescription, since the menus will be elaborated based on the patient/client\'s choices/preferences.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / Quando o sistema elÃtrico experimenta qualquer distÃrbio uma avalanche de alarmes à reportada ao Centro de OperaÃÃo do Sistema (COS) dificultando ao operador na identificaÃÃo da causa do distÃrbio. O grande volume de informaÃÃes disponibilizado pelos sistemas supervisÃrios em condiÃÃo de falta no sistema elÃtrico à de pouco valor se nÃo possibilitar um rÃpido diagnÃstico, para uma pronta e correta tomada de decisÃo e restabelecimento à condiÃÃo normal de operaÃÃo. Usando como entrada os dados informados pelo SCADA foi desenvolvido um Sistema de DiagnÃstico de Faltas (SDF), baseado em Redes de Petri Coloridas (RPC), que filtra as informaÃÃes do SCADA e à capaz de fornecer em tempo real aos operadores o diagnÃstico para as faltas no sistema. O diagnÃstico à obtido a partir da simulaÃÃo off-line de um expressivo nÃmero de possÃveis faltas no sistema em que a marcaÃÃo final da RPC para cada falta à convertida em diagnÃstico. Um Programa Especialista foi desenvolvido para a interpretaÃÃo da marcaÃÃo final fornecida pela RPC para geraÃÃo automÃtica do diagnÃstico de falta. O Programa Especialista interpreta os resultados do modelo RPC independente do sistema elÃtrico monitorado, diagnosticando os eventos que ocorrem tanto em uma subestaÃÃo quanto nas linhas de transmissÃo que ligam as subestaÃÃes, fornecendo um diagnÃstico rÃpido, sucinto, e com formato e linguagem comuns ao operador. / When a fault occurs in an electrical system often an avalanche of information is made available to the System Operation Center making it difficult to the operator to identify the cause of the fault. The great deal of information provided by the supervisory system is of any value if it does not make easy to the operator, to take a right and prompt decision to bring the system back to normal operation. Based on the SCADA information a Fault Diagnosis System (SDF) was developed, which uses the Colored Petri Nets (CPN) method to filter out the large amount of information made available by the SCADA system and then to give the fault diagnosis. The drawback of the SDF is that the fault diagnosis is developed off line from the CPN final markings for all the likely fault conditions on the power system. In this work an Expert Program is developed to automatically convert the CPN final markings into the system fault diagnosis. The Expert Program interprets the results of the CPN model independent of the monitored electrical system, it diagnosis events that occur in substations as much as the transmission lines that connect the substations, providing a fast and concise diagnosis with common format and language to the operator.

O presente trabalho descreve a aplicação de um modelo híbrido para sistemas especialistas em um problema de tomada de decisão, do tipo classificatório. O modelo híbrido para sistemas especialistas, denominado SECOX-HI, foi desenvolvido utilizando-se dois mecanismos de representação de conhecimento. O conhecimento é representado por um conjunto de estruturas de dados relacionais e por redes neurais. As estruturas de dados relacionais permitem uma representação flexível e compreensível do conhecimento do domínio, enquanto que as redes neurais possibilitam a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, e a implementação do aprendizado indutivo. O modelo de redes neurais utilizado foi o Modelo Neural Combinatório (MNC), capaz de realizar o aprendizado heurístico através de reconhecimento de padrões observados. A metodologia de construção de grafos de conhecimento foi utilizada para capturar o conhecimento dos especialistas sobre o domínio da aplicação. Adicionalmente, os conceitos da lógica nebulosa foram empregados para modelar as variáveis nebulosas do domínio da aplicação, bem como para definir a função de pertinência dos conjuntos nebulosos relacionados a essas variáveis. A metodologia de aquisição de conhecimento e a fase de engenharia de conhecimento são detalhadas no trabalho, assim como a determinação das variáveis nebulosas e os conjuntos nebulosos associados. O modelo híbrido para sistemas especialistas, SECOX-HI, foi aplicado no problema de detecção de regime de operação do reservatório da usina hidroelétrica de Passo Real, no sistema hidroelétrico Jacuí, na companhia estadual de energia elétrica do Estado do Rio Grande do Sul (CEEE). Para a validação do SECOX-HI, montaram-se três versões da base de conhecimento. A primeira versão, Bl, contém os casos de ocorrências históricas levantados no centro de operações do sistema. A segunda versão, B2, foi montada a partir dos grafos de conhecimento colhidos dos especialistas. A terceira versão da base de conhecimento, B3, constituí-se numa base híbrida, formada por porções das versões Bl e B2. Também, para efeito de validação do sistema, foi montada uma base de testes. A base de testes é composta por 30 ocorrências, aleatóriamente selecionadas. A versão Bl do sistema concluiu corretamente 29 (96. 7 %) dos 30 diagnósticos da base de testes. A versão B2 do sistema concluiu corretamente 22 (73.4 %) dos 30 casos apresentados, e a versão híbrida do sistema, B3, concluiu corretamente 27 (90 %) dos 30 casos apresentados. Pelos resultados obtidos na validação do modelo, pode-se verificar a eficiência do formalismo híbrido na representação do conhecimento; a eficiência e aplicabilidade de modelos de redes neurais para a implementação de métodos de aquisição automática de conhecimento, principalmente quando existe um banco de casos disponível para o treinamento da rede neural; a aplicabilidade da tecnologia de sistemas especialistas no suporte à decisão. Como principais contribuições deste trabalho, pode-se destacar a i aplicação da lógica nebulosa numa situação real, para a interpretação e modelagem de conceitos imprecisos; a utilização e validação de uma metodologia para aquisição de conhecimento, baseada em grafos; a especificação e aplicação de um modelo computacional que incorpora a explicitação automática de conhecimento, via registros de ocorrências históricas, e o aprendizado indutivo, pelo refinamento do conhecimento armazenado nas redes neurais. / This dissertation describes the application of a hybrid model for classification expert systems in a decision making environment. The hybrid model for expert systems, named SECOX-HI, employs two knowledge representation mechanism. The knowledge is represented by a set of relational data structures and neural networks. The relational data structures provide flexible and comprehensible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition, by a case database, and enable the implementation of machine learning techniques. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. These model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The methodology used for knowledge acquisition was the construction of knowledge graphs, extracted from the domain experts. In addition, the fuzzy logic concepts was used to model the fuzzy variables of the application domain, as well as to define the membership functions of the fuzzy sets related to these variables. The knowledge acquisition methodology, the knowledge engineering phase and the especification of the fuzzy variables are fully discussed. The SECOX-HI system was applied at classification of operation states of the floodgates movements from a reservoir in a hydroeletric company named CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica Rio Grande do Sul). To validate SECOX-HI system, three vers10ns of the knowledge base were consructed. The first version, Bl, was automatically created based on the training of the case database. The case database is formed by records of historicals occurrences retrieved from the databases of the eletric company, CEEE. The second version, B2, is based upon the knowledge graphs extracted from experts in operation of floodgates. The third version, B3, is a hybrid version formed by parts of knowledge base version Bl and B2. To validate these three versions of the knowledge base, 30 cases were randomly selected from the same database that originated the case database, excluding ali cases that had already been previously selected. Version Bl gave 29 (96,7%) correct diagnoses out of 30; version B2 gave 22 (73,4%) correct diagnoses and version B3 gave 27 (90 ,0%) correct diagnoses. These results point to the efficiency of the hybrid formalism to the knowledge representation, the efficiency and applicability of neural networks models to implement the automatic knowledge acquisition methods, mainly when there is a case database available for training the neural model. The results also showed the applicability of expert systems in the role of a decision support tool. The main contribuitions of this research are the application of fuzzy logic m a real world problem to interpret and model imprecise concepts; the using and validation of a knowledge acquisition methodology based on knowledge graphs; the design and application of a computational model that provides automatic knowledge I acquisition by a case database and inductive learning through the refinement of the neural network knowledge.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 1989563 bytes, checksum: 193dd115cfa8aafb378ad7f27755c060 (MD5) Previous issue date: 2010-08-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The use of Virtual Reality techniques in computational systems intends to generate immersive and interactive systems. The interactive and immersive nature of such systems motivates their use in simulations of various situations. The recent questions raised about the traditional paradigms of teaching in the medical field and the technological advances that permits the development of high fidelity simulations, encouraged the building of virtual simulators in order to provide study and training in medical procedures. The aim of this work is to discuss the use of Virtual Reality based simulators to help the teaching and training of medical procedures. As a product of this research, it is detailed the development of a Virtual Reality simulation system to gynecological examination. The objective of this system is providing of a three-dimensional and interactive environment to help the teaching and training of gynecological examination. Other important feature of the system is the assessment of the user interaction. By the end of this work, it is discussed the studies, research and development results and are proposed future works. / A utilização de técnicas de Realidade Virtual na construção de sistemas computacionais procura gerar sistemas imersivos e interativos. Estas características fazem com que estes sistemas sejam utilizados em simulações de diversas situações do cotidiano. Tais características, associadas aos crescentes questionamentos levantados sobre os paradigmas tradicionais de ensino na área médica e ao avanço tecnológico que permite a criação de simulações cada vez mais realistas, alavancaram a construção de simuladores virtuais com o intuito de prover estudo e treinamento de procedimentos médicos. O objetivo deste trabalho é discutir a utilização de simuladores computacionais baseados em Realidade Virtual para o auxílio ao ensino e treinamento de procedimentos médicos, particularmente em ginecologia. Como uma conseqüência direta deste estudo foi proposto e desenvolvido um sistema de simulação de exame ginecológico baseado em RV, o SITEG. Este simulador tem por finalidade o fornecimento de um ambiente tridimensional e interativo para o estudo e treinamento na realização do exame ginecológico, com a possibilidade do monitoramento e avaliação da interação do usuário. No final deste trabalho são discutidos os resultados dos estudos, da pesquisa e da implementação do simulador e são propostos trabalhos futuros no desenvolvimento do sistema.