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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/23950 |
| Date | 23 June 2017 |
| Creators | Souza, Danilo Curvelo de |
| Contributors | 10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de, 21929564287, http://lattes.cnpq.br/7987212907837941, Melo, Jorge Dantas de, 09463097449, http://lattes.cnpq.br/7325007451912598, Lima, Marcelo Lopes de, 89204859687, http://lattes.cnpq.br/6689695922377496, Machado, Vinicius Ponte, 75176424304, http://lattes.cnpq.br/9385561556243194, D?ria Neto, Adri?o Duarte |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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