Dissertations / Theses: 'Redes fuzzy'

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Moura, Gabriel Barreto. "Redes probabilísticas fuzzy naive bayes." reponame:Repositório Institucional da UFSC, 2016. https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167777.

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Abstract:

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016
Made available in DSpace on 2016-09-20T04:19:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 341498.pdf: 2702580 bytes, checksum: ac52d986bff31a48f53a987366f89c76 (MD5) Previous issue date: 2016
Redes bayesianas são modelos gráficos probabilísticos capazes de modelar a incerteza estocástica e são vastamente aplicados em vários problemas de classificação. Especificamente, a estrutura naïve bayes são largamente utilizadas devido aos bons resultados atingidos, apesar da sua estrutura simples e 'ingênua'. Sistemas fuzzy, por outro lado, são modelos bem conhecidos para lidar com a imprecisão linguística por representar o conhecimento através de regras e funções de pertinências simples e interpretáveis. Porém, sistemas fuzzy tradicionais não são capazes de modelar a incerteza estocástica e, por isso, sistemas fuzzy probabilísticos foram desenvolvidos de forma a levar em consideração ambas as incertezas. Neste trabalho é proposta a rede probabilística fuzzy naïve bayes, uma combinação de sistemas fuzzy probabilísticos e redes bayesianas naïve, também capaz de modelar ambas as incertezas simultaneamente. O modelo proposto é primeiramente aplicado a um problema simples e didático de classificação para demonstrar o seu potencial e vantagem em relação a classificadores naïve bayes, enquanto mantém-se a interpretabilidade do modelo tradicional. Para testar o modelo, experimentos foram realizados em conjuntos de dados de benchmark e seus resultados são comparados a modelos de outros autores que utilizam os mesmos conjuntos de dados. A rede proposta apresenta resultados levemente inferiores a outros modelos. Porém, é observada uma vantagem qualitativa da rede proposta devido a seu alto nível de interpretabilidade.

Abstract: Bayesian networks are probabilistic graphical models capable of modeling statistical uncertainty and are widely applied in many classification problems. Specifically, Naive Bayesian networks are largely used due to their simple, naive structure, while still producing precise results. Fuzzy systems, on the other hand, are a well known technique capable of dealing with linguistic vagueness by representing knowledge with simple and interpretable rules and membership functions. As traditional fuzzy systems are unable to model statistical uncertainty, Probabilistic Fuzzy Systems were developed in order to account for both kinds of uncertainties. In this work we propose the Probabilistic Fuzzy Naive Bayes classifier as a combination of both probabilistic fuzzy systems and naive bayesian networks, also capable of simultaneously modeling both kinds of uncertainties. The proposed model is firstly applied in a very simple classification problem in order to show its potential and advantage over traditional naive bayes classifiers, while maintaining their interpretability. For validation, experiments were done using benchmark classification data sets from the UCI machine learning repository and the results are then compared with other similar alternate methods.

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Martins, Daniel Lopes. "Arquitetura de controladores fuzzy em redes foundation fieldbus." Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2011. http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15352.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielLM_DISSERT.pdf: 2854264 bytes, checksum: 7dab37a82a8722342102681fd9fbdda2 (MD5) Previous issue date: 2011-02-14
Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico
Foundation Fieldbus Industrial networks are the high standard technology which allows users to create complex control logic and totally decentralized. Although being so advanced, they still have some limitations imposed by their own technology. Attempting to solve one of these limitations, this paper describes how to design a Fuzzy controller in a Foundation Fieldbus network using their basic elements of programming, the functional blocks, so that the network remains fully independent of other devices other than the same instruments that constitute it. Moreover, in this work was developed a tool that aids this process of building the Fuzzy controller, setting the internal parameters of functional blocks and informing how many and which blocks should be used for a given structure. The biggest challenge in creating this controller is exactly the choice of blocks and how to arrange them in order to effectuate the same functions of a Fuzzy controller implemented in other kind of environment. The methodology adopted was to divide each one of the phases of a traditional Fuzzy controller and then create simple structures with the functional blocks to implement them. At the end of the work, the developed controller is compared with a Fuzzy controller implemented in a mathematical program that it has a proper tool for the development and implementation of Fuzzy controllers, obtaining comparatives graphics of performance between both
As redes industriais Foundation Fieldbus s?o redes com alto padr?o de tecnologia que permitem que usu?rios criem l?gicas de controle complexas e totalmente descentralizadas. Mesmo sendo t?o avan?adas, elas ainda possuem algumas limita??es impostas pela sua pr?pria tecnologia. Tentando solucionar uma destas limita??es, este trabalho descreve como estruturar um controlador Fuzzy dentro de uma rede Foundation Fieldbus utilizando seus elementos b?sicos de programa??o, os blocos funcionais, de forma que a rede continue sendo totalmente independente de qualquer outro dispositivo que n?o os pr?prios instrumentos que a constituem. Al?m disso, no decorrer do trabalho foi desenvolvida uma ferramenta que auxilia este processo de constru??o do controlador Fuzzy, configurando os par?metros internos aos blocos funcionais e informando quantos e quais blocos devem ser utilizados para determinada estrutura. O maior desafio em criar este controlador est? justamente na escolha dos blocos e em como arranj?-los de forma a efetuarem as mesmas fun??es de um controlador Fuzzy implementado em outro tipo de ambiente. A metodologia adotada foi dividir cada uma das fases de um controlador Fuzzy tradicional e ent?o criar estruturas simples com os blocos funcionais para implement?-las. Ao final do trabalho, o controlador desenvolvido ? comparado com um controlador Fuzzy implementado em uma programa matem?tico que possui uma ferramenta pr?pria para cria??o e execu??o de controladores Fuzzy, obtendo gr?ficos comparativos de desempenho entre ambos

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Bordignon, Fernando Luis. "Aprendizado extremo para redes neurais fuzzy baseadas em uninormas." [s.n.], 2013. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259061.

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Abstract:

Orientador: Fernando Antônio Campos Gomide
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-22T00:50:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bordignon_FernandoLuis_M.pdf: 1666872 bytes, checksum: 4d838dfb4ec418698d9ecd3b74e7c981 (MD5) Previous issue date: 2013
Resumo: Sistemas evolutivos são sistemas com alto nível de adaptação capazes de modificar simultaneamente suas estruturas e parâmetros a partir de um fluxo de dados, recursivamente. Aprendizagem a partir de fluxos de dados é um problema contemporâneo e difícil devido à taxa de aumento da dimensão, tamanho e disponibilidade temporal de dados, criando dificuldades para métodos tradicionais de aprendizado. Esta dissertação, além de apresentar uma revisão da literatura de sistemas evolutivos e redes neurais fuzzy, aborda uma estrutura e introduz um método de aprendizagem evolutivo para treinar redes neurais híbridas baseadas em uninormas, usando conceitos de aprendizado extremo. Neurônios baseados em uninormas fundamentados nas normas e conormas triangulares generalizam neurônios fuzzy. Uninormas trazem flexibilidade e generalidade a modelos neurais fuzzy, pois elas podem se comportar como normas triangulares, conormas triangulares, ou de forma intermediária por meio do ajuste de elementos identidade. Este recurso adiciona uma forma de plasticidade em modelos de redes neurais. Um método de agrupamento recursivo para granularizar o espaço de entrada e um esquema baseado no aprendizado extremo compõem um algoritmo para treinar a rede neural. _E provado que uma versão estática da rede neural fuzzy baseada em uninormas aproxima funções contínuas em domínios compactos, ou seja, _e um aproximador universal. Postula-se, e experimentos computacionais endossam, que a rede neural fuzzy evolutiva compartilha capacidade de aproximação equivalente, ou melhor, em ambientes dinâmicos, do que as suas equivalentes estáticas
Abstract: Evolving systems are highly adaptive systems able to simultaneously modify their structures and parameters from a stream of data, online. Learning from data streams is a contemporary and challenging issue due to the increasing rate of the size and temporal availability of data, turning the application of traditional learning methods limited. This dissertation, in addition to reviewing the literature of evolving systems and neuro fuzzy networks, addresses a structure and introduces an evolving learning approach to train uninorm-based hybrid neural networks using extreme learning concepts. Uninorm-based neurons, rooted in triangular norms and conorms, generalize fuzzy neurons. Uninorms bring flexibility and generality to fuzzy neuron models as they can behave like triangular norms, triangular conorms, or in between by adjusting identity elements. This feature adds a form of plasticity in neural network modeling. An incremental clustering method is used to granulate the input space, and a scheme based on extreme learning is developed to train the neural network. It is proved that a static version of the uninorm-based neuro fuzzy network approximate continuous functions in compact domains, i.e. it is a universal approximator. It is postulated and computational experiments endorse, that the evolving neuro fuzzy network share equivalent or better approximation capability in dynamic environments than their static counterparts
Mestrado
Engenharia de Computação
Mestre em Engenharia Elétrica

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Drummond, Andre Costa. "Alocação de banda passante em redes auto-ajustaveis." [s.n.], 2005. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/276307.

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Abstract:

Orientadores: Nelson Luis Saldanha da Fonseca, Mihail Devetsikiotis
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-06T01:53:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Drummond_AndreCosta_M.pdf: 993455 bytes, checksum: 8103dcfac55216025975bfe3902c91dd (MD5) Previous issue date: 2005
Resumo: Nesta dissertação, apresenta-se o framework de Redes Auto-Ajustáveis, como sendo um conjunto de técnicas capazes de prover Qualidade de Serviço (QoS), em redes multiserviço de alta velocidade. A implantação deste framework permitirá a introdução de novas aplicações multimídia com Qualidade de Serviço, nas redes backbone existentes. Para se garantir os requisitos de QoS de um fluxo, estima-se a quantidade de banda passante requerida por este. A utilização de estimadores de banda passante equivalente baseados em medições _e altamente recomendável dado que estes usam amostras de tráfego real para estimar a banda passante de um fluxo. Experimentos com tráfego sintético e real foram realizados para se comparar alguns dos principais estimadores presentes na literatura. Os estimadores Gaussian Approximation Allocation (GA) e o estimador baseado no Processo Envelope do Movimento Browniano Fractal (FEP) foram estudados em detalhes. O estimador FEP destaca-se pela sua capacidade de efetuar estimativas, em tempo-real, para diferentes classes de tráfego, e por considerar as dependências de longa duração. Para se garantir uma boa alocação dos caminhos na rede, e das capacidades de banda passante nos enlaces, são necessárias a definição, e posterior resolução de um problema de otimização de fluxos multiproduto. Para a solução deste problema, foram estudadas técnicas de otimização fuzzy, que demonstraram uma capacidade maior de se adaptar a variabilidade, e aos aumentos de demanda, existentes no tráfego de uma rede de alta velocidade. Foram realizados experimentos que simularam redes auto-ajustáveis multiserviço de alta velocidade. A abordagem proposta supera, em todas as avaliações, os resultados do modelo clássico, encorajando a utilização de técnicas fuzzy na otimização de redes auto-ajustáveis
Abstact: On this dissertation, a Self-Sizing Network Framework is capable of provide Quality of service (QoS), in high-speed multiservice networks, is presented. The implementation of this framework will allow the introduction of new multimedia applications with Quality of Service on current backbone networks. In order to provide QoS to a flow the amount of bandwidth required is estimated. The utilization of measurement based effective bandwidth estimators is highly recommended considering that those use only samples of real traffic to estimate the effective bandwidth of a flow. Some of the main estimators were compared using synthetic and real traffic. The Gaussian Approximation Allocation (GA) estimator and the Fractal Brownian Motion Envelope Process (FEP) based estimator were analized. To ensure adequate path selection and bandwidth allocation, it is required to define and solve a multicommodity flow optimization problem. To cope with that problem, fuzzy optimization technics were considered, enabling the network to cope with network traffic variability and dynamic bandwidth demand. Simulation experiments that simulate self sizing high-speed multiservice networks were carried out. The proposed model provides better results than classic models, which encourages the use of fuzzy technics on self-sizing networks optimization
Mestrado
Mestre em Ciência da Computação

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Mossin, Eduardo André. "Diagnóstico automático de redes Profibus." Universidade de São Paulo, 2012. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-10102012-162642/.

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Abstract:

Esta tese propõe a utilização de sistemas inteligentes para, automaticamente, realizar diagnósticos e localizar falhas na instalação e na operação de redes de comunicação industrial que utilizam o protocolo Profibus DP. Para tais tarefas, uma série de análises é realizada a partir dos sinais transmitidos pela camada física, de telegramas transmitidos pela camada de enlace e de funções da camada de usuário do protocolo Profibus DP. Para a análise da camada física, amostras dos sinais elétricos transmitidos são processadas e apresentadas a algumas Redes Neurais Artificiais para que sejam classificadas de acordo com a sua forma de onda. Caso estes sinais apresentem alguma deformação, o sistema indica uma provável causa para o problema, afinal, os problemas das redes Profibus originam padrões específicos e característicos impressos nas formas de onda do sinal digital. Ainda através da análise das amostras dos sinais oriundos da camada física, algumas fontes de problemas são detectadas a partir da análise do nível médio de tensão do sinal que um determinado dispositivo está transmitindo. Tal análise é realizada a partir de um Sistema Especialista. Também utilizando Sistemas Especialistas, os telegramas transmitidos pela camada de enlace deste protocolo são analisados e a partir destes, falhas de configuração são detectadas. Por fim, é proposto um sistema nebuloso responsável por indicar ao usuário um valor próximo ao ideal para a variável de tempo denominada target rotation time. A proposta foi testada e validada a partir de dados obtidos de redes Profibus estabelecidas em laboratório e de alguns dados sintéticos originados por software. Os resultados obtidos foram suficientes para a comprovação da tese de que sistemas computacionais inteligentes podem contribuir de maneira efetiva no diagnóstico de problemas em redes Profibus DP e até mesmo em outros tipos de rede.
This thesis proposes the use of intelligent systems to automatically perform diagnostics and locate faults during the installation and operation of industrial communication networks that use the Profibus DP protocol. For such tasks, some analyzes are performed from the signals transmitted by the physical layer, from telegrams transmitted by the data link layer and from some user layer functions of the Profibus DP protocol. For physical layer analysis, the transmitted electrical signals samples are processed and submitted for some artificial neural networks that classifies each signal according to its waveshape. If these signals have some deformation, the system indicates a probable cause for the problem, after all, the Profibus problems originate specific and characteristic patterns printed on the digital signal waveform. Still analyzing the physical layer signal samples, some problems sources are detected from the signal voltage analysis. Such analysis is performed from an Expert System. Also using expert systems, the data link layer telegrams are analyzed and configuration faults are detected. Finally, it is proposed a fuzzy system responsible for specify a value close to ideal for the target rotation time variable. The proposal has been tested and validated with data from Profibus networks established in laboratory. Besides, some synthetic data were generated by software. The results were sufficient to prove the thesis that intelligent computational systems can contribute effectively to diagnose problems in Profibus DP networks and even in other types of networks.

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Luna, Huamaní Ivette Raymunda 1978. "Redes neurais fuzzy aplicadas em identificação e controle de sistemas." [s.n.], 2003. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261993.

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Abstract:

Orientadores : Fernando Gomide, Rosangela Ballini
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-03T22:20:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LunaHuamani_IvetteRaymunda_M.pdf: 990940 bytes, checksum: 8ef170d41279a1e177af8a10947c6d0e (MD5) Previous issue date: 2003
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre redes neurof uzzy hibridas, redes neurais e sistemas fuzzy, aplicados a problemas de identificação e controle de sistemas dinamicos nao lineares. Devido a necessidade de representação temporal e de elementos de memoria, para a resolução dos problemas tratados, duas estruturas de redes neuro fuzzy recorrentes sao propostas, a partir de uma rede neuro fuzzy estatica. As relações temporais sao induzidas por realimentação local e global internas nas redes neurofuzzy recorrentes. Para a aprendizagem das redes neurofuzzy propoe-se um algoritmo baseado no m'etodo do gradiente e no m'etodo de treinamento por reforço associativo. Resultados de simulação mostram que as redes neurofuzzy propostas proporcionam uma alternativa efetiva para modelar e controlar sistemas dinamicos nao lineares
Abstract: This work compares the performance of neural fuzzy, neural network and fuzzy systems, to model and control non-linear dynamical systems. Due to the need of temporal representations, two recurrent neural fuzzy networks are proposed based on an hybrid static neural fuzzy architecture. Temporal processing is induced by local and global recurrence in the hidden layer neurons. A learning method based on gradient search and associative reinforcement learning is proposed. Computational experiments suggest that recurrent neural fuzzy networks provide an effective alternative to model and control non-linear dynamical systems
Mestrado
Engenharia de Computação
Mestre em Engenharia Elétrica

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Canoas, Ana Carolina Garcia. "Aplicação de logica nebulosa na analise de redes de energia eletrica." [s.n.], 2003. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261597.

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Abstract:

Orientador: Carlos Alberto F. Murari
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-03T17:27:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Canoas_AnaCarolinaGarcia_M.pdf: 4135143 bytes, checksum: f6ef8465e18519f5d64e2b52515a43d2 (MD5) Previous issue date: 2003
Resumo: Este trabalho de pesquisa apresenta uma nova aplicação da lógica nebulosa no desenvolvimento de metodologia de análise de desempenho de redes de energia elétrica de qualquer dimensão, sendo estimulada pela possibilidade de aplicar os conceitos de conjuntos nebulosos para traduzir resultados numéricos em lingüísticos. Para representar os números nebulosos foi utilizada a função de pertinência sinusoidal. Os modelos matemáticos podem ser adaptados com a finalidade de se obter resultados o mais próximos da realidade, mas há situações onde isto não é possível, como por exemplo na operação dos sistemas de energia elétrica, onde um operador poderá afirmar "a tensão em determinada barra está boa", sendo que tal tipo de informação pode ser interpretada de diferentes maneiras por diferentes pessoas. Assim, associando-se um grau de pertinência em um determinado intervalo de variação, viabiliza-se a determinação de padrões de análise
Abstract: This work presents a new application of fuzzy sets in the development of new methodologies for electric energy performance analysis.The main motivation for the application of fuzzy sets concepts is the ability in translating numeric results into linguistics. For certain problem classes, the mathematical model can be adapted for the purpose of getting as close as possible to the reality. However, there are situations in which it is not possible, for example in power systems operation, where an operator could say: "the voltage in determined bus is good", being this kind of information can be interpreted by differentoperators in differentways. Thus, associatinga degreeofmembershipin a determined variation interval, the determination of ana1ysispattern is made possible
Mestrado
Energia Eletrica
Mestre em Engenharia Elétrica

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Alves, Marleide Ferreira. "Previsão de cargas não residenciais mistas por redes neurais ARTMAP Fuzzy /." Ilha Solteira, 2019. http://hdl.handle.net/11449/181966.

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Abstract:

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo
Resumo: Os sistemas de energia elétrica estão passando por transformações. Aos poucos, técnicas de sistemas de informação estão sendo incorporadas aos sistemas atuais de energia. Basicamente este é o conceito de smart grid. Esta incorporação visa aumentar a eficiência dos sistemas de energia elétrica, pois os diversos agentes envolvidos em todo o sistema terão à disposição informações mais completas, precisas e de forma praticamente instantânea. Como consequência, haverá um aumento significativo de dados disponíveis para serem empregados de variadas formas. Um exemplo do uso de dados é a previsão de demanda de energia elétrica. De uma forma geral, previsões servem como suporte para suprir demandas, estimar custos ou justificar investimentos futuros. No campo de previsão de demanda de cargas elétricas existem diversos modelos na literatura, a grande maioria se concentra em níveis mais agregados, que atendem a grandes consumidores em que o fornecimento de energia é feito, por exemplo, por uma subestação. Uma smart grid também coloca à disposição as informações de consumo de energia em níveis cada vez menos agregados, como uma residência ou um prédio comercial. Realizar previsões neste nível é um desafio, pois essas demandas são muito influenciadas pelo comportamento humano. Diferentemente dos níveis mais agregados, modelos de previsão para níveis menos agregados, ou desagregados, ainda são poucos. O objetivo deste trabalho é fazer a previsão de cargas elétricas não residenciais mistas ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: Electrical power systems are in transformation nowadays. Gradually, information system technology are being introduced to the energy systems. Basically, this is the concept of smart grid. This new concept aims to improve the efficiency of the energy systems, once the evolved agents will provide complete and precise information instantaneously. This way, a significant increase in data will be available to be employed in several forms. One example in using these data is electric energy demand forecasting. In general, predictions are support to provide electric load demand, estimate costs or justify future investments. Concerning electric load demand, there are several models in the literature, and the majority is concentrated in aggregated levels, attending large consumers, where, for example, the energy supply is provided by a substation. Considering the smart grid, there are consumption information in less aggregated levels as for example residences or commercial buildings. Therefore, realizing predictions in these levels (less aggregated) is a challenge, once the demand is influenced by the human behavior. The models for predicting loads in aggregated levels are common, in the contrary of less aggregated that are few. This work aims to predict short term mixed nonresidential electric loads using data from a Brazilian University. Firstly, Fuzzy ARTMAP Neural Network is chosen to execute the predictions, and afterwards a hybrid methodology containing Fuzzy ARTMAP and Square Mi... (Complete abstract click electronic access below)
Doutor

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MORAIS, JÚNIOR Albino Moisés Faro de. "Previsão de distorção harmônica em cargas residenciais utilizando redes neuro-fuzzy." Universidade Federal do Pará, 2018. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10267.

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Abstract:

Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-01T14:39:49Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Previsaodistorcaoharmonica.pdf: 4236129 bytes, checksum: bb47a1edb3151361639a5867d6c2c545 (MD5)
Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-01T14:40:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Previsaodistorcaoharmonica.pdf: 4236129 bytes, checksum: bb47a1edb3151361639a5867d6c2c545 (MD5)
Made available in DSpace on 2018-10-01T14:40:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Previsaodistorcaoharmonica.pdf: 4236129 bytes, checksum: bb47a1edb3151361639a5867d6c2c545 (MD5) Previous issue date: 2018-07-11
Este trabalho apresenta uma modelagem para DHTv%, DHTi% e harmônicos individuais utilizando previsões de um sistema ANFIS que aprende com dados medidos e prevê o comportamento da rede para valores futuros. Estas previsões podem ajudar a atender as normas nacionais de DHTv% estipuladas pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) através dos Procedimentos de Distribuição (PRODIST), como as normas internacionais de DHTi%., desta forma se antecipando às normas que atualmente são recomendativas, mas em um futuro próximo serão punitivas. A modelagem é realizada por meio de um sistema Neuro-Fuzzy denominado ANFIS, o qual utiliza rede neural para aprender o comportamento do sistema e ajuste dos parâmetros e regra Fuzzy para a determinação dos valores de saída do sistema levando em consideração o aprendizado da rede Neural. A grande vantagem desta ferramenta é o poder de se modelar padrões utilizando uma previsão de estado harmônico das cargas conectadas na baixa tensão, o que ajuda na criação de pseudomedidas para as redes de distribuição, onde é difícil e oneroso a obtenção de medições reais. Entre as aplicações práticas para esta ferramenta pode-se destacar a utilização dos valores previstos em substituição a valores anômalos medidos, a utilização em medidores de energia para prever e evitar a ultrapassagem dos valores de Distorção Harmônico estipulados em norma e a utilização como base para a previsão de harmônicas individuais, que podem ser utilizadas em estudos de fluxo de carga harmônicos.
This work presents a modeling for THDv%, THDi% and individual harmonics using predictions from an ANFIS system that learns with measured data and predicts the behavior of the network for future values. These forecasts can help meet national THDv% standards stipulated by the Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) through Distribution Procedures (PRODIST), such as THDi% international standards, thus anticipating the currently recommended standards, but in the near future will be punitive. The modeling is performed by means of a Neuro-Fuzzy system called ANFIS, which uses neural network to learn the behavior of the system and adjustment of the parameters and Fuzzy rule for the determination of the system output values taking into account the learning of the Neural network. The great advantage of this tool is the power of modeling standards using a prediction of the harmonic state of the connected loads in the low voltage, which helps in the creation of pseudomedidas for the distribution networks, where it is difficult and costly to obtain real measurements. Among the practical applications for this tool is the use of the predicted values instead of measured anomalous values, the use in energy meters to predict and avoid exceeding the values of Harmonic Distortion stipulated in standard and the use as a basis for the prediction of individual harmonics that can be used in harmonic load flow studies.

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Ballini, Rosangela 1969. "Analise e previsões de vasões utilizando modelos de series temporais, redes neurais e redes neurais nebulosas." [s.n.], 2000. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260553.

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Abstract:

Orientadores: Marinho Gomes de Andrade Filho, Secundino Soares Filho
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-07-27T14:20:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ballini_Rosangela_D.pdf: 10361310 bytes, checksum: 8286d66a9aea521833a85b0bdf668e0f (MD5) Previous issue date: 2000
Resumo: Análise e previsão de vazões são de fundamental importância no planejamento da operação de sistemas de recursos hídricos. Uma das grandes dificuldades na previsão das séries de vazões é a presença da sazonalidade devido aos períodos de cheia e seca do ano. Os modelos estocásticos foram, por um longo tempo, a alternativa mais comum aos modelos determinísticos ou hidrológicos na análise e previsão de vazões, baseados principalmente na metodologia de Box & Jenkins. Esta metodologia exige algum tipo de manuseio nos dados para tratar a não-estacionariedade ou o uso de modelos periódicos, necessitando de uma laboriosa formulação teórica para os procedimentos estatísticos. Redes neurais artificiais, especialmente redes multi-camadas com algoritmo back-propagation vêm sendo sugeridas para análise de séries temporais devido a sua capacidade para tratar com relações não-lineares.de entrada-saída, destacando sua habilidade de aprendizado e capacidade de generalização, associação e busca paralela. Estas qualidades as tornam capazes de identificar e assimilar as características mais marcantes das séries, tais como sazonalidade, periodicidade, tendência, entre outras, muitas vezes camufladas por ruídos. A capacidade de mapeamentos complexos das redes neurais cresce com o número de camadas e neurônios, acarretando :illaior tempo de processamento bem como considerável soma de dados. Entretanto, na prática muitas vezes os parâmetros devem ser estimados rapidamente e somente uma pequena quantidade de dados é disponível. Freqüentemente, dados do mundo real apresentam ruídos, podendo conter contradições e imperfeições. Tolerância a imprecisão e incertezas é também exigida para considerar tratabilidade e robustez. Conjuntos nebulosos baseados em modelos de análise de dados vêm sendo empregados sob essas hipóteses. A aplicação de modelos de redes neurais nebulosas une os benefícios das redes neurais e da teoria de conjuntos nebulosos, combinando-os em um sistema integrado para previsão de vazões naturais médias mensais. São realizadas análise e previsão de vazões usando modelos de séries temporais, redes neurais e redes neurais nebulosas para previsão um passo à frente e vários passos à frente para as séries das usinas hidroelétricas brasileiras localizadas em diferentes regiões. O desempenho dos modelos foi comparado e os resultados mostraram que os modelos propostos apresentaram melhor desempenho que as outras abordagens tanto para previsão um passo à frente como para previsão com vários passos à frente
Abstract: Analysis and forecast of seasonal stream flow series are of utmost importance in the operation planning of water resources systems. One of the greatest difficulties in forecasting of those series is the seasonality nature of stream flow series due to wet and dry periods of the year. For a long time, the use of stochastic models, based on the c1assic Box & Jenkins methodology, were the most employed alternative to the deterministic or hydrologic models in the analysis and forecast of stream flow series. This methodology requires either some kind of data manipulation to deal with the nonstationarity or the use of periodic models. Therefore the statistical procedures, requires an arduous theoretical formulation. Artificial Neural Networks (ANN), especially multilayer perceptrons with a back-propagation algorithm, have recently been suggested for time series analysis. They have the ability to deal with nonlinear input-output relationships. Their major assets are the learning ability and generalization, association and parallel search capability. These qualities enable them to identify and to assimilate some of the features of the series as seasonality, periodicity, tendency sometimes difficult to detect under noise. The capability of complex mapping of the ANN increases with the number of layers and neurons. The use of ANN usually requires the investment of a long period of time in the modeling process, as well as a considerable amount of data. ln practice, however, the parameters usually must be quickly estimated and only a small quantity of data is available. Very often, real world data are noisy, and the collected data may contain contradictions and imperfections. Tolerance for imprecision and uncertainty is also required to achieve tractability and robustness. Fuzzy sets based data analysis models have been especially suitable for these purposes. This suggests the application of neurofuzzy network models to seasonal stream flow forecasting. These models combine the advantages of the ANN and fuzzy set based approaches in a single integrated decision-making system. Analysis and forecast of stream flows one-step-ahead and multi-step-ahead are accomplished, using time series models, neural networks, and neurofuzzy networks. Database of average monthly inflows from Brazilian hydroelectric plants located in different river basins were used. The performance of the models was compared and the results show that the models here proposed provide a better performance than the others ones considering one-step-ahead forecasting and multi-step-ahead forecasting
Doutorado
Doutor em Engenharia Elétrica

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Chaves, Jacqueline Santos [UNESP]. "Monitoramento e classificação de falhas em estruturas utilizando redes neurais artificiais." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2016. http://hdl.handle.net/11449/143116.

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Submitted by JACQUELINE SANTOS CHAVES null (jac_sc@yahoo.com) on 2016-08-19T20:04:09Z No. of bitstreams: 1 Jacqueline S. Chaves.pdf: 1795331 bytes, checksum: 9c7a177018aa3a98f7cb4a90da94c904 (MD5)
Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-08-23T19:46:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 chaves_js_me_ilha.pdf: 1795331 bytes, checksum: 9c7a177018aa3a98f7cb4a90da94c904 (MD5)
Made available in DSpace on 2016-08-23T19:46:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 chaves_js_me_ilha.pdf: 1795331 bytes, checksum: 9c7a177018aa3a98f7cb4a90da94c904 (MD5) Previous issue date: 2016-07-29
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
As técnicas para o monitoramento de falhas em estruturas têm se tornado cada vez mais importantes principalmente por seus benefícios quanto à maior segurança de vida e por auxiliarem as empresas responsáveis em construir edifícios, pontes e estruturas em geral a diminuírem seus custos com a manutenção das mesmas. Deste modo, a fim de desenvolver uma forma eficiente para a identificação e caracterização de falhas estruturais, esta dissertação tem por objetivo demonstrar uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) como uma técnica de monitoramento da integridade estrutural (SHM) para tal problema. Através de um modelo matemático de equações diferenciais ordinárias para a representação de uma estrutura predial, será desenvolvida uma RNA ARTMAP Fuzzy por ser uma rede flexível e estável em relação à sua habilidade em se adaptar às mudanças imprevistas do ambiente externo, para identificar tais falhas.
The techniques for failures monitoring in mechanical engineering structures have become increasingly important especially for its benefits as the largest life-security and assist the responsible companies for build buildings, bridges and structures in general to lower their costs to maintenance of them. Thus, in order to develop an efficient way for the identification and characterization of structural failures, this work aims to demonstrate an application of Artificial Neural Networks (ANN) as a monitoring technique of structural health monitoring (SHM) for this problem. Through a dynamic model for the representation of a building structure, Fuzzy ARTMAP ANN will be developed to be a flexible and stable network with respect to its ability to adapt to unexpected changes in the external environment to identify such failures.

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Chaves, Jacqueline Santos. "Monitoramento e classificação de falhas em estruturas utilizando redes neurais artificiais /." Ilha Solteira, 2016. http://hdl.handle.net/11449/143116.

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Orientador: Fábio Roberto Chavarette
Resumo: As técnicas para o monitoramento de falhas em estruturas têm se tornado cada vez mais importantes principalmente por seus benefícios quanto à maior segurança de vida e por auxiliarem as empresas responsáveis em construir edifícios, pontes e estruturas em geral a diminuírem seus custos com a manutenção das mesmas. Deste modo, a fim de desenvolver uma forma eficiente para a identificação e caracterização de falhas estruturais, esta dissertação tem por objetivo demonstrar uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) como uma técnica de monitoramento da integridade estrutural (SHM) para tal problema. Através de um modelo matemático de equações diferenciais ordinárias para a representação de uma estrutura predial, será desenvolvida uma RNA ARTMAP Fuzzy por ser uma rede flexível e estável em relação à sua habilidade em se adaptar às mudanças imprevistas do ambiente externo, para identificar tais falhas.
Abstract: The techniques for failures monitoring in mechanical engineering structures have become increasingly important especially for its benefits as the largest life-security and assist the responsible companies for build buildings, bridges and structures in general to lower their costs to maintenance of them. Thus, in order to develop an efficient way for the identification and characterization of structural failures, this work aims to demonstrate an application of Artificial Neural Networks (ANN) as a monitoring technique of structural health monitoring (SHM) for this problem. Through a dynamic model for the representation of a building structure, Fuzzy ARTMAP ANN will be developed to be a flexible and stable network with respect to its ability to adapt to unexpected changes in the external environment to identify such failures.
Mestre

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Verga, Juliana 1984. "Algoritmos para redes de transporte multimodal aplicado ao tráfego urbano." [s.n.], 2014. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260596.

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Abstract:

Orientadores: Akebo Yamakami, Ricardo Coelho Silva
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-25T08:18:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Verga_Juliana_D.pdf: 1085866 bytes, checksum: 6325aac2b413dfa3fc773ecc3791388c (MD5) Previous issue date: 2014
Resumo: A teoria de grafos é comumente utilizada na área da engenharia para resolver problemas que podem ser representados na forma de redes. Dentre diversos problemas abordados, o problema de transporte multimodal é um dos que podem ser modelados por grafos. Este trabalho apresenta três algoritmos para redes de transporte multimodal aplicados ao tráfego urbano. O primeiro algoritmo é de carregamento incremental de fluxo e aborda incertezas nos custos e nas capacidades dos arcos utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy. Neste caso, o problema foi modelado através de subgrafos, onde cada modo de transporte considerado é representado por um subgrafo e o grafo total é a união de todos os subgrafos. O segundo é um algoritmo de caminho mínimo para grafos coloridos com custos crisp e é baseado no algoritmo clássico de caminho mínimo de Ford-Moore-Bellman. O terceiro algoritmo é de carregamento incremental de fluxo e utiliza o segundo algoritmo para encontrar os caminhos mínimos multimodais. Neste caso os custos e capacidades são crisp e assim como no primeiro algoritmo, os custos dependem do fluxo. A modelagem com relação ao segundo e ao terceiro algoritmo, foi feita utilizando grafos coloridos, onde cada modo de transporte é representado por uma cor
Abstract: The graph theory is commonly used in the area of engineering to solve problems that can be represented in the form of networks. Among several problems, the multimodal transport problem is one that can be modeled by graphs. This work presents three algorithms for multimodal transport networks applied to urban traffic. The first algorithm is of incremental loading flow and deals uncertainties in costs and in capacities of arcs using the fuzzy sets theory. In this case the problem was modeled by subgraphs, where each mode of transport considered is represented by a subgraph and the total graph is the union of all subgraphs. The second, is an algorithm of shortest path for colored graphs with crisp costs and is based in the classical shortest path algorithm of Ford-Moore-Bellman. The third algorithm is of incremental loading flow and uses the second algorithm to find the multimodal shortest paths. In this case the costs and the capacities are crisp and thus in the first algorithm, the costs depend on the flow. The modeling with respect to the second and third algorithm was done using colored graphs, where each transport mode is represented by a color
Doutorado
Automação
Doutora em Engenharia Elétrica

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PAIVA, M. H. M. "Aplicação de Sistemas Baseados em Regras Fuzzy para o Roteamento em Redes Ópticas." Universidade Federal do Espírito Santo, 2008. http://repositorio.ufes.br/handle/10/4065.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2737_DissertacaoMestradoMarciaHelenaMoreiraPaiva.pdf: 518034 bytes, checksum: c4b679066c408514835bf4f4b6793e07 (MD5) Previous issue date: 2008-08-20
Em uma rede óptica transparente sem equipamentos para conversão de comprimentos de onda, o atendimento de uma requisição de conexão entre dois nós exige a determinação de uma entre as possíveis rotas que os interligam e a atribuição de um comprimento de onda específico, em que a informação será transmitida do nó origem ao nó destino. O processo de determinação de uma rota é importante, pois a escolha da rota influencia a eficiência na utilização de recursos e, consequentemente, o desempenho da rede. Nesse processo, geralmente é levado em consideração apenas um critério, quase sempre o número de enlaces das rotas. O uso de critérios adicionais, desde que adequadamente combinados, pode levar a uma melhoria no desempenho da rede. Para combinar critérios no processo de decisão de uma rota, é implementado neste trabalho um sistema baseado em regras fuzzy. Os resultados apresentados foram obtidos com um sistema fuzzy, que leva em consideração, além do número de enlaces das rotas, a quantidade de comprimentos de onda contínuos disponíveis em cada rota no momento em que ocorre uma requisição de conexão. É feita uma análise de desempenho de duas redes com topologias distintas: uma rede em malha regular com 16 nós e 32 enlaces e uma rede em malha irregular com 14 nós e 20 enlaces. Os parâmetros adotados nesta análise são a probabilidade de bloqueio de requisições de conexão e a utilização de recursos da rede.

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Blinder, Paulo Bernardo. "Implantação da logica fuzzy em redes neurais artificiais e aplicação em biologia." [s.n.], 1994. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306239.

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Abstract:

Orientador: Rodney Carlos Bassanezi
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Científica
Made available in DSpace on 2018-07-19T20:32:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Blinder_PauloBernardo_M.pdf: 3862568 bytes, checksum: 62af5bd0c403d3aea4069935a7e9aa90 (MD5) Previous issue date: 1994
Resumo: Não informado
Abstract: Not informed
Mestrado
Analise Aplicada
Mestre em Matemática Aplicada

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Esmi, Estevão 1982. "Modelos modificados de redes neurais morfológicas." [s.n.], 2010. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306342.

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Abstract:

Orientador: Peter Sussner
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica
Made available in DSpace on 2018-08-16T05:02:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Esmi_Estevao_M.pdf: 1708768 bytes, checksum: 81d1d15b597bdc13e41b87c4847aa2f7 (MD5) Previous issue date: 2010
Resumo: Redes neurais morfológicas (MNN) são redes neurais artificiais cujos nós executam operações elementares da morfologia matemática (MM). Vários modelos de MNNs e seus respectivos algoritmos de treinamentos têm sido propostos nos últimos anos, incluindo os perceptrons morfológicos(MPs), o perceptron morfológico com dendritos, as memórias associativas morfológicas (fuzzy), as redes neurais morfológicas modulares e as redes neurais de pesos compartilhados e regularizados. Aplicações de MNNs incluem reconhecimento de padrão, previsão de séries temporais, detecção de alvos, auto-localização e processamento de imagens hiperespectrais. Nesta tese, abordamos dois novos modelos de redes neurais morfológicas.O primeiro consiste em uma memória associativa fuzzy denominada KS-FAM, e o segundo representa uma nova versão do perceptron morfológico para problemas de classificação de múltiplas classes, denominado perceptron morfológico com aprendizagem competitiva(MP/CL). Para ambos modelos, investigamos e demonstramos várias propriedades. Em particular para a KS-FAM, caracterizamos as condições para que uma memória seja perfeitamente recordada, assim como a formada saída produzida ao apresentar um padrão de entrada qualquer. Provamos ainda que o algoritmo de treinamento do MP/CL converge em um número finito de passos e que a rede produzida independe da ordem com que os padrões de treinamento são apresentados. Além disso, é garantido que o MP/CL resultante classifica perfeitamente todos os dados de treinamento e não produz regiões de indecisões. Finalmente, comparamos os desempenhos destes modelos com os de outros modelos similares em uma série de experimentos, que incluir e conhecimento de imagens em tons de cinza, para a KS-FAM, e classificação de vários conjuntos de dados disponíveis na internet, para o MP/CL
Abstract: Morphological neural networks (MNN) are artificial neural networks whose hidden neurons perform elementary operations of mathematical morphology (MM). Several particular models of MNNs have been proposed in recent years, including morphological perceptrons (MPs), morphological perceptrons with dendrites, (fuzzy) morphological associative memories, modular morphological neural networks as well as morphological shared-weight and regularization neural networks. Applications of MNNs include pattern recognition, time series prediction, target detection, self-location, and hyper-spectral image processing. In this thesis, we present two new models of morphological neural networks. The first one consists of a fuzzy associative memory called KS-FAM. The second one represents a novel version of the morphological perceptron for classification problems with multiple classes called morphological perceptron with competitive learning(MP/CL). For both KS-FAM and MP/CL models, we investigated and showed several properties. In particular, we characterized the conditions for perfect recall using the KS-FAM as well as the outputs produced upon presentation of an arbitrary input patern. In addition, we proved that the learning algorithm of the MP/CL converges in a finite number of steps and that the results produced after the conclusion of the training phase do not depend on the order in which the training patterns are presented to the network. Moreover, the MP/CL is guaranteed to perfectly classify all training data without generating any regions of indecision. Finaly, we compared the performances of our new models and a range of competing models in terms of a series of experiments in gray-scale image recognition (in case of the KS-FAM) and classification using several well-known datasets that are available on the internet (in case of the MP/CL)
Mestrado
Matematica Aplicada
Mestre em Matemática Aplicada

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Scarpelli, Heloisa de Arruda Camargo. "Modelagem, projeto e verificação de bases de regras nebulosas via teoria de redes." [s.n.], 1993. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260762.

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Abstract:

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica
Made available in DSpace on 2018-07-18T14:06:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Scarpelli_HeloisadeArrudaCamargo_D.pdf: 7789586 bytes, checksum: be24fbc2123951211626bb728be27c2a (MD5) Previous issue date: 1993
Resumo: Neste trabalho são propostos dois modelos formais para a representação de regras de produção nebulosas, como base em teoria de redes. A proposta desses modelos tem o objetivo de oferecer um mecanismo de representação onde os problemas relativos ao projeto, execução e verificação de bases de conhecimento nebulosas possam ser tratados de maneira uniforme e integrada. O modelo de Redes de Petri Nebulosas representa detalhadamente a execução da regra de inferência principal do raciocínio aproximado, chamada de regra composicional. O modelo de Redes de Petri Nebulosas de Alto Nível permite representar as regras nebulosas de um nível de abstração mais alto, gerando representações mais compactas e tratáveis. Os componentes de cada um desses dois modelos guardam uma relação bastante próxima, possibilitando que as informações sejam acessadas a partir do nível mais conveniente a cada fase do desenvolvimento de sistemas. A modelagem de vários tipos de regras como regras com múltiplos antecedentes, regras quantificadas e qualificadas, regras paralelas, regras conflitantes e fontes parciais de informação é discutida. Dois algoritmos de raciocínio aproximado são apresentados, utilizando as estratégias de encadeamento para frente e encadeamento para trás. A questão de verificação de inconsistência entre regras de produção nebulosas é discutida. Procedimentos para verificação da existência de conflitos em potencial, tanto a nível local como a nível global, são apresentados
Abstract: This work presents two formal models for the representation of fuzzy production rules, based on net theory. The proposal of the models aims at offering a mechanism where problems concerning design, execution and verification of fuzzy knowledge bases can be faced in an uniform and integrated manner. The Fuzzy Petri Net model represents in details the numerical components underlying the main inference rule in approximate reasoning, called compositional rule. The High LeveI Fuzzy Petri Net model allows to represent fuzzy rules in a higher leveI of abstraction, yielding more compact and manageable representations. The components of both systems are dosely related, allowing the accessing of information from the most convenient leveI in each phase of systems development. The modeling of several rule types like rules with multiple antecedent, quantified and qualified rules, par alIeI rules, conflicting rules and partial sources of information has been discussed. Two different fuzzy reasoning algorithms have been presented, using forward chaining and backward chaining strategies. The issue of inconsistency checking among fuzzy production rules has also been approached. Procedures for verifying the existence of potencial conflicts, both at local and globallevels are included.
Doutorado
Doutor em Engenharia Elétrica

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Chipana, Ana Gloria Mamani. "Controle de admissão de chamadas fuzzy e controle de fluxo fuzzy com tráfegos multi-classes para redes 3G UMTS." [s.n.], 2012. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259413.

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Abstract:

Orientador: Lee Luan Ling
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-22T11:35:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chipana_AnaGloriaMamani_M.pdf: 2882297 bytes, checksum: e463366f676910239386bd95bd3a6753 (MD5) Previous issue date: 2012
Resumo: Nesta dissertação se propõe um método de controle de admissão de chamadas fuzzy (FCAC) e um método de controle de fluxo fuzzy (FFC), considerando tráfegos multiclasses. Ambos métodos trabalham em conjunto e são implementados na interface aérea das redes 3G UMTS. O método FCAC aceita ou rejeita a requisição de uma nova chamada considerando a prioridade de cada classe de tráfego, assim como a banda efetiva total disponível na interface aérea. Devido a natureza de controle fuzzy, o método FCAC-FFC proposto é considerado como um método de bloqueio gradual. Os usuários de menor prioridade serão sempre os primeiros a serem bloqueados se a banda efetiva total disponível não for suficiente. O método FFC reduz a taxa de transmissão dos usuários ativos de menor prioridade caso seja necessário e, como consequência, a banda efetiva disponível aumenta. Desta forma, temos um uso mais eficiente dos recursos do sistema incrementando o número médio de usuários ativos. O método proposto foi implementado no ambiente de simulação MATLAB e foi utilizada a toolbox de lógica fuzzy para projetar os controladores fuzzy. Os resultados da simulação mostram que o esquema de controle de admissão proposto garante o uso eficiente dos recursos da interface aérea e obtém um melhor desempenho em comparação com os esquemas CAC-FC e FCAC-FC analisados, em termos de probabilidade de bloqueio total
Abstract: This dissertation proposes a fuzzy call admission control method (FCAC) and a fuzzy flow control method (FFC) for multi-class traffic. Two methods should be used on the air interface of 3G UMTS networks. The FCAC method accepts or rejects a new call evaluating the priority of the input traffic class and the total effective bandwidth available at the air interface. Due to inherited fuzzy characteristics the proposed FCAC-FFC can be considered as a soft-blocking approach. The calls with lowest priority are blocked first whenever the currently available bandwidth is not large enough. The FFC method can reduce the transmission rates of active users of lower priority if necessary and consequently increases the effective bandwidth available. Therefore, the more efficient use of system transmission resource can be achieved by increasing the average number of active users. The proposed method was implemented in MATLAB environment, and the fuzzy logic toolbox was used to design the fuzzy controllers. The simulation results show that the proposed call admission control method guarantees efficient use of the air interface resource and achieves lower call blocking probability than the CAC-FC and FCAC-FC methods
Mestrado
Telecomunicações e Telemática
Mestra em Engenharia Elétrica

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NASCIMENTO, Regina de Nasaré Almeida do. "Modelagem Neuro-Fuzzy de perdas de propagação para planejamento de redes LTE." Universidade Federal do Pará, 2016. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7480.

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Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-01-27T15:32:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModelagemNeuro-Fuzzy.pdf: 2541147 bytes, checksum: 85c571033f239c4d81c708ca3031856c (MD5)
Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-30T11:49:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModelagemNeuro-Fuzzy.pdf: 2541147 bytes, checksum: 85c571033f239c4d81c708ca3031856c (MD5)
Made available in DSpace on 2017-01-30T11:49:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModelagemNeuro-Fuzzy.pdf: 2541147 bytes, checksum: 85c571033f239c4d81c708ca3031856c (MD5) Previous issue date: 2016-05-06
O desenvolvimento das tecnologias de comunicação móveis está relacionado com a demanda dos serviços pelos usuários que estão utilizando cada vez mais o serviço de dados do que de voz. E, para acompanhar tais demandas, as empresas de telecomunicações buscam suprir, com novas tecnologias, este usuário em busca de rapidez e qualidade no serviço utilizado pelas redes móveis. A tecnologia LTE (Long Term Evolution) tem demonstrado características flexíveis que se destacam em relação às tecnologias que a antecederam como a do GSM e UMTS e que fazem com que as operadoras atendam aos objetivos das redes existentes como serviços de multimídia, eficiência espectral e negócios para banda larga móvel. A organização que desenvolveu as especificações do LTE foi a 3GPP (3rd Generation Partners Project) e normalizado pelo Instituto Europeu de Normalização na área de Telecomunicações ETSI (European Telecommunications Standard Institute). Nesta dissertação, foi realizado um estudo sobre perdas de propagação em ambiente outdoor, a partir de modelos encontrados na literatura e adequados ao canal de propagação. Os resultados de desempenho são apresentados utilizando as métricas do erro médio quadrático e o desvio padrão e por representação gráfica dos dados medidos. Para auxiliar esta análise, é interessante mapear a área e desenvolver ou adequar ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados em algumas vias principais no munícipio de Castanhal, no estado do Pará, região norte do Brasil. A frequência utilizada do sinal transmitido para o LTE foi de 1.800 MHz e o método utilizado para a predição de perda de propagação foi o Neuro-Fuzzy. Este sistema utiliza as técnicas de inteligência computacional que combina Redes Neurais Artificiais (RNA) e Lógica Fuzzy (LF) e tem demonstrado capacidade de resolver diversos tipos de problemas em várias aplicações de diversas áreas. Em seguida foi realizada uma comparação de desempenho entre os valores preditos pelo método proposto e os modelos de propagação da literatura, analisando-se as características do sinal em canais específicos e observando-se as limitações e imposições locais.
The development of mobile communication technologies is associated to the demand of services by users who are more and more using the data services than voice. And to keep up with those demands the telecommunication enterprises seek to meet with new technologies this user searching for speed and quality in the service used by mobile networks. The technology LTE (Long Term Evolution) has shown flexible features that stand out in relation to the technologies that preceded it as the GSM and UMTS and the operators to meet the goals of existing networks such as multimedia services, spectral efficiency and business for mobile broadband. The organization that developed the LTE specifications is the 3GPP (3rd Generation Partners Project) and standardized by the European Standards Institute in the area of Telecommunications ETSI (European Telecommunications Standard Institute). This dissertation was realized a study about propagation losses in outdoor environment, from models found in the literature and suitable for the propagation channel. Performance results are presented using the metrics of root mean square error and standard deviation and the graphical representation of data measured. And to helpful to understand this analysis is interesting to map the area and deploy or adapt planning tools of coverage with more accurate and efficient. The data used in this study was collected on some main roads in the Castanhal city, of Pará state, northern Brazil. The frequency of the transmitted signal used for LTE is 1.800 MHz and the method used to predict propagation loss was Neuro-Fuzzy. This system uses the techniques of Computational Intelligence that combines Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Logic (LF) and have demonstrated ability to solve different types of problems in various applications in different areas. And through this technique, the comparison between the results predicted by the proposed method and literature propagation models to provide an analysis by the signal characteristics in specific channels, observing the limitations and local features.

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Silva, Inara Aparecida Ferrer [UNESP]. "Aplicações de redes neurais e neuro fuzzy em engenharia biomédica e agronomia." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2014. http://hdl.handle.net/11449/110516.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-28Bitstream added on 2014-11-10T11:58:00Z : No. of bitstreams: 1 000794379.pdf: 1678626 bytes, checksum: b6d9b23c03cc8335775be33854ac5879 (MD5)
Os sistemas fuzzy e neuro fuzzy têm sido usados com sucesso para resolver problemas em diversas áreas, como medicina, indústria, controle, agronomia e aplicações acadêmicas. Nas últimas décadas, as redes neurais têm sido utilizadas para identificação, avaliação e previsão e dados na medicina e na agronomia. Nesta tese, realizou-se um novo estudo comparativo entre as redes neuro fuzzy (ANFIS), rede perceptron multicamadas (MLP), rede função de base radial (RBF) e regressão generalizada (GRNN) na área de engenharia biomédica. Na engenharia biomédica as redes neurais e neuro fuzzy foram treinadas e validadas com dados de pacientes hígidos e hemiplégicos (pacientes com sequela motora após acidente vascular cerebral no hemicorpo direito ou esquerdo do cérebro) coletados por meio de um baropodômetro eletrônico (91 indivíduos, sendo 81 hígidos e 10 hemiplégicos). A rede GRNN apresentou o menor erro RMSE (Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático), porém a rede MLP conseguiu identificar um caso de hemiplegia. Na área de agricultura foi proposto um novo estudo comparativo utilizando redes neurais para previsão de produção de trigo (Triticum aestivum). Para este estudo utilizou-se uma base de dados experimental de trigo avaliada no período dois anos na região de Selvíria-MS. A validação foi realizada comparando-se a produção estimada pelas redes neurais MLP, GRNN e RBF com a curva de regressão quadrática, comumente utilizada para este fim, e com a rede neuro fuzzy ANFIS. O erro RMSE calculado com as redes neurais GRNN e RBF foi menor do que o obtido com a regressão quadrática e com o ANFIS utilizando o treinamento (híbrido). Para validação dos resultados obtidos em hemiplegia utilizou-se o RMSE, a matriz de confusão, a sensitividade, a especificidade e a acurácia. Os resultados mostraram que a utilização das redes neurais e redes neuro fuzzy, na engenharia biomédica, pode ser uma alternativa viável para ...
The fuzzy and neuro fuzzy systems have been successfully used to solve problems in various fields such as medicine, manufacturing, control, agriculture and academic applications. In recent decades, neural networks have been used to the identification, assessment and diagnosis of diseases. In this thesis we performed a comparative study among fuzzy neural networks (ANFIS), multilayer perceptron neural networks (MLP), radial basis function network (RBF) and generalized regression (GRNN) in the area of biomedical engineering and agronomy. In biomedical engineering neural networks and neuro fuzzy were trained and validated with data set from patients (91 subjects, 81 healthy and 10 hemiplegic). The GRNN network had the lowest Root Mean Square Error (RMSE), but the MLP network was able to identify a case of hemiplegia. In the area of agriculture a comparative study to estimate the wheat (Triticum aestivum) productivity was proposed using neural networks. For this study it was used data from an experimental database of wheat cultivars evaluated during two years in the region of Selvíria - MS. The validation was performed by comparing the estimated productivity through the quadratic regression curve and the output of the ANFIS with the neural networks. The RMSE error calculated with the GRNN and RBF neural networks was lower than that obtained with the quadratic regression and the ANFIS. The results obtained in the study of hemiplegia were validated using the RMSE, the confusion matrix, the sensitivity, the specificity and the error accuracy. The results showed that the use of neural networks and fuzzy neural networks, in biomedical engineering, can be a viable for monitoring the progress of patients and discovery new information through a combination of parameters. In agriculture this methodology can bring benefits in combining several evaluation parameters of production to optimize production while minimize financial costs in new plantations

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Silva, Inara Aparecida Ferrer. "Aplicações de redes neurais e neuro fuzzy em engenharia biomédica e agronomia /." Ilha Solteira, 2014. http://hdl.handle.net/11449/110516.

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Orientador: Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira
Banca: Edvaldo Assunção
Banca: Aparecido Augusto de Carvalho
Banca: Cristiano Quevedo Andrea
Banca: Valtemir Emerencio do Nascimento
Resumo: Os sistemas fuzzy e neuro fuzzy têm sido usados com sucesso para resolver problemas em diversas áreas, como medicina, indústria, controle, agronomia e aplicações acadêmicas. Nas últimas décadas, as redes neurais têm sido utilizadas para identificação, avaliação e previsão e dados na medicina e na agronomia. Nesta tese, realizou-se um novo estudo comparativo entre as redes neuro fuzzy (ANFIS), rede perceptron multicamadas (MLP), rede função de base radial (RBF) e regressão generalizada (GRNN) na área de engenharia biomédica. Na engenharia biomédica as redes neurais e neuro fuzzy foram treinadas e validadas com dados de pacientes hígidos e hemiplégicos (pacientes com sequela motora após acidente vascular cerebral no hemicorpo direito ou esquerdo do cérebro) coletados por meio de um baropodômetro eletrônico (91 indivíduos, sendo 81 hígidos e 10 hemiplégicos). A rede GRNN apresentou o menor erro RMSE (Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático), porém a rede MLP conseguiu identificar um caso de hemiplegia. Na área de agricultura foi proposto um novo estudo comparativo utilizando redes neurais para previsão de produção de trigo (Triticum aestivum). Para este estudo utilizou-se uma base de dados experimental de trigo avaliada no período dois anos na região de Selvíria-MS. A validação foi realizada comparando-se a produção estimada pelas redes neurais MLP, GRNN e RBF com a curva de regressão quadrática, comumente utilizada para este fim, e com a rede neuro fuzzy ANFIS. O erro RMSE calculado com as redes neurais GRNN e RBF foi menor do que o obtido com a regressão quadrática e com o ANFIS utilizando o treinamento (híbrido). Para validação dos resultados obtidos em hemiplegia utilizou-se o RMSE, a matriz de confusão, a sensitividade, a especificidade e a acurácia. Os resultados mostraram que a utilização das redes neurais e redes neuro fuzzy, na engenharia biomédica, pode ser uma alternativa viável para ...
Abstract: The fuzzy and neuro fuzzy systems have been successfully used to solve problems in various fields such as medicine, manufacturing, control, agriculture and academic applications. In recent decades, neural networks have been used to the identification, assessment and diagnosis of diseases. In this thesis we performed a comparative study among fuzzy neural networks (ANFIS), multilayer perceptron neural networks (MLP), radial basis function network (RBF) and generalized regression (GRNN) in the area of biomedical engineering and agronomy. In biomedical engineering neural networks and neuro fuzzy were trained and validated with data set from patients (91 subjects, 81 healthy and 10 hemiplegic). The GRNN network had the lowest Root Mean Square Error (RMSE), but the MLP network was able to identify a case of hemiplegia. In the area of agriculture a comparative study to estimate the wheat (Triticum aestivum) productivity was proposed using neural networks. For this study it was used data from an experimental database of wheat cultivars evaluated during two years in the region of Selvíria - MS. The validation was performed by comparing the estimated productivity through the quadratic regression curve and the output of the ANFIS with the neural networks. The RMSE error calculated with the GRNN and RBF neural networks was lower than that obtained with the quadratic regression and the ANFIS. The results obtained in the study of hemiplegia were validated using the RMSE, the confusion matrix, the sensitivity, the specificity and the error accuracy. The results showed that the use of neural networks and fuzzy neural networks, in biomedical engineering, can be a viable for monitoring the progress of patients and discovery new information through a combination of parameters. In agriculture this methodology can bring benefits in combining several evaluation parameters of production to optimize production while minimize financial costs in new plantations
Doutor

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Mendonça, Kamilla Pimentel. "Sistema de controle fuzzy na operação otimizada de redes setorizadas com bombeamento direto." Universidade Federal da Paraíba, 2016. http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/8975.

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Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-05-30T15:00:32Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2524003 bytes, checksum: 3ec03fda406c0d9726b86edb7827ece9 (MD5)
Made available in DSpace on 2017-05-30T15:00:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2524003 bytes, checksum: 3ec03fda406c0d9726b86edb7827ece9 (MD5) Previous issue date: 2016-10-31
Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq
To ensure the supply of the population with the conscious use of hydraulic and electrical resources. This is the present challenge of managers and water supply companies. In a society increasingly aware and concerned about the increase of unbridled consumption, the possibility of efficient use of indispensable resources for human development comes as an incentive to fostering new technologies and research. This paper proposes the use of fuzzy logic as robust control system, which was applied on a test rig that simulates the supply of a network with two different topographical pressure zones. Controllers are important tools in the operation of automated processes aimed at carrying out an operation, in order to make the most of the tools and equipment that make up a system. In this research, we developed two controllers, one applicable in a decentralized system and the other to a centralized system. The controller objective is to ensure the operating pressures in two topographical zones through the control of the drive system‟s frequency, formed by a motor pump assembly; and through the angulation of a pressure reducing valve located before the lower zone. The reported results were promising since, for the two different systems, the controller could perform, taking the pressure at their reference values, reducing the energy consumption when compared to a system with no controller.
Garantir o abastecimento da população concomitante ao uso consciente dos recursos hidráulicos e energéticos. Esse é o presente desafio dos gestores e das companhias de abastecimento de água. Em uma sociedade cada vez mais consciente e preocupada com o andamento do consumo desenfreado, a possibilidade de utilização eficiente de recursos indispensáveis ao desenvolvimento humano surge como incentivo ao desenvolvimento de novas tecnologias e pesquisas. Esse trabalho propõe a utilização da lógica fuzzy como sistema de controle robusto, que foi aplicada em uma bancada experimental que simula o abastecimento de uma rede com duas zonas de pressão com topográficas diferenciadas. Os controladores são ferramentas importantes na operação de processos automatizados que visam à realização de determinada operação de maneira a aproveitar ao máximo as ferramentas e equipamentos que compõe um sistema. Nessa pesquisa foram desenvolvidos dois controladores, um aplicável em um sistema descentralizado e outro aplicável a um sistema centralizado. O objetivo do controlador é garantir as pressões de serviço nas duas zonas topográficas, a partir do controle da frequência do sistema de impulsão, formado por um conjunto motor bomba; e da angulação de uma válvula redutora de pressão situada a montante da zona baixa. Os resultados apresentados mostraram-se promissores, visto que para os dois diferentes sistemas, o controlador conseguiu atuar, levando as pressões aos seus valores de referência, reduzindo o consumo energético, quando comparadas ao sistema sem controlador.

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Silva, Francisco Diego Garrido da. "Monitoramento e análise da integridade de um trator utilizando redes neurais ARTMAP-Fuzzy /." Ilha Solteira, 2016. http://hdl.handle.net/11449/139536.

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Orientador: Fábio Roberto Chavarette
Resumo: Diante da constante necessidade de avanço tecnológico na agricultura para promover o aumento da produtividade e seguranças aos indivíduos envolvidos no processo, esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente, utilizando redes neurais artificiais, aplicado ao monitoramento e análise de falhas estruturais em um trator. Simulou-se o trator por meio de um modelo numérico, representado através de equações diferenciais, o qual gera sinais conforme se alteram os parâmetros de velocidade do trator e a distância entre as saliências no solo. Para a análise, identificação e classificação dos dados simulados computacionalmente, foi utilizado uma rede neural do tipo ARTMAP-Fuzzy, que utiliza conceitos da Teoria da Ressonância Adaptativa, cujo algoritmo foi desenvolvido utilizando o programa Matlab. A principal aplicação deste sistema é inspecionar a estrutura do trator objetivando sua melhor conservação, indicando se o mesmo encontra-se em condições normais ou em caso de falha estrutural. Caso uma falha seja detectada, é possível classificar seu tipo. Os resultados evidenciados foram obtidos por meio de média simples entre as execuções do sistema, em virtude de se elevar a veracidade das informações demonstradas. Os resultados obtidos na aplicação da rede neural ao problema especificado mostraram-se ser satisfatórios.
Abstract: Faced with the constant need for technological advancement in agriculture to promote increased productivity and security to individuals involved in the process, this research presents the development of an intelligent system using artificial neural networks applied to the structural health monitoring and analysis of failure on a tractor. The tractor was simulated by means of a numerical model built by differential equations, which generates signals according to the parameters of tractor's speed and the distance between consecutive protrusions on the ground. For the analysis, identification and classification of computationally simulated data, a artificial neural network known as ARTMAP-fuzzy was used, which uses concepts of Adaptive Resonance Theory, whose algorithm was developed using Matlab. The main application of this system is to inspect the tractor structure aiming its better conservation, indicating whether it is in normal conditions or in case of structural failure. If the fault was detected, it is possible to classify the type of failure identified. The disclosed results were obtained by simple average between the executions of the system, because to increase the accuracy of the information shown. The results obtained in the application of artificial neural network to the specified problem proved to be satisfactory.
Mestre

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SILVA, M. M. O. "Uma proposta de abordagem fuzzy para tratamento de QoS em redes IEEE 802.16." Universidade Federal do Espírito Santo, 2008. http://repositorio.ufes.br/handle/10/4085.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2833_DissertacaoMestradoMaxMauroOliveiraSilva.pdf: 3763196 bytes, checksum: 2d85717ef3309d7be2262f6947e6f494 (MD5) Previous issue date: 2008-11-04
O padrão IEEE 802.16 foi desenvolvido no intuito de padronizar as redes metropolitanas de acesso sem fio de banda larga. Ele introduz diversas vantagens, incluindo mecanismos de suporte a QoS na camada MAC. Para garantir qualidade de serviço a diferentes tipos de aplicações é preciso definir um algoritmo para distribuir de forma eficiente recursos entre as conexões. Considerando a natureza dinâmica e imprevisível das redes convergentes atuais, este trabalho propõe uma nova abordagem para distribuir recursos no canal downlink em redes 802.16. Como uma alternativa µas soluções analíticas tradicionais, a proposta apresentada baseia-se em lógica fuzzy. Comparada µa modelagem analítica, a abordagem fuzzy proporciona maior flexibilidade e generalidade às soluções devido à sua baixa especificidade e por permitir a inclusão de decisões ad-hoc.

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Bruni, Antonio de Castro. "Redes neurais: uma nova perspectiva na interpretação de informações ambientais." Universidade de São Paulo, 2000. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6134/tde-25102010-183805/.

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Abstract:

As informações ambientais são o resultado de uma complexa interação entre as condições dos ambientes natural e antropogênico. Sobre os processos envolvidos, na maioria das vezes há pouca ou nenhuma informação e, freqüentemente há carência de dados. Face a esta problemática o emprego de uma técnica que minimize a necessidade de tais dados, que não tenha restrições operacionais para a execução dos cálculos ou ainda que possa ser aplicada quando não há muito conhecimento sobre o equacionamento do problema, presponta como uma alternativa estratégica para a interpretação das informações ambientais. As técnicas de Inteligência Artificial lidam com estas restrições e, face aos recursos de software [aplicativos] e hardware [máquinas] hoje disponíveis, tiveram suas aplicações viabilizadas em diversas áreas. Neste trabalho conceituamos além das Redes Neurais, os Sistemas Fuzzy [Nebulosos] e sua lógica específica, os Algoritmos Genéticos - seu fundamento e aplicações - e finalizando, os Sistemas Neuro-Fuzzy. As principais Técnicas Estatísticas utilizadas em recentes trabalhos para a interpretação de dados são listadas e, sempre que necessário, são conceituadas. Apresentamos as Redes Neurais Artificiais não só como uma alternativa às Técnicas Estatísticas e outras abordagens, mas sim na complementação destas no trabalho de análise de dados. O emprego de ambas as técnicas no equacionamento dos problemas na área ambiental, como mostramos, garante os melhores resultados. vi Nas Ciências Atmosféricas apresentamos aplicações de Redes Neurais contemplando: o processo de reconhecimento de partículas, a identificação de partículas e de fontes de poluição atmosférica, no Balanço Químico de Massas, na interpretação de dados, na previsão de concentrações de poluentes e na análise de riscos à saúde. Os resultados das aplicações evidenciam o grande potencial que a técnica de Redes Neurais oferece para esta ciência. Face as características de distribuição espacial e temporal da poluição do ar pesquisamos e encontramos uma topologia de Rede Neural que se ajusta ao objetivo de previsão das concentrações horárias do monóxido de carbono na a cidade de São Paulo. Uma proposta de Sistema Inteligente baseado na teoria dos sistemas Fuzzy-Neurais também é apresentada para o mesmo problema. Uma relação dos aplicativos comerciais disponíveis no mercado para trabalhar com esta tecnologia é apresentada ao final.
Neural Networks techniques are presented in an Artificial Intelligence context including: Fuzzy Systems, Genetic Algorithms and Neuro-Fuzzy Systems. The Neural Networks topologies and the learning procedures are presented too. The approach we used to introduce the concepts was to show the similarities with the Natural Neuron. We selected and presented some usual Statistical Techniques currently used in air pollution data analysis and, always if it is available, a comparison with the Artificial Neural Networks. We observed that almost always the Neural Network offers better results than other approaches, but when both techniques are used, one complement another. We selected Neural Networks applications in air pollution including: particle identification process, particle and atmospheric pollution source identification, Chemical Mass Balance techniques, data analysis and interpretation, forecasting of atmospheric pollutant concentrations and health risk analysis. The Multilayer perceptron is the most common topology applied. The air pollution problem is spatio-temporal and a Neural Network topology, that take it into account, is suggested to forecast carbon monoxide concentrations at São Paulo City, Brazil. A Fuzzy-Neuro system to predict carbon monoxide critical episodes is proposed too. A list of commercial software available to work with this technology is presented to encourage future applications.

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SALES, FILHO Romero Luiz Mendonça. "Uma proposta lingüística para a edução dos parâmetros de redes Bayesianas-Fuzzy na estimação da probabilidade de erro humano." Universidade Federal de Pernambuco, 2008. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5309.

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Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3964_1.pdf: 949658 bytes, checksum: b644e3df914d1f9c2018ffd9d301379b (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Uma grande escassez de dados é notada quando se está trabalhando em uma análise probabilística de riscos (APR). Alguns métodos são propostos na literatura como forma de contornar esse grande problema. Tais métodos são chamados de métodos de edução da opinião do especialista. Nesses métodos o analista recorre a especialistas que têm grande conhecimento sobre o problema analisado. Os especialistas, por sua vez, fornecem opiniões sobre o parâmetro investigado e com isso o analista consegue obter uma estimativa sobre o valor desconhecido. Neste trabalho será proposto um método de edução capaz de trabalhar com variáveis lingüísticas, de forma que ao final do processo possa ser obtida uma estimativa fuzzy sobre determinado parâmetro. Especificamente neste trabalho a idéia é obter estimativas fuzzy sobre probabilidades condicionais as quais serão utilizadas em uma rede bayesiana-fuzzy para a estimação da probabilidade de erro humano. Um exemplo de aplicação envolvendo um eletricista auxiliar presente na atividade de substituição de cadeias de isoladores em linhas de transmissão é discutido ao final do trabalho

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Resende, Raulison Alves 1970. "Qualidade de serviço em rede IP utilizando logica fuzzy." [s.n.], 2006. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260502.

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Abstract:

Orientador: Akebo Yamakami
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-06T20:32:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Resende_RaulisonAlves_D.pdf: 558127 bytes, checksum: 8c65274e70573045a52e4b1101a2c32e (MD5) Previous issue date: 2006
Resumo: A teoria de conjuntos fuzzy provê um ferramental para desenvolver processos aproximados de raciocínio quando a informação disponível é incerta, incompleta, imprecisa ou vaga. Com as novas ferramentas emergentes na área de inteligência computacional, tais como lógicas não padronizadas, redes neurais e raciocínio simbólico, esta nova teoria é um acréscimo bem-vindo ao repertório de ferramentas tradicionais apropriadas. Neste sentido, esta tese propõe três estratégias para o provimento de qualidade de serviço em redes IP, usando lógica fuzzy. Como primeira proposta é implementado um módulo inteligente para gerenciamento da QoS por meio da criação de políticas para roteadores do tipo DiffServ. A segunda estratégia consiste em um algoritmo fuzzy que resolve o problema de roteamento baseado em restrição de tempo com mínimo custo. Esta proposta apresentou resultados satisfatórios quando comparada com a solução sem lógica fuzzy. E, por último, se propõe um controlador de admissão de conexão para tratar as informações com certo grau de incertezas em redes IP com MPLS. O controlador apresenta as seguintes vantagens: flexibilização da admissão de conexão e possibilidade de incluir mais informações da rede e do tráfego na tomada da decisão sem aumentar consideravelmente a complexidade do controlador
Abstract: Fuzzy set theory provides a machinery for carrying out approximate reasoning processes when available information is uncertain, incomplete, imprecise, or vague. With the emergence of new tools in the area of computational intelligence, such as non standard logics, neural networks, and symbolic reasoning, this new theory is a welcome addition to the repertoire of traditional appropriate tools. In this sense, this thesis proposes three different strategies to apply Fuzzy Logic to provide QoS in IP Networks. The first one is the implementation of an intelligent, policy-based module for QoS management. The module permits the creation of policies to configure QoS in routers and a practical implementation has been performed for a DiffServ router. The second strategy proposes a fuzzy algorithm to solve the problem of routing based on time restrictions with minimum costs. The results obtained from this algorithm were satisfactory when compared to similar solutions that did not involve fuzzy logic. Finally, the third strategy proposes a Connection Admission Controller to process information that contains a high level of uncertainty in IP networks over MPLS. The controller offers the following advantages: flexibility for connections admission and the possibility of including more network and traffic information in the decision making process without considerably increasing the controller complexity
Doutorado
Telecomunicações e Telemática
Doutor em Engenharia Elétrica

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Pavani, Ahda Pionkoski Grilo. "Um metodo baseado em logica nebulosa para classificação de contingencias em redes de energia eletrica." [s.n.], 2005. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261723.

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Abstract:

Orientador: Carlos Alberto Favarin Murari
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-05T14:18:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pavani_AhdaPionkoskiGrilo_M.pdf: 501022 bytes, checksum: 2aee067a357d876e776b155793af3c35 (MD5) Previous issue date: 2005
Resumo: Nesse trabalho de pesquisa é discutida a utilização do índice de performance como método na análise estática de contingências considerando sobrecargas nas linhas de transmissão e nos transformadores. Segundo a literatura, o índice de performance de segunda ordem é mais utilizado devido ao menor esforço computacional requerido, no entanto, a utilização de tal índice resulta em um determinado tipo de erro na classificação de contingências, chamado mascaramento. Tendo em vista a minimização do mascaramento, é desenvolvido um fator de severidade para cada contingência baseado em lógica nebulosa (fuzzy logic), que pode ser utilizado tanto para multiplicar o índice de performance de segunda ordem para evitar o mascaramento, quanto como um índice para classificação de contingências, intitulado Índice Nebuloso ou Índice Fuzzy (IF). Os resultados de ambos os índices são satisfatórios apresentando uma minimização do mascaramento e capturando a maioria das contingências severas
Abstract: This work is intended to discuss the use of performance index in steady state contingency analysis considering overload in transmission lines and transformers. The second order performance index is the most used due to the lowest computational effort, on the other hand, the use of this index results in a miss classification, called masking effect. In order to minimize the masking effect is developed a severity factor to each contingency based on fuzzy logic. This severity factor can be used either to multiply the second order performance index or as a index to classify the contingencies, named Fuzzy Index (IF). The results of both indexes are satisfactory, and they minimize the masking effect
Mestrado
Energia Eletrica
Mestre em Engenharia Elétrica

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Miyasaki, Rodolfo. "Um estudo das ligações entre memorias associativas fuzzy implicativas e equações relacionadas fuzzy com aplicações." [s.n.], 2007. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306343.

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Orientador: Peter Sussner
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-11T11:23:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Miyasaki_Rodolfo_M.pdf: 1324947 bytes, checksum: a4ab87815520ddfd33ed0ac1b2ffcac2 (MD5) Previous issue date: 2008
Resumo: As memórias associativas (AMs - Associative Memories) permitem armazenar associações de padrões e recuperar desejados padrões de saída mesmo após a apresentação de possíveis versões incompletas e/ou distorcidas de um padrão de entrada. As memórias associativas fuzzy (FAMs - Fuzzy Associative emories) s¿ao modelos de AMs cujos padrões de entrada e saída são conjuntos fuzzy. As FAMs mostraram-se poderosas ferramentas na implementação em sistemas de base de regras fuzzy. O fato de modelos de FAMs estarem relacionadas à morfologia matemática (MM) levou ao recente desenvolvimento das memórias associativas morfológicas fuzzy (FMAMs - Fuzzy Morphological Associative Memories), em particular as memórias associativas fuzzy implicativas (IFAMs - Implicative Fuzzy Associative Memories). Os neurônios da FMAM executam uma das operações elementares da MM, i.'é, erosão, dilatação, anti-erosão ou anti-dilatação. Essa dissertação relaciona a existência de soluções nos sistemas de equações relacionais fuzzy (FREs - Fuzzy Relational Equations) à recordação perfeita das IFAMs. Formulamos o problema de escolher um modelo apropriado de IFAM para uma dada aplicação através de um problema de otimização. Mais precisamente, determinamos o modelo de IFAM dado pela t-norma parametrizada de Yager que minimiza o erro entre os padrões recordados e os desejados padrões de saída. Uma imagem em tons de cinza pode ser expressa como uma relação fuzzy e dado uma família de conjuntos fuzzy, pode-se comprimi-la através de FREs. Assim, surge o problema inverso de encontrar uma reconstrução da imagem original a partir da imagem comprimida. Essa dissertação de mestrado determina a melhor aproximação por meio de uma IFAM
Abstract: Associative Memories (AMs) allow for the storage of pattern associations and the retrieval of the desired output patterns upon the presentation of a possibly noisy or imcomplete version of an input pattern. Fuzzy Associative Memories (FAMs) are models of AMs whose input and output patterns are fuzzy sets. FAMs have proven to be a powerful tool for implementing fuzzy rule-based systems. The fact that FAMs models are related to mathematical morphology (MM) has led to the development of fuzzy morphological associative memories (FMAMs), in particular fuzzy implicative fuzzy associative memories (IFAMs). The neurons of an FMAM perform one of the elementary operations of MM which as erosion, dilation, anti-erosion and anti-dilation. This thesis relates the existence of solutions in systems of fuzzy relational equations (FREs) to the perfect recall using IFAMs. We formulated the problem of choosing an appriopriate IFAM model for a given application as an optimization problem. More precisely, we determined the IFAM model given by a parameterized Yager t-norm which minimizes the error between the recalled patterns and the desired output patterns. A gray-scale image can be expressed as a fuzzy relation and, given a family of fuzzy sets, it can be compressed by means of FREs. Thus, the inverse problem arises of finding a reconstruction of the image original based on the compression. This master thesis determines the best approximation by means of a IFAMs
Mestrado
Mestre em Matemática Aplicada

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Chaves, Luciano Eustáquio [UNESP]. "Modelos computacionais fuzzy e neuro-fuzzy para avaliarem os efeitos da poluição do ar." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2013. http://hdl.handle.net/11449/105352.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:34:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-07-26Bitstream added on 2014-06-13T19:44:42Z : No. of bitstreams: 1 chaves_le_dr_guara.pdf: 1947123 bytes, checksum: ee8c45d5619f8378be62c209cfe77f98 (MD5)
O presente estudo teve por objetivo verificar a associação entre a exposição aos poluentes do ar e o número de internações hospitalares por asma e pneumonia. Para a verificação foi proposto desenvolver e validar modelos fuzzy (Mamdani) e neuro-fuzzy (Sugeno) e comparar qual dos modelos apresenta uma melhor eficácia para a predição de internações. A metodologia utilizada foi dividida em três módulos: limpeza e elaboração de dados, elaboração do modelo fuzzy (Mamdani) e elaboração do modelo neuro-fuzzy (Sugeno). Foram coletados dados reais de internações do DATASUS, os quais foram utilizados como saída do modelo. Os dados de entradas foram os poluentes do ar material particulado (MP10), dióxido de enxofre (SO2), ozônio (O3) e a temperatura aparente (Tap). As saídas geradas pelos modelos foram comparadas e correlacionadas com os dados reais de internações através do Coeficiente de Correlação de Pearson. Para o estudo o nível de significância estatístico adotado foi α = 5%. A acurácia dos modelos foi realizada utilizando a Curva ROC. Neste estudo foi possível desenvolver e validar os modelos. O modelo neuro-fuzzy apresentou melhor correlação do que o modelo fuzzy; porém a acurácia foi melhor para o modelo fuzzy
This study aimed at investigating the association between exposure to air pollutants and the number of hospital admissions for asthma and pneumonia. For such verification it was proposed to develop and validate the Mamdani fuzzy and neuro-fuzzy (Sugeno) models and compare which of the two provides better efficacy in predicting hospitalization. The methodology was divided into three modules: data cleaning and preparation, elaboration of the fuzzy model (Mamdani) and elaboration of the neuro-fuzzy model (Sugeno). Data were collected from DATASUS actual admissions, which were used as the models output. The input data were air pollutants particulate matter (PM10), sulfur dioxide (SO2), ozone (O3) and the apparent temperature (Tap). The outputs generated by the models were compared and correlated with the actual data of admissions through the Pearson Correlation Coefficient. In this study the level of statistical significance adopted was α = 5%. The accuracy of the models was performed using the ROC curve. In this study it was possible to develop and validate the models. The neuro-fuzzy model showed better correlation than the fuzzy model, but the accuracy was better for the fuzzy model

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Chaves, Luciano Eustáquio 1973. "Modelos computacionais fuzzy e neuro-fuzzy para avaliarem os efeitos da poluição do ar /." Guaratinguetá, 2013. http://hdl.handle.net/11449/105352.

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Abstract:

Orientador: Luiz fernando Costa Nascimento
Coorientador: Paloma Maria Silva Rocha Rizol
Banca: Leonardo Mesquita
Banca: Andrea Paula Peneluppi de Medeiros
Banca: Maria Helena Baena de Moraes Lopes
Banca: Marcos Arbex
Resumo: O presente estudo teve por objetivo verificar a associação entre a exposição aos poluentes do ar e o número de internações hospitalares por asma e pneumonia. Para a verificação foi proposto desenvolver e validar modelos fuzzy (Mamdani) e neuro-fuzzy (Sugeno) e comparar qual dos modelos apresenta uma melhor eficácia para a predição de internações. A metodologia utilizada foi dividida em três módulos: limpeza e elaboração de dados, elaboração do modelo fuzzy (Mamdani) e elaboração do modelo neuro-fuzzy (Sugeno). Foram coletados dados reais de internações do DATASUS, os quais foram utilizados como saída do modelo. Os dados de entradas foram os poluentes do ar material particulado (MP10), dióxido de enxofre (SO2), ozônio (O3) e a temperatura aparente (Tap). As saídas geradas pelos modelos foram comparadas e correlacionadas com os dados reais de internações através do Coeficiente de Correlação de Pearson. Para o estudo o nível de significância estatístico adotado foi α = 5%. A acurácia dos modelos foi realizada utilizando a Curva ROC. Neste estudo foi possível desenvolver e validar os modelos. O modelo neuro-fuzzy apresentou melhor correlação do que o modelo fuzzy; porém a acurácia foi melhor para o modelo fuzzy
Abstract: This study aimed at investigating the association between exposure to air pollutants and the number of hospital admissions for asthma and pneumonia. For such verification it was proposed to develop and validate the Mamdani fuzzy and neuro-fuzzy (Sugeno) models and compare which of the two provides better efficacy in predicting hospitalization. The methodology was divided into three modules: data cleaning and preparation, elaboration of the fuzzy model (Mamdani) and elaboration of the neuro-fuzzy model (Sugeno). Data were collected from DATASUS actual admissions, which were used as the models output. The input data were air pollutants particulate matter (PM10), sulfur dioxide (SO2), ozone (O3) and the apparent temperature (Tap). The outputs generated by the models were compared and correlated with the actual data of admissions through the Pearson Correlation Coefficient. In this study the level of statistical significance adopted was α = 5%. The accuracy of the models was performed using the ROC curve. In this study it was possible to develop and validate the models. The neuro-fuzzy model showed better correlation than the fuzzy model, but the accuracy was better for the fuzzy model
Doutor

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Rosa, Raul Arthur Fernandes 1989. "Redes neurais evolutivas com aprendizado extremo recursivo." [s.n.], 2014. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259065.

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Abstract:

Orientadores: Fernando Antonio Campos Gomide, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-26T08:06:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosa_RaulArthurFernandes_M.pdf: 8750754 bytes, checksum: 0535142e4de0e75e311aea59a977386e (MD5) Previous issue date: 2014
Resumo: Esta dissertação estuda uma classe de redes neurais evolutivas para modelagem de sistemas a partir de um fluxo de dados. Esta classe é caracterizada por redes evolutivas com estruturas feedforward e uma camada intermediária cujo número de neurônios é variável e determinado durante a modelagem. A aprendizagem consiste em utilizar métodos de agrupamento para estimar o número de neurônios na camada intermediária e algoritmos de aprendizagem extrema para determinar os pesos da camada intermediária e de saída da rede. Neste caso, as redes neurais são chamadas de redes neurais evolutivas. Um caso particular de redes evolutivas é quando o número de neurônios da camada intermediária é determinado a priori, mantido fixo, e somente os pesos da camada intermediária e de saída da rede são atualizados de acordo com dados de entrada. Os algoritmos de agrupamento e de aprendizagem extrema que compõem os métodos evolutivos são recursivos, pois a aprendizagem ocorre de acordo com o processamento de um fluxo de dados. Em particular, duas redes neurais evolutivas são propostas neste trabalho. A primeira é uma rede neural nebulosa híbrida evolutiva. Os neurônios da camada intermediária desta rede são unineurônios, neurônios nebulosos com processamento sináptico realizado por uninormas. Os neurônios da camada de saída são sigmoidais. Um algoritmo recursivo de agrupamento baseado em densidade, chamado de nuvem, é utilizado para particionar o espaço de entrada-saída do sistema e estimar o número de neurônios da camada intermediária da rede; a cada nuvem corresponde um neurônio. Os pesos da rede neural nebulosa híbrida são determinados utilizando a máquina de aprendizado extremo com o algoritmo quadrados mínimos recursivo ponderado. O segundo tipo de rede proposto neste trabalho é uma rede neural multicamada evolutiva com neurônios sigmoidais na camada intermediária e de saída. Similarmente à rede híbrida, nuvens particionam o espaço de entrada-saída do sistema e são utilizadas para estimar o número de neurônios da camada intermediária. O algoritmo para determinar os pesos da rede é a mesma versão recursiva da máquina de aprendizado extremo. Além das redes neurais evolutivas, sugere-se também uma variação da rede adaptativa OS-ELM (online sequential extreme learning machine) mantendo o número de neurônios na camada intermediária fixo e introduzindo neurônios sigmoidais na camada de saída. Neste caso, a aprendizagem usa o algoritmo dos quadrados mínimos recursivo ponderado no aprendizado extremo. As redes foram analisadas utilizando dois benchmarks clássicos: identificação de forno a gás com o conjunto de dados de Box-Jenkins e previsão de série temporal caótica de Mackey-Glass. Dados sintéticos foram gerados para analisar as redes neurais na modelagem de sistemas com parâmetros e estrutura variantes no tempo (concept drif e concept shift). Os desempenhos foram quantificados usando a raiz quadrada do erro quadrado médio e avaliados com o teste estatístico de Deibold-Mariano. Os desempenhos das redes neurais evolutivas e da rede adaptativa foram comparados com os desempenhos da rede neural com aprendizagem extrema e dos métodos de modelagem evolutivos representativos do estado da arte. Os resultados mostram que as redes neurais evolutivas sugeridas neste trabalho são competitivas e têm desempenhos similares ou superiores às abordagens evolutivas propostas na literatura
Abstract: Abstract: This dissertation studies a class of evolving neural networks for system modeling from data streams. The class encompasses single hidden layer feedforward neural networks with variable and online de nition of the number of hidden neurons. Evolving neural network learning uses clustering methods to estimate the number of hidden neurons simultaneously with extreme learning algorithms to compute the weights of the hidden and output layers. A particular case is when the evolving network keeps the number of hidden neurons xed. In this case, the number of hidden neurons is found a priori, and the hidden and output layer weights updated as data are input. Clustering and extreme learning algorithms are recursive. Therefore, the learning process may occur online or real-time using data stream as input. Two evolving neural networks are suggested in this dissertation. The rst is na evolving hybrid fuzzy neural network with unineurons in the hidden layer. Unineurons are fuzzy neurons whose synaptic processing is performed using uninorms. The output neurons are sigmoidals. A recursive clustering algorithm based on density and data clouds is used to granulate the input-output space, and to estimate the number of hidden neurons of the network. Each cloud corresponds to a hidden neuron. The weights of the hybrid fuzzy neural network are found using the extreme learning machine and the weighted recursive least squares algorithm. The second network is an evolving multilayer neural network with sigmoidal hidden and output neurons. Like the hybrid neural fuzzy network, clouds granulate the input-output space and gives the number of hidden neurons. The algorithm to compute the network weights is the same recursive version of the extreme learning machine. A variation of the adaptive OS-ELM (online sequential extreme learning machine) network is also suggested. Similarly as the original, the new OS-ELM xes the number of hidden neurons, but uses sigmoidal instead of linear neurons in the output layer. The new OS-ELM also uses weighted recursive least square.The hybrid and neural networks were evaluated using two classic benchmarks: the gas furnace identi cation using the Box-Jenkins data, and forecasting of the chaotic Mackey-Glass time series. Synthetic data were produced to evaluate the neural networks when modeling systems with concept drift and concept shift. This a modeling circumstance in which system structure and parameters change simultaneously. Evaluation was done using the root mean square error and the Deibold-Mariano statistical test. The performance of the evolving and adaptive neural networks was compared against neural network with extreme learning, and evolving modeling methods representative of the current state of the art. The results show that the evolving neural networks and the adaptive network suggested in this dissertation are competitive and have similar or superior performance than the evolving approaches proposed in the literature
Mestrado
Engenharia de Computação
Mestre em Engenharia Elétrica

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Sgavioli, Mayra. "Modelagem de sistemas de manufatura usando Redes de Petri Coloridas Fuzzy focando a solução de conflitos." Universidade Federal de São Carlos, 2010. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/482.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3978.pdf: 2293519 bytes, checksum: bebf48e9b57957fa077811d04a5d672e (MD5) Previous issue date: 2010-06-29
Financiadora de Estudos e Projetos
A Flexible Manufacturing System is a production system where more than one event can occur simultaneously in parallel, asynchronously or concurrently. These are designed to meet the needs of the market, demand for improved product quality, lower costs and shorter delivery times. Due to the complexity and flexibility of these systems, conflicts can occur when more than one process requests the same resource, such as machines or AGVs, or when a product can be produced in more than one production routing. Thus, a conflict resolution policy is needed in this type of environment. This study uses Fuzzy Coloured Petri Nets for modeling a manufacturing system. The manufacturing system is modeled considering the resources, buffers, production routings, AGV routes and identifying conflict points. The conflict resolution is performed considering both information on the shop floor and production management. Fuzzy rules are constructed to prioritize conflicting processes and a fuzzy rule-based system is modeled on Fuzzy Coloured Petri Nets in the same network as the manufacturing system, making the model of the system independent of other systems of support for the resolution of conflicts. In this work we considered the conflicts that can occur when loading and unloading station and the input and output buffer. According to the source of conflict, a rule base is shaped to assign priorities to processes. From this model it is possible to make the control system and ensure that identified conflicts are resolved.
Um Sistema Flexível de Manufatura é um sistema de produção onde mais de um evento pode ocorrer ao mesmo tempo de forma paralela, assíncrona ou de forma concorrente. Estes foram projetados para atender às necessidades do mercado, que demanda por melhor qualidade dos produtos, redução de custos e prazos de entrega menores. Devido à complexidade e à flexibilidade destes sistemas, conflitos podem ocorrer quando mais de um processo requisita o mesmo recurso, como máquinas ou AGVs, ou quando um produto pode ser produzido em roteiros distintos. Assim, uma política de solução de conflito é necessária neste tipo de ambiente. Este trabalho usa Redes de Petri Coloridas Fuzzy para modelar um sistema de manufatura. O sistema de manufatura é modelado considerando os recursos, buffers, roteiros de produção, rotas dos AGV e identificando os pontos de conflitos. A resolução dos conflitos é realizada considerando tanto informações do chão de fábrica quanto da gestão da produção. Regras fuzzy são construídas para atribuir prioridades aos processos conflitantes e um sistema baseado em regras fuzzy é modelado em Redes de Petri Coloridas Fuzzy na mesma rede do sistema de manufatura, tornado o modelo do sistema independente de outros sistemas de apoio para a solução dos conflitos. Neste trabalho foram considerados os conflitos que podem ocorrer na estação de carga e descarga e nos buffer de entrada e saída. De acordo com o ponto de conflito, uma base de regras é modelada para atribuir prioridades aos processos. A partir desta modelagem é possível realizar o controle do sistema e garantir que os conflitos identificados sejam resolvidos.

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Gil, Mauro Cesar Cantarino. "Aplicação de redes neuro-fuzzy para a solução de problemas inversos em transferência radiativa." Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2010. http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1605.

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Abstract:

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.

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Tibiriçá, Carlos Augusto Gonçalves. "Uma abordagem híbrida Fuzzy-bayesiana para modelagem de incertezas." Florianópolis, SC, 2005. http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102696.

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Abstract:

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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As incertezas existentes no mundo real sao tratadas pela mente humana de maneira que seja poss´ývel alguma tomada de decisao baseada em fatos que nao representem uma verdade absoluta.

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Carneiro, Vinícius Quintão. "Rede neural e lógica fuzzy aplicadas no melhoramento do feijoeiro." Universidade Federal de Viçosa, 2015. http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/6785.

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Abstract:

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2015-11-23T15:44:45Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1359771 bytes, checksum: 4d24880cb314df4c1c17b85c733ebcf7 (MD5)
Made available in DSpace on 2015-11-23T15:44:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1359771 bytes, checksum: 4d24880cb314df4c1c17b85c733ebcf7 (MD5) Previous issue date: 2015-07-17
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Os programas de melhoramento vegetal atualmente utilizam-se de análises estatísticas para auxiliar na identificação de genótipos superiores em diversas etapas do desenvolvimento de um cultivar. Diferentemente dessas análises que são baseadas no paradigma estocástico, a abordagem da inteligência computacional tem sido pouco explorada na área do melhoramento genético. Assim, esse trabalho foi realizado com o objetivo de apresentar técnicas de inteligência computacional como ferramentas auxiliares no melhoramento do feijoeiro. Para demonstrar a aplicabilidade dessa abordagem, foram desenvolvidos dois estudos utilizando dados de avaliação de linhagens de feijão oriundas do Programa Feijão da Universidade Federal de Viçosa. Em um primeiro trabalho o objetivo foi avaliar o potencial das redes neurais artificiais como ferramenta auxiliar no melhoramento da arquitetura de plantas do feijoeiro. Com o intuito de classificar linhagens quanto ao porte, as redes neurais artificiais foram treinadas com dados de repetição de 19 linhagens de feijoeiro avaliadas nas safras de inverno de 2007 e de 2009, quanto a arquitetura de plantas, diâmetro do hipocótilo e altura de plantas. As redes neurais artificias apresentaram elevada capacidade de classificação correta das linhagens avaliadas, de forma que quando utilizado diâmetro do hipocótilo em conjunto com altura média de plantas, as redes neurais artificiais apresentaram melhores resultados do que utilizando somente o diâmetro do hipocótilo. Também observou-se que submeter dados de médias de novas linhagens às redes neurais treinadas com dados de repetição, provê melhores resultados de classificação das linhagens. Em um segundo trabalho o objetivo foi aplicar a Lógica Fuzzy, por meio de controladores, como ferramenta auxiliar na avaliação do comportamento de linhagens de feijão em diferentes ambientes. Para avaliar a aplicabilidade desses controladores foram utilizados dados de produtividade de grãos de 23 linhagens e duas testemunhas de feijão do grupo comercial vermelho, avaliados em nove ambientes da Zona da Mata de Minas Gerais. A partir dos parâmetros da análise de Eberhart e Russell foram desenvolvidos controladores fuzzy com sistemas de inferência Mamdani e Sugeno. Além destes, foi desenvolvido um controlador híbrido do tipo Sugeno baseado nos métodos de Eberhart e Russell e de Lin e Binns modificado. Foram realizadas análises de adaptabilidade e estabilidade pelos métodos de Eberhart e Russell e de Linn e Binns modificado e os respectivos parâmetros e medidas obtidos por meio dessas análises para cada linhagem foram submetidos aos respectivos controladores. Verificou-se que os controladores fuzzy podem ser aplicados para determinar o comportamento das linhagens, sendo o controlar híbrido o mais informativo a respeito da resposta das linhagens frente às variações ambientais. Dentre os sistemas de inferência utilizados, ambos sistemas apresentaram resultados consistentes. Uma vez que os controladores foram desenvolvidos de forma generalizada eles podem ser aplicados na determinação do comportamento de genótipos e na recomendação de cultivares de diferentes culturas agronômicas. Ao observar os resultados obtidos em ambos os trabalhos verificou-se que as técnicas de inteligência computacional apresentam grande potencial para serem empregadas nas diferentes etapas de um programa de melhoramento.
Bean breeding programs have currently used statistical analysis in order to help identifying superior genotypes in various stages of a cultivar development. Unlike these analyses that are based on stochastic paradigm, the approach of computational intelligence has been little exploited in breeding. Thus, this study was carried out in order to present computational intelligence techniques as an important tool in bean breeding programs. To demonstrate the applicability of this approach, two studies were carried out using bean lines evaluation data derived from the Bean Breeding Program of the Federal University of Viçosa. In the first study, the objective was to evaluate the potential of artificial neural networks as an auxiliary tool in improving the bean plant architecture. In order to classify lines according to the habit, artificial neural networks were trained with 19 bean lines data from replication collected during the 2007 and 2009 winter crops, regarding plant architecture, hypocotyl diameter and plant height. The artificial neural networks presented high correct classification capability of the evaluated lines. Thus, when the hypocotyl diameter was used together with the mean height of plants, artificial neural networks had better results than when it was used the hypocotyl diameter individually. Also, it was observed that submitting mean data of new lines to neural networks trained with data from replication provides better results for the classification of lines. In the second work, the objective was to apply the fuzzy logic by means of controllers as an auxiliary tool in the evaluation of bean lines behavior in different environments. Grain yield data of 23 lines and two controls of red bean plants (Phaseolus vulgaris L.) were used in order to evaluated the applicability of these controllers. Plants were evaluated in nine environments of Zona da Mata region, Minas Gerais. From the parameters of Eberhart and Russell analysis, the fuzzy controllers were developed with Mamdani and Sugeno inference systems. In addition, Sugeno and Mamdani hybrid controllers were developed based on the methods of Eberhart and Russell and modified Lin and Binns. Adaptability and stability analyses were carried out by the methods of Eberhart and Russell and by the modified method of Lin and Binns, and the respective parameters and measurements obtained by these analyses for each line were submitted to the respective controllers. It was found that fuzzy controllers can be applied to determine the behavior of the lines, and the hybrid controller presented more information regarding the response of lines against the environmental variation. Both inference systems presented consistent results. Since the controllers were developed in a generalized way, they may be widely applied in determining the behavior of genotypes and in recommending cultivars of different crops . By observing the results obtained in both studies, it was found that computational intelligence techniques have great potential to be used in the different stages of a breeding program.
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Santos, Junior Carlos Roberto dos. "Uma nova abordagem de treinamento on-line para rede neural ARTMAP Fuzzy /." Ilha Solteira, 2017. http://hdl.handle.net/11449/152033.

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Abstract:

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo
Resumo: A evolução dos recursos de internet levou ao crescente aumento do fluxo de dados, e por consequência, a necessidade de modelos de classificação ou previsão que suportem uma aprendizagem online. A Rede Neural ARTMAP Fuzzy tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento, no entanto, ainda é pouco explorada em aplicações de tempo real que exigem uma aprendizagem contínua. Neste trabalho, é proposto uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado, capaz de adquirir conhecimento ao longo da classificação ou previsão. Modificações na arquitetura e no algoritmo de aprendizagem possibilitam à rede neural ativar o treinamento sempre que necessário. Para validar o modelo proposto foram realizadas duas aplicações, uma para previsão e outra para classificação, utilizando bases de dados benchmarks e comparado com a ARTMAP Fuzzy original. Os resultados mostraram a capacidade do modelo proposto em adquirir conhecimento ao longo das amostras apresentadas de forma estável e eficiente. Assim, este estudo contribui para a evolução da rede neural ARTMAP Fuzzy e apresenta o treinamento continuado como uma alternativa eficaz para aplicações de tempo real.
Doutor

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Araujo, Nelcileno Virgilio de Souza [UNESP]. "Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy: uma metodologia para detecção de intrusos baseado em seleção de atributos e otimização de parâmetros numa rede neural ARTMAP Fuzzy." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2013. http://hdl.handle.net/11449/100302.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-06-28Bitstream added on 2014-06-13T21:01:22Z : No. of bitstreams: 1 araujo_nvs_dr_ilha.pdf: 898369 bytes, checksum: 972b4fcee45e49e9c9a251e6404dedde (MD5)
Nos últimos anos têm-se percebido um forte crescimento no uso da tecnologia sem fio 802.11 (Wireless Local Area Network - WLAN) e os mecanismos de segurança implementados pelas emendas IEEE 802.11i e IEEE 802.11w têm se mostrado pouco eficazes no combate a ataques contra a disponibilidade dos serviços da WLAN. Os sistemas detectores de intrusão surgem como uma forma de auxiliar as redes de computadores neste combate contra a indisponibilização dos serviços. Nesta tese é proposto um modelo de detecção de intrusos chamado Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy, onde primeiramente a base de dados original é pré-processada, por meio de uma técnica de seleção de atributos baseada em rede neural ARTMAP Fuzzy e coeficiente Kappa, para reduzir a quantidade de atributos, deixando apenas as características mais representativas. A seguir, aplica-se a técnica de otimização por enxame de partículas (particle optimization swarm – PSO) na seleção de um conjunto de critérios (parâmetro de escolha, parâmetro de vigilância do módulo ARTa, taxa de treinamento e acréscimo do parâmetro de vigilância do módulo ARTa) empregados no treinamento do classificador de ataques, de forma a maximizar a identificação correta de amostras classificadas. O algoritmo de detecção de intrusos empregado no classificador de ataques é a rede neural ARTMAP Fuzzy. O desempenho desta nova estratégia é avaliado sobre três bases de dados coletadas respectivamente de uma rede simulada cabeada, uma rede infraestruturada sem fio com criptografia WEP (Wired Equivalent Privacy) e WPA (WiFi Protected Access) habilitadas e uma rede infraestruturada sem fio com criptografia WPA2 (WiFi Protected Access version 2) habilitada. Os resultados obtidos na avaliação da metodologia Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy demonstram a diminuição...
In the last years have seen a strong increase in the 802.11 wireless local area network (WLAN) technologies use, and the security mechanisms implemented by amendments IEEE 802.11i and IEEE 802.11w have proven not very effective in combating attacks against availability of WLAN services. Intrusion detection systems emerge as a way to help computer networks in this combat against the deny of services. In this thesis it's proposed a model of intrusion detection called Kappa-PSO-Fuzzy ARTMAP, where initially the original database is pre-processed through a feature selection technique based on ARTMAP Fuzzy neural network and Kappa coefficient for reduce the amount of attributes, leaving only the most representative features. Then, apply the particle swarm optimization (PSO) technique in searching a set of criteria (choice parameter, ARTa module vigilance parameter, training rate and increase in the ARTa module vigilance paramater) employees in training attacks classifier, in order to maximize the accurate identification of classified samples. The intrusion detection algorithm used in the attacks classifier is the ARTMAP Fuzzy neural network. The performance of this new strategy is evaluated over three colleted databases respectively in a simulated wired network, infrastructured wireless network with WEP (Wired Equivalent Privacy) and WPA (WiFi Protected Access) encryption enabled and infrastructured wireless network with WPA2 (WiFi Protected Access version 2) encryption enabled. The obtained results in the Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy methodology demonstrate the IDS computational cost reduction without causing... (Complete abstract click electronic access below)

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Araujo, Nelcileno Virgilio de Souza. "Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy: uma metodologia para detecção de intrusos baseado em seleção de atributos e otimização de parâmetros numa rede neural ARTMAP Fuzzy /." Ilha Solteira, 2013. http://hdl.handle.net/11449/100302.

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Abstract:

Orientador: Ailton Akira Shinoda
Coorientador: Ruy de Oliveira
Banca: Christiane Marie Schweitzer
Banca: Maria Lúcia Martins Lopes
Banca: Anderson Castro Soares de Oliveira
Banca: Carlos Dias Maciel
Resumo: Nos últimos anos têm-se percebido um forte crescimento no uso da tecnologia sem fio 802.11 (Wireless Local Area Network - WLAN) e os mecanismos de segurança implementados pelas emendas IEEE 802.11i e IEEE 802.11w têm se mostrado pouco eficazes no combate a ataques contra a disponibilidade dos serviços da WLAN. Os sistemas detectores de intrusão surgem como uma forma de auxiliar as redes de computadores neste combate contra a indisponibilização dos serviços. Nesta tese é proposto um modelo de detecção de intrusos chamado Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy, onde primeiramente a base de dados original é pré-processada, por meio de uma técnica de seleção de atributos baseada em rede neural ARTMAP Fuzzy e coeficiente Kappa, para reduzir a quantidade de atributos, deixando apenas as características mais representativas. A seguir, aplica-se a técnica de otimização por enxame de partículas (particle optimization swarm - PSO) na seleção de um conjunto de critérios (parâmetro de escolha, parâmetro de vigilância do módulo ARTa, taxa de treinamento e acréscimo do parâmetro de vigilância do módulo ARTa) empregados no treinamento do classificador de ataques, de forma a maximizar a identificação correta de amostras classificadas. O algoritmo de detecção de intrusos empregado no classificador de ataques é a rede neural ARTMAP Fuzzy. O desempenho desta nova estratégia é avaliado sobre três bases de dados coletadas respectivamente de uma rede simulada cabeada, uma rede infraestruturada sem fio com criptografia WEP (Wired Equivalent Privacy) e WPA (WiFi Protected Access) habilitadas e uma rede infraestruturada sem fio com criptografia WPA2 (WiFi Protected Access version 2) habilitada. Os resultados obtidos na avaliação da metodologia Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy demonstram a diminuição... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: In the last years have seen a strong increase in the 802.11 wireless local area network (WLAN) technologies use, and the security mechanisms implemented by amendments IEEE 802.11i and IEEE 802.11w have proven not very effective in combating attacks against availability of WLAN services. Intrusion detection systems emerge as a way to help computer networks in this combat against the deny of services. In this thesis it's proposed a model of intrusion detection called Kappa-PSO-Fuzzy ARTMAP, where initially the original database is pre-processed through a feature selection technique based on ARTMAP Fuzzy neural network and Kappa coefficient for reduce the amount of attributes, leaving only the most representative features. Then, apply the particle swarm optimization (PSO) technique in searching a set of criteria (choice parameter, ARTa module vigilance parameter, training rate and increase in the ARTa module vigilance paramater) employees in training attacks classifier, in order to maximize the accurate identification of classified samples. The intrusion detection algorithm used in the attacks classifier is the ARTMAP Fuzzy neural network. The performance of this new strategy is evaluated over three colleted databases respectively in a simulated wired network, infrastructured wireless network with WEP (Wired Equivalent Privacy) and WPA (WiFi Protected Access) encryption enabled and infrastructured wireless network with WPA2 (WiFi Protected Access version 2) encryption enabled. The obtained results in the Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy methodology demonstrate the IDS computational cost reduction without causing... (Complete abstract click electronic access below)
Doutor

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Bressan, Glaucia Maria. "Classificação do risco de infestação de regiões por plantas daninhas utilizando lógica Fuzzy e redes Bayesianas." Universidade de São Paulo, 2007. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-14032008-160146/.

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Abstract:

O presente trabalho tem como objetivo principal a classificação do risco de infestação por regiões de culturas vegetais por plantas daninhas. Os riscos por regiões são obtidos por um sistema de classificação fuzzy, usando métodos de Krigagem e análise de imagens. A infestação é descrita por atributos da cobertura foliar, densidade de sementes, extensão dos agrupamentos de sementes e competitividade, obtidos a partir das amostras de densidades de sementes e de plantas daninhas, da cobertura foliar e da biomassa de plantas daninhas. O atributo da cobertura foliar indica a porcentagem de ocupação das plantas emergentes e é obtido a partir de um mapa de cobertura foliar, construído usando Krigagem. O atributo da densidade de sementes caracteriza a localização das sementes que podem germinar e é obtido a partir de um mapa da distribuição da produção de sementes das plantas daninhas, também construído usando Krigagem. O atributo da extensão dos agrupamentos de sementes reflete a influência das sementes vizinhas em uma certa localização e também é obtido a partir do mapa de distribuição da produção de sementes. O atributo da competitividade entre plantas daninhas e cultura é obtido a partir de um sistema neurofuzzy, utilizando amostras de densidade e de biomassa das plantas daninhas. Para reunir os riscos de infestação semelhantes, os valores de risco inferidos por região pelo sistema fuzzy são agrupados considerando valores e localizações próximas utilizando o método k-médias com coeficiente de variação. Uma abordagem probabilística com redes de classificação Bayesianas é também empregada para a obtenção de um conjunto de regras linguísticas para classificar a competitividade e o risco de infestação, por motivo de comparação. Resultados para o risco de infestação são obtidos para uma área experimental em uma cultura de milho indicando a existência de riscos diferenciados que são explicados pela perda de rendimento da cultura.
The goal of this work is the classification of the risk of infestation per regions of a crop by weeds. The risks per regions are obtained by a fuzzy classification system, using kriging and image analysis. The infestation is described by attributes of the weed coverage, weed seed density, weed seed patches and competitiveness, obtained from weed seeds and weed densities, weed coverage and biomass. The attribute of the weed coverage indicates the percentage of infested surface of the emergent weeds which is obtained from a weed coverage map built with kriging. The attribute of the weed seed density is obtained from a weed seed production map also built with kriging which characterizes the locations of seeds which can germinate. The attribute of the weed seed patches is also obtained by the weed seed production map which reflects how the seeds contribute to weed proliferation in the surroundings. The attribute of the competitiveness among weeds and crop is obtained from a neurofuzzy system, using the weeds density and biomass of the plants. In order to aggregate the similar risks of infestation, the values of risks per region inferred by the fuzzy system are clustered according to similar values and locations using the k-means method with a variation coefficient. A probabilistic approach with Bayesian networks classifiers is also considered to obtain a set of linguistic rules to classify the competitiveness and the risk of infestation, for comparison purposes. Results for the risk of infestation are obtained for an experimental area in a corn crop which indicate the existence of different risks, explained by the yield loss of the crop.

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Silva, Myriam Regattieri De Biasi da. "Compressão e descompressão de dados atraves de redes neurais e logica nebulosa com aplicação em curvas planas." [s.n.], 1993. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259560.

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Abstract:

Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Armando Freitas de Rocha
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica
Made available in DSpace on 2018-07-18T19:59:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_MyriamRegattieriDeBiasida_M.pdf: 5682991 bytes, checksum: 50fb893bb784a410563523f1ce96f602 (MD5) Previous issue date: 1993
Resumo: Este trabalho propõe um método de compressão-descompressão de dados aplicado a curvas no espaço 2D. Novas técnicas como Redes Neurais e Lógica Nebulosa são usadas para comprimir e descomprimir os pontos de uma curva plana. No processo de compressão, estruturas de redes neurais são desenvolvidas para operarem conjuntos de pontos seqüenciais (x,y). O objetivo é extrair o mínimo de dados possíveis de modo a permitir a recuperação da curva original. Um método de interpolação baseado em regras nebulosas é proposto, introduzindo-se modificações no algoritmo original apresentado por Uchino et aI.. Este algoritmo é utilizado para recuperar a informação, sempre que necessário. O algoritmo original (INL) - Interpolação Nebulosa Linear - funciona somente quando os pares de entrada saída (x,y) representam funções. O algoritmo proposto (INNL) - Interpolação Nebulosa Não Linear - introduz não linearidades no cálculo das funções de pertinência associadas às regras nebulosas, visando à obtenção de curvas interpoladas mais suaves. Uma outra modificação é introduzida no sentido de se generalizar a aplicação do método a curvas genéricas (curvas fechadas e não funções)
Abstract: This work proposes a method for compression-restoring data applied to bi-dimensional curves. New techniques as Neural Networks and Fuzzy Logic are used on compressing and restoring the points of the curve. On data compression, neural-like structures are developed to operate on a set of sequential points (x,y) in order to extract the minimal amount of data that can still accurately represent the entire original set. A method of interpolation based on fuzzy rules is proposed introducing modifications on the original algorithm presented by Uchino et al., to regenerate the whole original set of data whenever necessary. The original algorithm based on linear fuzzy rules works only when the input-output relation (x,y) represent a function. The modified algorithm (INNL) makes use of non linear fuzzy rules introducing the nonlinearities to calculate the membership functions associated to the rules, whose purpose is to obtain smoother interpolated curves. Another modification is introduced to generalize the algorithm to any kind of curve (closed and non-fullctions)
Mestrado
Mestre em Engenharia Elétrica

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Reis, Felipe Bezerra dos. "Estratégia de modelagem para controle de FMS combinando redes de Petri e um sistema Fuzzy." Universidade Federal de São Carlos, 2012. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/584.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6393.pdf: 3853954 bytes, checksum: aebabdd8a86520900d7239023c798d02 (MD5) Previous issue date: 2012-09-28
Financiadora de Estudos e Projetos
The flexible manufacturing systems (FMS) are automated production systems capable of producing a wide variety of product types. They are composed by machines, robots and automated transport systems. Make the control of an FMS is a complex task due to the various subsystems and elements that compose it, and also by the necessity of respond to strategic issues that vary according to market demands. Much has been made in relation to the control of FMS. Several studies in the literature cover issues of control of FMS. Despite the high number of papers that address these issues, technological advances and market demands cause introduction of new challenges and new studies are conducted. This work based itself on other studies about the control of FMS to evolve into some issues of modeling and control of FMS. The purpose of this paper is to indicate a modeling strategy, based on Petri nets, that is easy to understand, requiring low efforts to adapt to different production plans, and allowing that the control of the FMS model takes into account information of the current state of the system in decision making for conflict resolution. The work ends with the application of the modeling method proposed in a hypothetical FMS. It was built a control system to make the reading of variables from the model of the FMS and decide how conflicts should be resolved on the Petri net model. To support the decision making of the control system, it was built a Fuzzy system. Simulations were conducted for a variety of production plans in which the control system achieved real-time responses to conflict resolution, preventing the system of reach deadlock conditions.
Os sistemas flexíveis de manufatura (FMS) são sistemas de produção automatizados capazes de produzir uma grande variedade de tipos de produto. Eles são compostos por máquinas, robôs e sistemas de transporte automático. Realizar o controle de um FMS é uma tarefa complexa devido aos vários subsistemas e elementos que o compõe, e também pela necessidade de responder a questões estratégicas que variam de acordo com as demandas do mercado. Muito tem sido feito em relação ao controle de FMSs. Vários trabalhos na literatura abrangem as questões de controle de FMSs. Apesar do alto número de trabalhos que abordam estas questões, os avanços tecnológicos e as exigências de mercado fazem com que novos desafios sejam lançados e novos estudos sejam realizados. Este trabalho se baseia em outros trabalhos sobre o controle de FMS para evoluir em algumas questões de modelagem e controle de FMSs. A proposta deste trabalho é indicar uma estratégia de modelagem baseada em redes de Petri que seja de fácil compreensão, que exija baixos esforços de adaptação para planos de produção diferentes, e que permita que o controle do modelo de FMS leve em consideração informações do estado corrente do sistema, nas tomadas de decisão para a resolução de conflitos. O trabalho é finalizado com a aplicação do método de modelagem proposto em um FMS hipotético. Foi construído um sistema de controle para fazer a leitura de variáveis do modelo de FMS e decidir como os conflitos do modelo em redes de Petri devem ser resolvidos. Para apoiar as tomadas de decisão do sistema de controle foi construído um sistema Fuzzy. Foram realizadas simulações para uma variedade de planos de produção nos quais o sistema de controle obteve respostas em tempo real para a resolução dos conflitos impedindo que o sistema atingisse condições de deadlock.

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Santos, Francisco Lledo dos [UNESP]. "Redes neurais artificiais artmap-fuzzy aplicadas ao estudo de agitação marítima e ondas de lagos." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2013. http://hdl.handle.net/11449/110523.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-12-12Bitstream added on 2014-11-10T11:57:57Z : No. of bitstreams: 1 000793111.pdf: 13515062 bytes, checksum: d7a9fd54f5b42d60eb028c1234b5751a (MD5)
Os riscos associados a zonas costeiras e portuárias são uma das principais preocupações no planejamento e gestão destas zonas. Exemplos desses riscos são os associados aos fatores: instabilidade de estruturas marítimas de proteção, ocorrência de galgamentos, inundação, erosão costeira e navegação. Não obstante ao citado, tem-se também, o caso dos riscos inerentes ao ambiente dos reservatórios de barragens e de seus usos múltiplos, que fazem parte de segmentos de hidrovias, além de fazer parte de complexos de navegação e rotas comerciais. O exposto justifica a importância crescente do desenvolvimento de metodologias capazes de avaliar o risco neste tipo de situações. O presente trabalho trata do desenvolvimento e aplicação de uma rede neural artificial, notadamente a rede ARTMAP-Fuzzy, na tentativa de se prever alguns fenômenos de superfície livre e interação onda-estrutura, sejam eles: agitação marítima, comportamento de ondas em lagos de barragem e galgamento. A rede em questão pertence à família ART (Adaptive Ressonance Theory), e foi desenvolvida e utilizada na tentativa de se prever tanto a agitação marítima dentro e fora de um porto, quanto para o cálculo do galgamento em um ponto do barramento de contenção e, também na tentativa de se prever o comportamento de ondas geradas por vento em um reservatório formado pela construção de uma usina hidroelétrica. O porto em estudo foi o de Sines que se situa a sudoeste da Europa, na costa oeste de Portugal, a 58 milhas náuticas a sul de Lisboa. Já, para o caso de ondas em lagos, o mesmo se trata do lago formado pela construção da Usina Hidroelétrica de Ilha Solteira, situado a noroeste do Estado de São Paulo – Brasil. Para o caso de estudo relativo ao porto de Sines, o treinamento desta rede neural é efetuado com dados de medição de boia-ondógrafo ao largo do porto e ainda, comparados com resultados do modelo numérico de propagação de ...
The risks associated to coastal and harbor zones are one of the main concerns in planning and managing these zones. Some examples can be mentioned such as: instability of maritime structures, wave overtopping, flooding, coastal erosion and unsafe navigation. Furthermore, there are the risks associated to dam reservoirs and their multiple uses, as for example those reservoirs that are used as waterways, as well as being commercial and navigation routes. These are some of the justifications to develop methodologies capable of evaluating the risk in this kind of situations. This work is concerned with the development and application of a Fuzzy ARTMAP artificial neural network to forecast some phenomena of free surface and of wave-structure interaction, such as: sea wave conditions, wave behavior in dam lakes and wave overtopping. The neural network pertains to the ART (Adaptive Resonance Theory) family and is developed and used to forecast the wave conditions outside and inside a port, the wave overtopping at a cross-section of the port protection breakwater, and also the wind waves generated in an hydroelectric dam reservoir. The studied port is the Sines port, located at south west Europe, west coast of Portugal, 58 nautical miles south of Lisbon. The hydroelectric reservoir is the Ilha Solteira lake, located north west of the State of São Paulo, Brazil. Considering the Sines port, the neural network training for forecasting wave conditions is performed with data measured by a wave buoy positioned offshore the port, and also with numerical model results of wave propagation at the entrance of the port (SWAN model) and inside the port (DREAMS model). The wave conditions inside the port predicted by the new tool are compared with some field data. The neural network training for forecasting wave overtopping at the breakwater is performed with data obtained from a two-dimensional physical model developed at the National Laboratory for Civil ...

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Peron, Guilherme de Santi. "Método distribuído multiobjetivo de seleção de relays em redes cooperativas sem fio utilizando lógica fuzzy." Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2012. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/326.

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Abstract:

Esta dissertação de mestrado apresenta um novo algoritmo de seleção de relays utilizando lógica fuzzy. O algoritmo proposto é distribuído, ao ser processado independentemente em cada nó dispensando a necessidade de uma entidade central, e multiobjetivo, visto que ele busca maximizar tanto o tempo de vida da rede como a vazão fim-a-fim. O novo método leva em conta o estado do canal instantâneo do canal relay-destino e a energia residual da bateria do nó. Como resultado, o algoritmo atribui um grau de relevância a cada candidato a relay, de forma que o nó com maior relevância é escolhido para retransmitir a mensagem proveniente da fonte. Os resultados mostram que um aumento considerável no tempo de vida de rede pode ser obtido sem comprometer a vazão fim-a-fim.
In this master thesis we present a new relay selection algorithm using fuzzy logic. The proposed algorithm is distributed, runs independently at each node, not requiring a central entity for coordination, and is multi-objective, since it aims to maximize both network lifetime and end-to-end throughput. The new method takes into account the instantaneous channel state of the relay-destination link and the residual energy of the node battery. As a result, the algorithm assigns a degree of relevance to each relay, such that the with a higher relevance is chosen to forward the source message. Results show that a considerable increase in the network lifetime can be obtained without compromising the end-to-end throughput.

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Santos, Francisco Lledo dos. "Redes neurais artificiais artmap-fuzzy aplicadas ao estudo de agitação marítima e ondas de lagos /." Ilha Solteira, 2013. http://hdl.handle.net/11449/110523.

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Abstract:

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo
Co-orientador: Geraldo de Freitas Maciel
Banca: Milton Dall Aglio Sobrinho
Banca: Maria Lúcia Martins Lopes
Banca: Maria Teresa Leal Gonsalves Veloso dos Reis
Banca: Fernanda Caseño Lima Trindade
Resumo: Os riscos associados a zonas costeiras e portuárias são uma das principais preocupações no planejamento e gestão destas zonas. Exemplos desses riscos são os associados aos fatores: instabilidade de estruturas marítimas de proteção, ocorrência de galgamentos, inundação, erosão costeira e navegação. Não obstante ao citado, tem-se também, o caso dos riscos inerentes ao ambiente dos reservatórios de barragens e de seus usos múltiplos, que fazem parte de segmentos de hidrovias, além de fazer parte de complexos de navegação e rotas comerciais. O exposto justifica a importância crescente do desenvolvimento de metodologias capazes de avaliar o risco neste tipo de situações. O presente trabalho trata do desenvolvimento e aplicação de uma rede neural artificial, notadamente a rede ARTMAP-Fuzzy, na tentativa de se prever alguns fenômenos de superfície livre e interação onda-estrutura, sejam eles: agitação marítima, comportamento de ondas em lagos de barragem e galgamento. A rede em questão pertence à família ART (Adaptive Ressonance Theory), e foi desenvolvida e utilizada na tentativa de se prever tanto a agitação marítima dentro e fora de um porto, quanto para o cálculo do galgamento em um ponto do barramento de contenção e, também na tentativa de se prever o comportamento de ondas geradas por vento em um reservatório formado pela construção de uma usina hidroelétrica. O porto em estudo foi o de Sines que se situa a sudoeste da Europa, na costa oeste de Portugal, a 58 milhas náuticas a sul de Lisboa. Já, para o caso de ondas em lagos, o mesmo se trata do lago formado pela construção da Usina Hidroelétrica de Ilha Solteira, situado a noroeste do Estado de São Paulo - Brasil. Para o caso de estudo relativo ao porto de Sines, o treinamento desta rede neural é efetuado com dados de medição de boia-ondógrafo ao largo do porto e ainda, comparados com resultados do modelo numérico de propagação de ...
Abstract: The risks associated to coastal and harbor zones are one of the main concerns in planning and managing these zones. Some examples can be mentioned such as: instability of maritime structures, wave overtopping, flooding, coastal erosion and unsafe navigation. Furthermore, there are the risks associated to dam reservoirs and their multiple uses, as for example those reservoirs that are used as waterways, as well as being commercial and navigation routes. These are some of the justifications to develop methodologies capable of evaluating the risk in this kind of situations. This work is concerned with the development and application of a Fuzzy ARTMAP artificial neural network to forecast some phenomena of free surface and of wave-structure interaction, such as: sea wave conditions, wave behavior in dam lakes and wave overtopping. The neural network pertains to the ART (Adaptive Resonance Theory) family and is developed and used to forecast the wave conditions outside and inside a port, the wave overtopping at a cross-section of the port protection breakwater, and also the wind waves generated in an hydroelectric dam reservoir. The studied port is the Sines port, located at south west Europe, west coast of Portugal, 58 nautical miles south of Lisbon. The hydroelectric reservoir is the Ilha Solteira lake, located north west of the State of São Paulo, Brazil. Considering the Sines port, the neural network training for forecasting wave conditions is performed with data measured by a wave buoy positioned offshore the port, and also with numerical model results of wave propagation at the entrance of the port (SWAN model) and inside the port (DREAMS model). The wave conditions inside the port predicted by the new tool are compared with some field data. The neural network training for forecasting wave overtopping at the breakwater is performed with data obtained from a two-dimensional physical model developed at the National Laboratory for Civil ...
Doutor

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VALENÇA, Ivna Cristine Brasileiro. "Modelos híbridos baseados em redes neurais, lógica fuzzy e busca para previsão de séries temporais." Universidade Federal de Pernambuco, 2010. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2278.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2750_1.pdf: 2282996 bytes, checksum: f61a8b47ec62dc124a6eafe258c2c9a0 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010
Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco
As pesquisas relacionadas à previsão de séries temporais têm sido uma área de bastante interesse nas últimas décadas. Várias técnicas têm sido pesquisadas para a previsão de séries temporais. Este trabalho propõe métodos híbridos, com a finalidade de tentar representar o complexo fenômeno de previsão de séries temporais do mundo real. A gênese do estudo é baseada no conceito sobre o qual, diferentes partes da série temporal podem ser resultantes de diferentes processos físicos que ocorrem na natureza e necessitam, portanto, de diferentes modelagens. A dissertação divide-se em duas etapas. Na primeira, são propostos mais dois sistemas híbridos (BH + MLP e BMT + MLP) para a seleção das variáveis de entradas para os modelos de previsão. Na segunda, são propostas dois métodos híbridos (SOM + MLP e MLP + Fuzzy) para o processo de previsão de séries temporais. Para realizar o estudo comparativo entre as técnicas, dez séries temporais do mundo real foram utilizadas. No que diz respeito à seleção de variáveis os resultados mostraram que a utilização do sistema híbrido Busca pela Memória Temporal e Redes Neurais (BMT + MLP) foi capaz de encontrar um subconjunto de variáveis representativo para o problema. Dos resultados obtidos pode-se concluir que a seleção de variáveis ocorreu de forma bastante satisfatória com a utilização da Busca Harmônica e Redes Neurais, mas ocorreu com maior rapidez e eficiência quando da utilização do sistema proposto BMT + MLP. Apesar dos erros médios quadráticos obtidos pela rede neural serem, em geral, estatisticamente similares para as duas técnicas, a principal vantagem da BMT + MLP é a capacidade de encontrar o subconjunto de variáveis considerado ótimo de forma bastante rápida. Ao realizar a comparação dos resultados obtidos dos modelos propostos com dois modelos da literatura, os modelos propostos apresentaram um melhor desempenho. Quanto aos modelos de previsão propostos, os resultados obtidos apresentaram menor erro ou no máximo iguais em comparação com a rede MLP e com os modelos Estatísticos, para todas as séries simuladas. Por outro lado, os dois modelos propostos (SOM + MLP e MLP + Fuzzy) apresentaram em média resultados que foram considerados estatisticamente similares

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Fabro, João Alberto. "Grupos neurais e sistemas nebulosos : aplicação a navegação autonoma." [s.n.], 1996. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261405.

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Abstract:

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica
Made available in DSpace on 2018-07-21T03:43:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabro_JoaoAlberto_M.pdf: 3614777 bytes, checksum: 2eed999b8ccd3a1573c5ec1bd7c10fde (MD5) Previous issue date: 1996
Resumo: Neste trabalho é apresentada uma arquitetura de controle para navegação de veículos autônomos, usando auto-organização e técnicas de redes neurais e lógica nebulosa. O objetivo é encontrar alvos posicionados em um ambiente desconhecido, sem entretanto colidir com obstáculos. A arquitetura faz uso da teoria dos grupos neurais, de redes neurais e sistemas nebulosos, para o aprendizado de habilidades de navegação. Sensores neurais/nebulosos são utilizados para fornecer informações que possibilitem aos campos adaptativos ativarem ações nebulosas em resposta às características encontradas no ambiente. Ou seja, o sistema de controle desenvolve um comportamento adaptativo através das interações entre o veículo e o ambiente, e de estratégias de aprendizado. Resultados de simulação mostram que o sistema apresenta capacidade de aprender estratégias de navegação que proporcionam um melhor desempenho quando comparadas com esquemas alternativos utilizados para a solução do mesmo problema
Abstract: In this work a seIf organizing, neurofuzzy control architecture for a class of autonomous vehicles' navigation is presented. The aim is to find target positions, without colliding with obstacles of an unknown environment. The architecture uses neural networks and fuzzy systems together with the theory of neuronal group seIection to learn navigation skills. Neurofuzzy sensor information builds up adaptive fieIds whose intensity triggers fuzzy control actions in response to the environment characteristics. That is, the control system deveIops adaptive behavior from the interactions between the vehicle, the environment,and Iearning strategies. Simulation results show that the control system is able to efficiently learn navigation strategies that perform better when compared with altemative schemes
Mestrado
Mestre em Engenharia Elétrica

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Silva, Elisandra Aparecida Alves da. "Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria." Universidade de São Paulo, 2011. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01062011-142033/.

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Abstract:

Predição de Links é uma área de pesquisa importante no contexto de Análise de Redes Sociais tendo em vista que predizer sua evolução é um mecanismo útil para melhorar e propiciar a comunicação entre usuários. Nas redes de coautoria isso pode ser utilizado para recomendação de usuários com interesses de pesquisa comuns. Este trabalho propõe um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria, sendo considerada a definição de métodos para as seguintes tarefas identificadas: seleção de dados, determinação de novos links e avaliação dos resultados. Para seleção de dados definiu-se um sensor fuzzy baseado em atributos dos nós. O uso de composições fuzzy foi considerado para determinação de novos links _ponderados_ entre dois autores, adotando-se não apenas atributos dos nós, mas também a combinação de atributos de outros links observados. O link ponderado é denominado _qualidade da relação_ e é obtido pelo uso de propriedades estruturais da rede. Para avaliação dos resultados foi proposta a curva ROC fuzzy, que permite explorar os pesos dos links não apenas para ordenação dos exemplos.
Link prediction is an important research line in the Social Network Analysis context, as predicting the evolution of such nets is a useful mechanism to improve and encourage communication among users. In co-authorship networks, it can be used for recommending users with common research interests. This work proposes a systematic process based on non-dichotomic metrics for evaluation of link prediction in co-authorship networks considering the definition of methods for the following tasks: data selection, new link determination and result evaluation. Fuzzy sensor based on node attributes is adopted for data selection. Fuzzy compositions are used to predict new link weights between two authors, adopting not only attributes nodes, but also the combination of attributes of other observed links. The link weight called _relation quality_ is obtained by using structural features of the social network. The fuzzy roc curve is used for results evaluation, allowing us to consider the weights of the links and not only the ordering of examples.

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Figueiredo, Mauricio Fernandes. "Redes neurais nebulosas aplicadas em problemas de modelagem e controle autonomo." [s.n.], 1997. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260767.

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Abstract:

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-07-22T19:29:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Figueiredo_MauricioFernandes_D.pdf: 10284119 bytes, checksum: 250184246c988ce88e76c13b1797f4c6 (MD5) Previous issue date: 1997
Resumo: Neste trabalho propõem-se novas classes de redes neurais nebulosas para aplicação em modelagem e em controle autônomo. As redes neurais nebulosas aplicadas em modelagem são capazes de extrair conhecimento de dados entrada/saída e representá-Io na forma de regras nebulosas do tipo se-então, gerando modelos lingüísticos convenientes para a compreensão humana. Os parâmetros que definem as regras são determinados automaticamente durante a aprendizagem. Para efeitos de avaliação de desempenho são considerados problemas de aproximação de funções e de modelagem de sistemas dinâmicos. As redes neurais nebulosas são comparadas com diferentes abordagens presentes na literatura. A relevância das redes propostas neste trabalho é confirmada tanto no que se refere ao conjunto de suas capacidades quanto aos desempenhos observados em simulações computacionais. Entre suas principais características estão a capacidade de determinar funções de pertinência de conjuntos nebulosos e de adaptação fora de períodos restritos de aprendizagem. Uma outra classe de redes neurais nebulosas é proposta para aplicação no problema de navegação, especificamente, na composição de um sistema neural nebuloso para controle autônomo de veículos.A concepção do controlador neural é inspirada nas características dos animais e fundamentada em resultados da neurofisiologia. Ele aprende, via algoritmos genéticos, a gerar comportamentos instintivos equivalentes a busca de alvos e a desvio de obstáculos... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital
Abstract: In this work new classes of neural fuzzy networks are proposed for modeling and autonomous controI. The neural fuzzy networks for modeling are able to extract knowledge from input/output data and to encode it explicitly in the form of if-then fuzzy ruIes. Therefore, linguistic models can be obtained in a form suitable for human understanding. Rule parameters are determined automatically through learning. For evaluation and analysis purposes, the proposed networks are compared with alternative approaches presented in the literature. Function approximation and dynamic system modeling problems are considered. Among the most relevant characteristics are the capacity to determine membership function profiles, and on-line adaptation. Another class of neural fuzzy networks is used to form a neural fuzzy system controller applied to autonomous navigation problem. The controller task, in this case, is to generate successful trajectories, that is, those in which the vehicle reaches targets without collision with obstacles. The general conception of the neural controller is inspired on animal capacities and relies on neurofisiology results. It learns two inborn behaviors, namely, target seeking and obstacle avoidance, through genetic algorithms techniques. To determine successful trajectories the controller also learns to coordinate the inborn behaviors. Learning of the coordination skills, is based on the classical conditioning theory... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations
Doutorado
Doutor em Engenharia Elétrica

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Mattos, César Lincoln Cavalcante. "Comitês de classificadores baseados nas Redes SOM e Fuzzy ART com sintonia de parâmetros e seleção de atributos via metaheurísticas evolucionárias." reponame:Repositório Institucional da UFC, 2011. http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/2292.

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Abstract:

MATTOS, C. L. C. Comitês de classificadores baseados nas Redes SOM e Fuzzy ART com sintonia de parâmetros e seleção de atributos via metaheurísticas evolucionárias. 2011. 120 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2011.
Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2012-03-15T16:42:23Z No. of bitstreams: 1 2011_dis_clcmattos.pdf: 5437735 bytes, checksum: 284dc9d13fabac4cf2d2ed13b0c01b43 (MD5)
Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2012-03-15T16:43:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_dis_clcmattos.pdf: 5437735 bytes, checksum: 284dc9d13fabac4cf2d2ed13b0c01b43 (MD5)
Made available in DSpace on 2012-03-15T16:43:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_dis_clcmattos.pdf: 5437735 bytes, checksum: 284dc9d13fabac4cf2d2ed13b0c01b43 (MD5) Previous issue date: 2011-11
The ensemble-based classification paradigm has received considerable attention in scientific literature in recent years. In this context, supervised neural networks have been the most common choice for ensembles’ base classifiers. This dissertation has the intention of projecting and evaluating ensembles of classifiers built through modifications on non-supervised learning algorithms, such as the Fuzzy ART and SOM networks, originating, respectively, the ARTIE (ART in Ensembles) and MUSCLE (Multiple SOM Classifiers in Ensembles) models. The parameters’ tunning and the feature selection of the neural networks which compose the ARTIE and MUSCLE models were tackled by metaheuristic optimization, with the proposal of the I-HPSO (Improved Hybrid Particles Swarm Optimization) algorithm. The ARTIE and MUSCLE models were evaluated and compared with ensembles based on Fuzzy ARTMAP, LVQ and ELM networks in 12 real world datasets. The obtained results indicate that the proposed models present performance superior to the ensembles of supervised neural networks
O paradigma de classificação baseada em comitês tem recebido considerável atenção na literatura científica em anos recentes. Neste contexto, redes neurais supervisionadas têm sido a escolha mais comum para compor os classificadores base dos comitês. Esta dissertação tem a intenção de projetar e avaliar comitês de classificadores obtidos através de modificações impostas a algoritmos de aprendizado não-supervisionado, tais como as redes Fuzzy ART e SOM, dando origem, respectivamente, às arquiteturas ARTIE (ART in Ensembles) e MUSCLE (Multiple SOM Classifiers in Ensembles). A sintonia dos parâmetros e a seleção dos atributos das redes neurais que compõem as arquiteturas ARTIE e MUSCLE foram tratados por otimização metaheurística, a partir da proposição do algoritmo I-HPSO (Improved Hybrid Particles Swarm Optimization). As arquiteturas ARTIE e MUSCLE foram avaliadas e comparadas com comitês baseados nas redes Fuzzy ARTMAP, LVQ e ELM em 12 conjuntos de dados reais. Os resultados obtidos indicam que as arquiteturas propostas apresentam desempenhos superiores aos dos comitês baseados em redes neurais supervisionadas.

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Dissertations / Theses on the topic 'Redes fuzzy'

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