Nesta tese é proposta uma implementação para a solução do problema inverso com as estimativas das propriedades radiativas (o albedo de espalhamento simples, a espessura ótica do meio e as reflectividades difusas) a partir dos valores das intensidades de radiação que deixam o meio participante utilizando uma abordagem híbrida de sistemas neuro-fuzzy (SNF), o qual combina a utilização de sistemas de inferência fuzzy com as redes neurais artificiais. Busca-se com a utilização desse sistema híbrido integrar a habilidade dos sistemas fuzzy no tratamento de informações inexatas, imprecisas, e vagas, e a capacidade das redes neurais artificiais de tratar o aprendizado por experiência e a generalização do conhecimento. É proposta também uma metodologia de máquinas de comitês neuro-fuzzy na solução deste problema inverso em transferência radiativa. Foi observado paralelamente que a solução dos sistemas neuro-fuzzy e dos sistemas híbridos de máquinas de comitê neuro-fuzzy, apresentam baixa qualidade nos resultados quando são utilizados os dados experimentais com os menores coeficientes de sensibilidade para os parâmetros que serão estimados. Por outro lado, quando são utilizados dados com maior sensibilidade, são obtidos melhores resultados. Esta abordagem procura evitar a possibilidade da não convergência desses métodos. / In this thesis is proposed an implementation for solving the inverse problem with the estimates of radiative properties (the single scattering albedo, the optical thickness of the media and the diffuse reflectivities) by the values of the intensities of radiation that leaves the participant medium using a hybrid approach of neuro-fuzzy systems, which combines the use of fuzzy inference systems with artificial neural networks. The use of this hybrid system try to include the ability of fuzzy systems in the treatment of inaccurate, imprecise, and vague data, and the ability of artificial neural networks to deal with learning from experience and widespread knowledge. Also is proposed a methodology for machines committees in neuro-fuzzy solution of this inverse problem in radiative transfer. It was observed in parallel that the solution of neuro-fuzzy systems and hybrid systems neuro-fuzzy committee machines, have a poor quality results when using the experimental data with the lowest sensitivity coefficients for the parameters that will be estimated. Moreover, when data are used with greater sensitivity, better results are obtained. This approach seeks to avoid the possibility of non-convergence in such methods.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:BDTD_UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:897 |
| Date | 08 August 2010 |
| Creators | Mauro Cesar Cantarino Gil |
| Contributors | Antônio José da Silva Neto, Luiz Biondi Neto, Francisco José da Cunha Pires Soeiro, João Flávio Vieira de Vasconcellos, João Carlos Correia Baptista Soares de Mello, Rosana da Paz Ferreira Pinheiro |
| Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, UERJ, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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