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Meza, E. B. M., J. C. Stacchini de Souza, M. Th Schilling, and M. B. Do Coutto Filho. "Utilização de um modelo neuro-fuzzy para a localização de defeitos em sistemas de potência." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 17, no. 1 (March 2006): 103–14. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592006000100010.
Full textAbstract:
Este trabalho apresenta a aplicação de um modelo neuro-fuzzy para o processamento de alarmes e localização de defeitos em sistemas de potência. Diferentes técnicas são investigadas para o estabelecimento de relações fuzzy entre padrões de alarme e defeitos no sistema. Uma base de dados contendo as relações fuzzy é empregada para o treinamento de redes neurais artificiais. Os vetores de entrada das redes neurais são constituídos por padrões de alarmes associados a diferentes eventos e cada neurônio de saída é responsável por estimar o grau de pertinência de um componente específico na classe de componentes defeituosos. Testes são realizados utilizando um sistema de 7 barras e também um sistema real.
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FILHO, AYMORÉ, CARLOS MARTINEZ, SELÊNIO SILVA, WALMIR CAMINHA, BRUNO VERSIANI, and CRISTIANE QUINTÃO. "Utilização de Redes Neo-Fuzzy Neuron para Predição de Vazões." Revista Brasileira de Recursos Hídricos 10, no. 1 (2005): 62–77. http://dx.doi.org/10.21168/rbrh.v10n1.p62-77.
Full text
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Mendonça, Márcio, L. V. R. Arruda, and Flávio Neves-Jr. "Redes dinâmicas cognitivas aplicadas no controle supervisório de um fermentador." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 22, no. 4 (August 2011): 345–62. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592011000400003.
Full textAbstract:
Este trabalho usa redes cognitivas dinâmicas (Dynamic Cognitive Networks - (DCN), como uma ferramenta inteligente para controle supervisório. As DCNs são uma evolução dos mapas cognitivos fuzzy (Fuzzy Cognitve Map - FCM). Os sistemas inteligentes se baseiam no conhecimento de especialistas a fim de construir modelos com capacidade de inferência e/ou tomada de decisão. Uma arquitetura de controle supervisório para um processo de fermentação alcoólica é desenvolvida a partir da aquisição de conhecimento empírico de um especialista. O objetivo do supervisor é operar o processo em situações normal e crítica. Para isto, propõe-se o uso de uma DCN que incorpora novos tipos de conceitos e relações que não apenas as relações de causa-efeito presentes nos modelos baseados em FCMs. Resultados de simulação são apresentados para validar a arquitetura desenvolvida.
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Lammoglia, Talita, Julio Kosaka de Oliveira, and Carlos Roberto Souza Filho. "LITHOFACIES RECOGNITION BASED ON FUZZY LOGIC AND NEURAL NETWORKS: A METHODOLOGICAL COMPARISON." Revista Brasileira de Geofísica 32, no. 1 (March 1, 2014): 85. http://dx.doi.org/10.22564/rbgf.v32i1.398.
Full textAbstract:
ABSTRACT. Fuzzy logic and neural networks methods are commonly applied in various areas of the petroleum industry. In this work, both methods are used comparatively to lithofacies prediction in wells. The input dataset available for the study includes 4 known well logs (gamma ray, neutronic porosity, Density and Sonic) and lithologic description of cores for 14 wells drilled in the Namorado oil field. This field is located in the Campos Basin (SE Brazil) and its reservoir rocks are composed of sandstone turbidites. Core descriptions correspond to 3,196 samples of facies distributed in irregularly spaced intervals of 14 wells. Among the samples, 21 different facies were recognized by the geologists. These lithofacies were regrouped into three representative lithofacies: sandstone, shale and limestone. Fuzzy logic and backpropagation neural network models were produced using data from three key wells. Each model was applied to all other 11 wells. The comparison was individually performed between the original core intervals and the synthetic lithofacies column. Results revealed that for the original 3,196 facies samples, 2,353 were correctly recognized by the fuzzy logic method, whereas 2,599 were correctly predicted by neural networks. These correspond to approximately 73% and 83% accuracy, respectively. The neural networks method also exhibited enhanced results for each well separately. In summary, both methods performed well in recognizing three main lithofacies intervals for 14 wells at the Namorado Field. The analysis indicates that the methods showed good performance in the recognition of lithofacies for all wells investigated in the Namorado oil field. In general, neural networks showed a product with accuracy around 10% higher than that obtained by fuzzy logic. The accuracy yielded by neural networks is also higher when wells are compared individually. The superiority of the results obtained with neural networks suggests better ability of this algorithm on the recognition of lithofacies, particularly in geologic scenarios similar to those approached here. Keywords: lithofacies, fuzzy logic, neural networks. RESUMO. Lógica fuzzy e redes neurais são métodos comumente aplicados em diversas áreas da indústria do petróleo. Nesse trabalho, ambos são utilizados comparativamente para reconhecimento de litofácies em poços. Os dados disponíveis para o estudo incluem 4 perfis derivados de medidas indiretas nos poços (raios gama, porosidade neutrônica, densidade e sônico) e descrição litológica de testemunhos para 14 poços perfurados no Campo de Namorado. Esse campo situa-se na Bacia de Campos (SE do Brasil) e compreende arenitos turbidíticos como rocha reservatório. A descrição de testemunhos foi feita em 3.196 diferentes pontos distribuídos irregularmente ao longo dos testemunhos. Dentre as descrições, 21 fácies foram reconhecidas pelos geólogos, as quais foram aqui reagrupadas em três grupos principais: folhelho, arenito e calcário. Os modelos de treinamento por redes neurais e lógica fuzzy para ambos os algoritmos foram gerados com base em 3 poços contendo seções-tipo. Os modelos foram aplicados para predição de litofácies nos outros 11 poços. Na sequência, as litofácies preditas foram comparadas com as descrições de testemunhos. Os resultados mostram que dentre as 3.196 descrições, 2.353 e 2.599 foram corretamente reconhecidas por lógica fuzzy e redes neurais, respectivamente, ou seja, atingiram 73% e 83% de similaridade com as descrições dos geólogos. A análise indica que os métodos apresentaram bom desempenho no reconhecimento de litofácies para todos os poços abordados no Campo de Namorado. No geral, as redes neurais apresentaram um produto com acurácia em torno de 10% superior aquele obtido por lógica fuzzy . A porcentagem de acerto das redes neurais é superior também quando os poços são comparados individualmente. A superioridade dos resultados obtidos com redes neurais sugere melhor habilidade deste algoritmo no reconhecimento de litofácies, particularmente para cenários geologicamente similares ao aqui estudado. Palavras-chave: litofácies, lógica fuzzy , redes neurais.
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Lozares Colina, Carlos, Joan Miquel Verd Pericàs, and Dafne Muntanyola. "Social networks, situational environments, reticular environments: distributed representations or the fuzzy power of cliques." Redes. Revista hispana para el análisis de redes sociales 28, no. 2 (April 28, 2017): 44. http://dx.doi.org/10.5565/rev/redes.674.
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6
Affonso, Carlos de Oliveira, and Renato José Sassi. "Aplicação de redes Neuro Fuzzy ao processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros." Production 25, no. 1 (March 11, 2014): 157–69. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-65132014005000005.
Full textAbstract:
O processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros envolve vários fenômenos físicos que ocorrem simultaneamente e que possuem caráter não linear e multivariável. Softwares comerciais podem ser utilizados na previsão dos parâmetros do processo, o que pode ser caro e inviável. Pode-se determinar os parâmetros de forma analítica, mas o tratamento desse problema requer a aplicação de teorias clássicas dos fenômenos de transporte, de difícil equacionamento. As redes NeuroFuzzy são aplicáveis a esse problema porque reúnem a capacidade de aprender das redes neurais artificiais com a capacidade da lógica Fuzzy de transformar variáveis linguísticas em regras. Neste trabalho combinou-se uma rede neural artificial Multilayer Perceptron e uma rede neural artificial Radial Basis Function à lógica Fuzzy para construir-se um modelo de inferência que previu o tempo de ciclo de processos de injeção de polímeros. Os resultados obtidos confirmam as redes NeuroFuzzy como opção para esse tipo de problema.
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Süptitz, Ivan Luís, Rejane Frozza, and Rolf Fredi Molz. "PINFI – Ferramenta para classificação de imagens com redes neurais artificiais e lógica fuzzy." Revista Brasileira de Computação Aplicada 12, no. 3 (July 20, 2020): 61–69. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v12i3.10991.
Full textAbstract:
Este artigo apresenta uma ferramenta de modelagem para classificação de imagens utilizando redes neuraisartificiais (RNA) e lógica difusa (fuzzy), desenvolvida com foco no cenário industrial. O projeto desta ferramenta iniciou com um levantamento prévio de ferramentas de modelagem de RNA e neuro-fuzzy e de uma pesquisa do tipo survey na qual se identificou que as indústrias de uma determinada região desconhecem ou não sabem como aplicar estas tecnologias em seus processos. A partir disso, foi desenvolvida a ferramenta denominada Processador de Imagens Neuro-Fuzzy para a Indústria (PINFI) com base nas demandas do survey e integrando bibliotecas de software de código aberto pesquisadas no levantamento bibliográfico. Esta ferramenta permite a modelagem de projetos em cinco etapas: Aquisição das imagens; pré-processamento; bloco de fuzzificação; modelagem da RNA; e a apresentação dos resultados (saída). O PINFI foi validado em termos de ergonomia e usabilidade de software atendendo a 91% dos requisitos avaliados. Quanto à acurácia do classificador, alcançou taxas de reconhecimento de 93% a 100% nas bases avaliadas. Estas bases compreenderam, imagens de folhas de tabaco, rodas de veículos e faces humanas, o que demonstra que o PINFI tem potencial para ser utilizado em demandas industriais e, também, em aplicações diversificadas.
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Vieira, Flávio Henrique Teles, Lígia Maria Carvalho Sousa, and Lee Luan Ling. "Esquema de controle adaptativo de tráfego de redes baseado em um algoritmo de predição fuzzy." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 19, no. 3 (September 2008): 281–301. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592008000300005.
Full textAbstract:
Neste trabalho, propomos um esquema de controle adaptativo de fluxos de tráfego de redes de computadores baseado no modelo fuzzy Takagi-Sugeno (TSK). O esquema de controle proposto evita a ocorrência de congestionamento utilizando o modelo fuzzy TSK para prever adaptativamente o tamanho da fila no buffer nos enlaces. Com o objetivo de ajustar dinamicamente os parâmetros do modelo fuzzy TSK, desenvolvemos um algoritmo de treinamento adaptativo para o mesmo. Os parâmetros das partes de premissa e das partes conseqüentes do modelo são atualizados na primeira etapa do algoritmo de treinamento desenvolvido. Já a segunda etapa consiste de um algoritmo de refinamento dos parâmetros do modelo baseado em gradiente descendente. A eficiência do preditor proposto é avaliada com o uso de traços de tráfego reais em comparação a outros preditores. A partir dos parâmetros do modelo fuzzy TSK, deduzimos uma expressão para a taxa da fonte de tráfego de modo a minimizar a variância do tamanho de fila no buffer e que é parte essencial do nosso esquema de controle. O controle de congestionamento proposto é então aplicado em um cenário de rede composto de vários nós alimentados com fluxos de tráfego real. Comparações realizadas com outros métodos de controle de congestionamento demonstram que o controle de congestionamento proposto provê menores taxas de perdas, assim como a manutenção da taxa de ocupação no buffer abaixo do valor desejado.
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DeSousa, Marcos A., Carlos M. F. Carlson, Joana T. Machado, and Raul V. Ribeiro. "Uma abordagem fuzzy para a avaliação técnico-econômica de redes de acesso." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 17, no. 2 (June 2006): 226–44. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592006000200010.
Full textAbstract:
O surgimento de novas tecnologias e serviços vem impondo mudanças substanciais ao tradicional sistema de telecomunicações. Múltiplas possibilidades de evolução do sistema fazem da etapa de planejamento um procedimento não só desejável como necessário, principalmente num ambiente de competitividade. A utilização de metodologias abrangentes e flexíveis que possam auxiliar no processo de decisão, fundadas em modelos de otimização, parece um caminho inevitável. Este artigo propõe um modelo de programação linear inteiro misto para ajudar no planejamento estratégico de sistemas de telecomunicações, e em particular da rede de acesso. Os principais componentes de custo e receita são identificados e o modelo é desenvolvido para determinar a configuração da rede (serviços, tecnologias, etc) que maximize a receita esperada pelo operador do sistema. O conceito de números fuzzy é adotado para avaliar o risco técnico-econômico em situações de imprecisão nos dados de demanda. Resultados de experimentos computacionais são apresentados e discutidos.
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Ottaiano, G. Y., J. M. Annichino-Bizzacchi, R. M. Filho, and T. D. Martins. "DESENVOLVIMENTO DE REDES NEURO-FUZZY PARA PREDIÇÃO DA RECORRÊNCIA DE TROMBOEMBOLISMO VENOSO." Hematology, Transfusion and Cell Therapy 42 (November 2020): 91–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.htct.2020.10.155.
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Bermudez Peña, Anié, José Alejandro Lugo García, and Pedro Yobanis Piñero Pérez. "Sistema de inferencia borroso basado en redes adaptativas para la evaluación de proyectos." Ingenieria y Universidad 19, no. 2 (July 30, 2015): 53. http://dx.doi.org/10.11144/javeriana.iyu19-2.sdib.
Full textAbstract:
In this article, a set of key management indicators related to performance of execution, planning, costs, effectiveness, human resources, data quality, and logistics, are considered for the evaluation of a project. Several automated tools support project managers in this task. However, these tools are still insufficient to accurately assess projects in organizations with continuous improvement management styles and with presence of uncertainty in the primary data. An alternative solution is the introduction of soft computing techniques, allowing gains in robustness, efficiency, and adaptability in these tools. This paper presents an adaptivenetwork- based fuzzy inference system (ANFIS) to optimize projects evaluation made with the Xedro-GESPRO tool. The implementation of the system allowed the adjustment of fuzzy sets parameters in the inference rules for the assessment of projects, based on the automatic calculation of indicators. The contribution of this research lies in the application of ANFIS soft computing technique to optimize the evaluation of projects integrated with the management tool. The results contribute to the improvement of existing decision-making support tools into organizations towards project-oriented production.
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Albarracin Sanchez, Luis Felipe, and Gustavo Adolfo Puerto Leguizamón. "Fuzzy Systems: An Approach to 5G Networks Under the SDN Paradigm/ Sistemas Difusos: Una Aproximación a las redes 5G bajo el Paradigma SDN." Revista científica 1, no. 31 (January 1, 2018): 96–110. http://dx.doi.org/10.14483/23448350.12540.
Full textAbstract:
The exploitation that has had the fuzzy systems related to advances of 5G networks (Fifth Generation Mobile Networks) and how this development has been framed by the paradigm of SDN (Software Defined Networks) architectures are reviewed in this article. The first part reviewed terms required for understanding the technologies and their evolution; on which different scenarios are evaluated because they have contributed to the development of the definition of 5G networks. Following this, the research and development of the fuzzy systems applied to telecommunications, specifically 5G technology and SDN architectures were described. Finally, the respective conclusions of the fuzzy systems in the 5G networks and SDN architectures have been exposed.
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Marques, Leomar Santos, Ricardo Rodrigues Magalhães, and Danton Diego Ferreira. "Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama." Revista Brasileira de Computação Aplicada 11, no. 1 (April 15, 2019): 28–35. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v11i1.8727.
Full textAbstract:
O câncer de mama apresenta elevado índice de mortalidade em todo o mundo, sendo o mais incidente em mulheres. Seu diagnóstico tendo sido realizado por meio de rastreamento, ecografias mamárias e mamografias. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um classificador para identificar o câncer de mama utilizando dados antropométricos e parâmetros de exame sanguíneo de rotina que são os biomarcadores. Redes-Neurais do tipo Perceptron Multi-Camadas(MLP) e as redes Neuro-Fuzzy (ANFIS) empregados a um comitê de decisão, trazendo como resultado uma classificação do câncer de mama, com acurácia de 97\% , um valor superior apresentado comparado aos trabalhos dos últimos anos que utilizaram biomarcadores semelhantes no período de 2013 ao início do ano de 2018.
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Vieira, João Paulo Abreu, Ubiratan Holanda Bezerra, Walter Barra Jr., Marcus Vinicius Alves Nunes, and André Cavalcante do Nascimento. "Controladores fuzzy aplicados ao conversor de geradores de indução duplamente excitados em sistemas eólicos integrados a sistemas de potência." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 18, no. 1 (March 2007): 115–26. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592007000100009.
Full textAbstract:
Este artigo apresenta novas estratégias de controle fuzzy aplicadas ao conversor estático interligado ao rotor dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG), em esquemas eólicos de velocidade variável, integrados a redes elétricas reais. As estratégias de controle propostas são do tipo fuzzy "look-up-table" com supervisão. O desempenho de tais reguladores, baseados em inteligência computacional, é comparado com o obtido com controladores PI's a parâmetros fixos, na ocorrência de faltas no sistema elétrico de potência. Esses controladores fuzzy são destinados a garantir a continuidade da operação dos conversores, e melhorar o desempenho transitório do sistema, em relação aos controladores convencionais. Os resultados apresentados confirmam a eficácia das estratégias de controle adotadas. O modelo físico dos aerogeradores, consistindo de um grande número de turbinas eólicas, foi implementado através de uma ferramenta de simulação dinâmica, desenvolvida no ambiente computacional MATLAB TM.
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Vieira, Flávio Henrique Teles, and Lee Luan Ling. "Modelagem Fuzzy Utilizando Funções De Base Ortonormais Aplicada À Predição Adaptativa De Tráfego De Redes." Learning and Nonlinear Models 4, no. 2 (2006): 93–111. http://dx.doi.org/10.21528/lnlm-vol4-no2-art3.
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Santos, Fernanda Maria da Cunha, Ivan Nunes da Silva, and Marcelo Suetake. "Sobre a aplicação de sistemas inteligentes para diagnóstico de falhas em máquinas de indução - uma visão geral." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 23, no. 5 (October 2012): 553–69. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592012000500004.
Full textAbstract:
Muitas pesquisas estão sendo desenvolvidas buscando nos sistemas inteligentes soluções para diagnosticar falhas em máquinas elétricas. Estas falhas envolvem desde problemas elétricos, como curto-circuito numa das fases do estator, ate problemas mecânicos, como danos nos rolamentos. Dentre os sistemas inteligentes aplicados nesta área, destacam-se as redes neurais artificiais, os sistemas fuzzy, os algoritmos genéticos e os sistemas híbridos, como o neuro-fuzzy. Assim, o objetivo deste artigo é traçar um panorama geral sobre os trabalhos mais relevantes que se beneficiaram dos sistemas inteligentes nas diferentes etapas de análise e diagnóstico de falhas em motores elétricos, cuja principal contribuição está em disponibilizar diversos aspectos técnicos a fim de direcionar futuros trabalhos nesta área de aplicação.
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Campo, Wilmar Yesid, Andrés Felipe Escobar Zapata, and Juan Carlos Imbachi Paz. "Análisis del servicio de video streaming basado en el algoritmo FDASH sobre LTE." Ciencia e Ingeniería Neogranadina 29, no. 1 (August 23, 2019): 67–80. http://dx.doi.org/10.18359/rcin.3122.
Full textAbstract:
El video streaming es el servicio que mayor porcentaje de tráfco genera con respecto altotal de datos en las redes móviles de evolución de largo plazo LTE (por sus siglas en inglés). Por otraparte, el protocolo de Streaming Adaptativo Dinámico sobre HTPP (DASH, por sus siglas en inglés)ha sido seleccionado para la transmisión del video en las redes LTE. Así, en este artículo, se presentael análisis del comportamiento del servicio de video mediante una implementación de DASH bajológica difusa denominada FDASH (fuzzy DASH) en una red LTE, considerando diferente número deusuarios y traspasos (handover). Se analizan parámetros de calidad de servicio, como retardo, pérdida de paquetes, variación de pérdida de paquetes y rendimiento. Mediante este trabajo, se presentaFDASH como opción para el consumo del servicio de video, ya que permite adaptarse a las diferentescondiciones y exigencias de la tecnología inalámbrica móvil LTE.
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Silva, Aldo A. V. da, Inara A. F. Silva, Marcelo C. M. Teixeira Filho, Salatiér Buzetti, and Marcelo C. M. Teixeira. "Estimativa da produtividade de trigo em função da adubação nitrogenada utilizando modelagem neuro fuzzy." Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 18, no. 2 (February 2014): 180–87. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-43662014000200008.
Full textAbstract:
Atualmente, novas técnicas de processamento de dados, tais como redes neurais, lógica nebulosa (fuzzy) e sistemas híbridos, são utilizadas para elaborar modelos de predição em sistemas complexos e estimar parâmetros desejados. Neste artigo investigou-se a habilidade de se desenvolver um modelo de inferência adaptativo neuro fuzzy para estimação da produtividade de trigo utilizando-se uma base de dados da combinação dos seguintes tratamentos: cinco doses de N (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1); três fontes (Entec, sulfato de amônio e ureia); duas épocas de aplicação de N (na semeadura ou em cobertura) e dois cultivares de trigo (E21 e IAC 370), avaliados durante dois anos, em Selvíria, MS. Através dos dados de entrada e saída o sistema de inferência neuro fuzzy adaptativo apreende e posteriormente pode estimar um novo valor de produção de trigo com base em doses diferenciadas de N. O erro de predição da produtividade de trigo em função das cinco doses de N, obtido com o sistema neuro fuzzy, foi menor que o valor obtido utilizando-se uma aproximação quadrática. Os resultados mostraram que o sistema neuro fuzzy é viável para desenvolver um modelo de predição visando estimar a produtividade de trigo em função da dose de N.
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Camboim, Wil Lavor Lucena, Simplicio Arnauld da Silva, and Heber Pimentel Gomes. "Aplicação de técnicas Fuzzy no controle de pressão em sistemas de abastecimento de água." Engenharia Sanitaria e Ambiental 19, no. 1 (March 2014): 67–77. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-41522014000100008.
Full textAbstract:
O trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema Fuzzy para o controle de pressão de redes de distribuição de água, por meio da utilização de conversores de frequência acoplados aos conjuntos motor-bomba. Todo o estudo foi desenvolvido em uma bancada experimental instrumentalizada, simulando um sistema de abastecimento real. A utilização de conjuntos motor-bomba em paralelo gerou ao sistema um grande número de possibilidades de combinação das variações de velocidade dos conjuntos motor-bomba, com velocidades de rotação diferentes. O controlador Fuzzy identifica a melhor opção, referente ao consumo energético do sistema, e toma a decisão alusiva ao estado dos motores (ligado, desligado ou com rotação parcial). Todo esse processo é realizado na condição de atender a demanda de vazão do sistema, além de manter a pressão constante com o menor consumo energético possível.
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Medeiros, Romero Álamo Oliveira de, Bruno Golzio Navarro Winkeler, Juan Moisés Maurício Villanueva, Yuri Percy Molina Rodriguez, Euler Cássio Tavares de Macedo, and Helon David de Macedo. "Previsão de demanda a médio prazo aplicada em dados reais do sistema de distribuição: uma comparação entre RNA e Lógica Fuzzy." Revista Principia - Divulgação Científica e Tecnológica do IFPB 1, no. 31 (December 22, 2016): 75. http://dx.doi.org/10.18265/1517-03062015v1n31p75-85.
Full textAbstract:
<p>A previsão de demanda é uma importante ferramenta de apoio à decisão no planejamento de sistemas de energia, fornecendo informações necessárias para que os especialistas do setor elétrico possam alocar os recursos disponíveis. Métodos baseados em inteligência computacional vêm sendo utilizados para previsão há mais de vinte anos. As Redes Neurais Artificiais (RNA) e a Lógica Fuzzy estão entre as técnicas mais utilizadas. Neste trabalho, foram desenvolvidos dois sistemas de previsão de demanda para uma subestação real, por meio de uma RNA e um sistema de inferência Fuzzy. O caso estudado foi a subestação de Itaporanga, localizada na Paraíba/Brasil, e os valores de potência ativa entre os anos de 2008 e 2013, obtidos por meio de medições de um sistema de aquisição e monitoramento de dados (SCADA), que formaram os dados das séries temporais.</p>
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Hernandes, Fábio, Lilian Berton, and Maria José de Paula Castanho. "O problema de caminho mínimo com incertezas e restrições de tempo." Pesquisa Operacional 29, no. 2 (August 2009): 471–88. http://dx.doi.org/10.1590/s0101-74382009000200012.
Full textAbstract:
O problema de caminho mínimo em grafos com parâmetros incertos é um importante problema da programação matemática, visto que possui aplicações nas mais diversas áreas da Computação e da Engenharia, como: redes de computadores, telecomunicações, transportes, manufaturas, dentre outros. Porém, devido à sua alta complexidade computacional, poucos são os algoritmos existentes na literatura. Neste trabalho é proposto um algoritmo, baseado no algoritmo de Okada & Soper, que utiliza dois parâmetros incertos nos arcos, custo e tempo, com restrições de tempo nos nós. As incertezas são abordadas utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy.
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Correa-Henao, Gabriel Jaime, and Lina María Montoya-Suárez. "Aplicación del Modelo ANFIS para Predicción de Series de Tiempo." Lámpsakos, no. 9 (January 1, 2013): 12. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.927.
Full textAbstract:
El artículo presenta la descripción y posterior aplicación de una metodología de Redes Neuro-Difusas aplicadas al problema de predicción de series de tiempo en el mercado de capitales de corto plazo. Estas aplicaciones proporcionan criterios de referencia para inversión especulativa en la bolsa de valores de Colombia, en la medida que complementan la realización de análisis técnicos y fundamentales. La aplicación presentada en este artículo se fundamenta en una herramienta basada en el modelo ANFIS (Adaptive Neuro-Based Fuzzy Inference System) la cual está disponible en lenguaje MATLAB, con utilidad en el pronóstico de series de tiempo. La herramienta aquí empleada se apoya en métodos heurísticos que combinan redes neuronales y lógica difusa, en las cuales se definen la cantidad y tipo de funciones de pertenencia de las variables de entrada. El decisor puede confiar en la efectividad de la predicción gracias al método de cálculo de los errores residuales. También se realizan comparaciones con otras medidas como el error medio cuadrático y las desviaciones estándar del pronóstico, que son directamente calculados desde los modelos propuestos.
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Sucena, Marcelo Prado, and Tathyanne Bou Haya. "Redes neuro-fuzzy subsidiando o balanced scorecard em processo decisório holístico: o caso de uma instituição de educação profissional." Exacta 18, no. 3 (July 10, 2020): 517–39. http://dx.doi.org/10.5585/exactaep.v18n3.8823.
Full textAbstract:
Este trabalho teve como principal objetivo a criação de um modelo matemático usando Redes Neuro-Fuzzy, com a finalidade de gerar indicadores para avaliação holística das métricas do Balanced Scorecard em uma Instituição de Educação Profissional. O modelo permite gerar quatro indicadores parciais, que representam as perspectivas preconizadas no Balanced Scorecard (BSC), e um final, denominado Indicador da Corporação (IC), que agrupa todas as suas métricas. O modelo foi implementado eletronicamente, onde todos os dados processados foram extraídos do painel eletrônico da referida instituição. Pelos indicadores parciais e pelo IC geraram-se séries históricas que representam os meses de 2017. Os resultados demonstraram o ganho gerencial subsidiado pelos indicadores parciais da instituição, que refletem as perspectivas do BSC, que permitiram gerar outros cenários com visão holística temporal, denotando a relação de causas e efeitos.
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Suptitz, Ivan Luis, Rejane Frozza, and Rolf Fredi Molz. "Estado da arte da indústria gaúcha referente ao uso de técnicas de inteligência artificial por meio de um survey." iSys - Brazilian Journal of Information Systems 10, no. 3 (September 30, 2017): 36–48. http://dx.doi.org/10.5753/isys.2017.345.
Full textAbstract:
Este trabalho busca identificar o estado da arte da aplicação de algumas técnicas de Inteligência Artificial (IA) na indústria brasileira gaúcha por meio de um levantamento do tipo survey. O foco do levantamento está nas técnicas de Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy, mas também foram avaliadas Mineração de Dados e Sistemas Baseados em Conhecimento. Os resultados demonstram que a maioria das empresas tem pouco contato com estas técnicas, e que o maior motivo da baixa utilização é o desconhecimento da tecnologia e das aplicações possíveis. Também foram levantados aspectos importantes para o desenvolvimento de uma ferramenta que aplique técnicas de IA com foco na indústria.
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Robayo B., Faiber Ignacio, Ana María Barrera F., and Laura Camila Polanco C. "Desarrollo de un controlador basado en redes neuronales para un sistema multivariable de nivel y caudal." Ingeniería y Región 14, no. 2 (February 25, 2016): 43. http://dx.doi.org/10.25054/22161325.692.
Full textAbstract:
Este artículo presenta el desarrollo de un control neuronal basado en el modelo inverso para el sistema hidráulico multivariable de nivel y caudal de la Universidad Surcolombiana. Con este propósito, se evalúa el grado de acoplamiento entre las variables a controlar a través del método de la matriz de ganancias relativas (RGA), se realiza el modelamiento del sistema y se implementan los controladores en MatLab haciendo uso del Neural Network Toolbox y de Simulink como interfaz de monitoreo y control. El rendimiento del control es evaluado mediante simulaciones y pruebas en tiempo real. La comparación del desempeño del control neuronal frente al control difuso se realiza evaluando tres parámetros: sobreimpulso, error en estado estacionario y tiempo de establecimiento. Los resultados obtenidos demuestran un mejor desempeño frente al controlador fuzzy desarrollado previamente para el mismo sistema. Se evidencia que el error en estado estacionario disminuye notablemente dado que el porcentaje de error máximo es de 0.01% y 0.003% por redes neuronales y de 3% y 1.75% por control difuso, para nivel y caudal respectivamente. En cuanto al sobreimpulso, aunque en el control difuso es mínimo, el control por redes neuronales lo elimina en las dos variables controladas. Para el tiempo de establecimiento se observa que el control neuronal también mejora considerablemente para las dos variables.
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Ramírez Murillo, Universidad Santo Tomás, Carlos A. Torres-Pinzón, and Edwin F. Forero-García. "Estimación del potencial fotovoltaico mediante minería de datos en cuatro ciudades de Colombia." TecnoLógicas 22, no. 46 (September 20, 2019): 77–97. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.1345.
Full textAbstract:
En este trabajo se analiza el potencial fotovoltaico en cuatro ciudades colombianas, gracias a la información recopilada en Bogotá, Cúcuta, Manizales y Pasto. La metodología propuesta utiliza técnicas de agrupamiento que se implementan mediante el uso del software MATLAB®. Se exponen dos algoritmos de comparación presentados: K-means y Fuzzy C-means, y uno de visualización que es el Análisis de componentes principales (PCA) que ayuda en el análisis de resultados. Este artículo muestra estudios previos relacionados con la minería de datos y se describen los algoritmos mencionados anteriormente. Por otro lado, los resultados y discusión más relevantes, que corresponden a la factibilidad de implementación de las micro-redes, se determinan mediante el cálculo del Factor de Capacidad.
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Emília Camargo, Maria, Ivonne Maria Gassen, Marcia Adriana de Oliveira Cerezer, and Suzana Leitão Russo. "CONTROLE DE QUALIDADE DE PROCESSO: UMA COMBINAÇÃO HIBRIDA DE REDES NEURAIS E LÓGICA FUZZY PARA A CONSTRUÇÃO DE CARTAS DE CONTROLE." Revista Gestão Inovação e Tecnologia 2, no. 2 (June 1, 2012): 108–19. http://dx.doi.org/10.7198/s2237-07222012000200002.
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Almeida, C. F. M., and N. Kagan. "Aplicação de algoritmos genéticos e teoria dos conjuntos Fuzzy no dimensionamento de sistemas de monitoração para redes de transmissão de energia elétrica." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 21, no. 4 (August 2010): 363–78. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592010000400004.
Full textAbstract:
Neste artigo é apresentada a aplicação de Algoritmos Genéticos (AGs) e Conjuntos Fuzzy no dimensionamento de sistemas para a monitoração de Variações de Tensão de Curta Duração (VTCDs) em redes de transmissão de energia elétrica. De acordo com a metodologia proposta, são simulados diferentes tipos de curto-circuitos em diversos pontos, com o intuito de caracterizar o Sistema Elétrico de Potência (SEP) em avaliação com relação a ocorrência de VTCDs. Em seguida, diferentes configurações para o sistema de monitoração, isto é, número de medidores e barras em que os mesmos devam ser instalados, são avaliadas através de AGs, com o objetivo de garantir que ao menos um dos medidores seja sensibilizado para cada um dos curto-circuitos simulados. Duas formas de modelagem do AG são apresentadas, sendo uma utilizando vetores binários para a decisão da instalação de medidores nas barras do SEP e a outra utilizando vetores inteiros, para a indicação das barras do SEP em que devem ser instalados os medidores. É feita a comparação das duas modelagens, bem como a avaliação dos resultados fornecidos pela medologia para uma rede de transmissão real de 154 barras. A metodologia também é aplicada na rede teste de 30 barras do IEEE, de modo a permitir a comparação da mesma com trabalhos semelhantes na área.
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Costa, Ernane José Xavier. "Inteligência artificial aplicada à Zootecnia." Revista Brasileira de Zootecnia 38, spe (July 2009): 390–96. http://dx.doi.org/10.1590/s1516-35982009001300038.
Full textAbstract:
Os sistemas biológicos são surpreendentemente flexíveis pra processar informação proveniente do mundo real. Alguns organismos biológicos possuem uma unidade central de processamento denominada de cérebro. O cérebro humano consiste de 10(11) neurônios e realiza processamento inteligente de forma exata e subjetiva. A Inteligência Artificial (IA) tenta trazer para o mundo da computação digital a heurística dos sistemas biológicos de várias maneiras, mas, ainda resta muito para que isso seja concretizado. No entanto, algumas técnicas como Redes neurais artificiais e lógica fuzzy tem mostrado efetivas para resolver problemas complexos usando a heurística dos sistemas biológicos. Recentemente o numero de aplicação dos métodos da IA em sistemas zootécnicos tem aumentado significativamente. O objetivo deste artigo é explicar os princípios básicos da resolução de problemas usando heurística e demonstrar como a IA pode ser aplicada para construir um sistema especialista para resolver problemas na área de zootecnia.
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Bastos Guerrero, Diana Carolina, Mario Joaquín Illera Bustos, and Sergio Basilio Sepúlveda Mora. "Sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para la estimación de la radiación solar global." Investigación e Innovación en Ingenierías 9, no. 1 (December 14, 2020): 34–49. http://dx.doi.org/10.17081/invinno.9.1.4112.
Full textAbstract:
Objetivo: Proponer un sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para la estimación de la radiación solar global en la ciudad de Cúcuta (Norte de Santander, Colombia)
Metodología: A partir de registros históricos del IDEAM se obtuvieron las variables: temperatura ambiente, brillo solar, velocidad del viento, humedad relativa, hora de medición y radiación solar global entre los años 2005 y 2015. Usando la herramienta Fuzzy Logic Toolbox de Matlab y los datos del IDEAM se crearon redes ANFIS con diferentes configuraciones. Después de comparar los errores estadísticos, se escogió el modelo ANFIS que minimizara el RMSE.
Resultados: Los errores estadísticos del modelo son: R2 = 0.9115, RMSE = 124,23 Wh/m2 y MAPE = 27,8 %, evidenciando una alta precisión para la estimación de la radiación solar global en el territorio seleccionado.
Conclusiones: La red ANFIS propuesta es un modelo basado en inteligencia artificial con precisión suficiente para ser usado en el diseño de sistemas fotovoltaicos en la región, que no cuenta con una amplia red de piranómetros para medir el recurso solar.
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Abrahão, Diego Cruz, and Flávio Henrique Teles Vieira. "Sistema Fuzzy Aplicado à Alocação de Recursos de Rádio em Redes LTE, Utilizando Estimação de Banda Efetiva e Modelagem Multifractal βMWM de Fluxos de Tráfego." Learning and Nonlinear Models 13, no. 1 (2015): 21–37. http://dx.doi.org/10.21528/lnlm-vol13-no1-art2.
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Rabêlo, Ricardo de Andrade L., Líliam B. Leal, Marcus Vinícius de S. Lemos, Raimir Holanda Filho, and Fábbio A. S. Borges. "Uma Abordagem Baseada em Sistemas de Inferência Fuzzy de Mamdani e Algoritmos Genéticos para Estimação da Qualidade de Rotas em Redes de Sensores Sem Fio Multi-Sink." Learning and Nonlinear Models 10, no. 1 (2012): 4–18. http://dx.doi.org/10.21528/lnlm-vol10-no1-art1.
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Samadianfard, Saeed, Honeyeh Kazemi, Ozgur Kisi, and Wen-Cheng Liu. "Water temperature prediction in a subtropical subalpine lake using soft computing techniques." Earth Sciences Research Journal 20, no. 2 (July 1, 2016): 1. http://dx.doi.org/10.15446/esrj.v20n2.43199.
Full textAbstract:
Lake water temperature is one of the key parameters in determining the ecological conditions within a lake, as it influences both chemical and biological processes. Therefore, accurate prediction of water temperature is crucially important for lake management. In this paper, the performance of soft computing techniques including gene expression programming (GEP), which is a variant of genetic programming (GP), adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) and artificial neural networks (ANNs) to predict hourly water temperature at a buoy station in the Yuan-Yang Lake (YYL) in north-central Taiwan at various measured depths was evaluated. To evaluate the performance of the soft computing techniques, three different statistical indicators were used, including the root mean squared error (RMSE), the mean absolute error (MAE), and the coefficient of correlation (R). Results showed that the GEP had the best performances among other studied methods in the prediction of hourly water temperature at 0, 2 and 3 meter depths below water surface, but there was a different trend in the 1 meter depth below water surface. In this depth, the ANN had better accuracy than the GEP and ANFIS. Despite the error (RMSE value) is smaller in ANN than GEP, there is an upper bound in scatter plot of ANN that imposes a constant value, which is not suitable for predictive purposes. As a conclusion, results from the current study demonstrated that GEP provided moderately reasonable trends for the prediction of hourly water temperature in different depths. ResumenLa temperatura del agua es uno de los parámetros básicos para determinar las condiciones ecológicas de un lago, ya que está influenciada por procesos químicos y biológicos. Además, la exactitud en la predicción de la temperatura del agua es esencial para el manejo del lago. En este artículo se evalúa el desempeño de técnicas de soft computing como la Programación de Expresiones de Genes (PEG), que es una variante de la Programación Genética (PG), el Sistema Neuro-fuzzy de Inferencia Adaptativa (Anfis, en inglés) y las Redes Neuronales Artificiales (RNA) para predecir la temperatura del agua en diferentes niveles de una estación flotante del lago Yuan-Yang (YYL), en el centro-norte de Taiwán. Se utilizaron tres indicadores estadísticos, el Error Cuadrático Medio (ECM), el Error Absoluto Medio (MAE, en inglés) y el Coeficiente de Correlación (R) para evaluar el desempeño de las técnicas de computación. Los resultados muestran que la PEG es más exacta en la predicción de la temperatura del agua entre 0,2 y 3 metros de profundidad. Sin embargo, se evidencia una tendencia diferente a partir del metro de profundidad. A esta distancia de la superficie, las RNA son más exactas que la PEG y el Anfis. Los resultados de este estudio probaron claramente la usabilidad del PEG y las RNA en la predicción de la temperatura del agua a diferentes profundidades.
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Salski, A., and B. Holsten. "Fuzzy knowledge- and data-based models of damage to reeds by grazing of Greylag Geese." Ecological Informatics 4, no. 3 (August 2009): 156–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2009.04.001.
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Cai, Baofeng, Yang Zhang, Xianen Wang, and Yu Li. "An Optimization Model for a Wetland Restoration Project under Uncertainty." International Journal of Environmental Research and Public Health 15, no. 12 (December 10, 2018): 2795. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph15122795.
Full textAbstract:
Restoring natural wetlands with conservation projects is an urgent task for human well-being. This paper introduces the Interval linear programming (ILP) method in wetland restoration projects for the first time and builds an optimization model. The purpose of the optimization model is to find an optimal restoration measures allocation pattern that can minimize the total investment in wetland restoration projects and obtain additional ecological environment and socio-economic benefits. The optimization model can also decrease the influence of interval uncertainty in the system by expressing the executed solution as interval numbers with an upper bound and a lower bound. The result of the optimization model for the wetland restoration project indicated a range of 6.84%–15.43% reduction on comparison with the original scheme which verified the effectiveness and validity of this optimization model. Our findings indicate that higher ecological and social benefits of wetland restoration projects can be achieved with lower restoration investment on the application of the reasonable and optimal restoration measures allocation pattern by the optimization model. The results of interval solutions can provide guidance for project managers to select a satisfactory decision-making plan by adjusting the decision variables in the interval solutions according to the practical situation. It can be seen that reeds were suggested to be planted over 46.75 km2, with the same lower bound and higher bound. Meanwhile, populus euphratica, and dryland willow were recommended to be planted in a mixed forest pattern within the interval of 30.54 km2 to 37.25 km2, and so forth. With the optimal solutions obtained from the model, the total project investment would be in the range of 2193.14 (104 CNY) to 2416.01 (104 CNY). Future improvements of our optimization model in wetland restoration projects should consider other kinds of uncertainties in the system such as stochastic uncertainties, fuzzy uncertainties, and integrated uncertainties.
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de Araajo Moura, Geraldo, Saulo de Tarso Marques Bezerra, Heber Pimentel Gomes, and Simpllcio Arnaud da Silvac. "Sistema de Controle Fuzzy Neural para Operaaao tima de Redes de Distribuiiio de gua (Neural Fuzzy Control System for Optimal Operation of Water Distribution Networks)." SSRN Electronic Journal, 2017. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3113742.
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Liu, Lucia, Ameth Guevara, and Javier E. Sanchez-Galan. "Identificación de incidentes de tráfico en Panamá por medio del análisis de datos de redes sociales." Congreso Nacional de Ciencia y Tecnología – APANAC, June 29, 2021, 428–35. http://dx.doi.org/10.33412/apanac.2021.3201.
Full textAbstract:
En Panamá, la gran cantidad de carros en las vías y eventos aleatorios de tráfico producen embotellamientos constantes y extensos. Estos problemas no son solventados aun cuando las autoridades planifican y avanzan con la construcción de más carriles para el flujo vehicular. Se propone desarrollar un sistema que permita visualizar información publicada en las redes sociales acerca de incidentes de tráfico. Para esta tarea, diferentes librerías de Python son utilizadas para la extracción de información de redes sociales (Selenium y Tweepy), análisis (sklearn, Pandas, fuzzy wuzzy, etc), visualización de datos (Plotly, Dash y WordCloud) y un método de geocodificación para obtener la localización aproximada de las publicaciones obtenidas. Los resultados muestran que se han obtenido aproximadamente 180 mil tweets desde 2014. Además, se ha iniciado con la preparación de datos para los modelos de clasificación (detección de tweets correspondientes a incidentes de tráfico) y se ha desarrollado la interfaz gráfica. Este sistema presenta ventajas como la agilización y la rapidez de detección y visualización de incidentes de tráfico, que pueden ser de gran ayuda para las autoridades de tránsito del país.
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Gomes, Luiz Flavio Autran Monteiro, and Rosa Sumactika Delgadillo de Maurício. "PROJETO MULTICRITÉRIO DE REDES DE TRANSPORTES UTILIZANDO O MÉTODO DA CONTRAÇAO DO CONE." TRANSPORTES 3, no. 2 (April 24, 1995). http://dx.doi.org/10.14295/transportes.v3i2.319.
Full textAbstract:
<p>Este artigo aborda o problema do projeto de uma rede de transportes em presença de múltiplos critérios através do método da contração do cone. O uso do método implica nas seguintes etapas de calculo: (1) geração de um pequeno subconjunto de pontos não-dominados; (2) construção de uma relação de subordinação nebulosa; (3) construção de duas ordens no conjunto de pontos não dominados previamente obtidos pela utilização da destilação ascendente e descendente; (4) construção de duas funções de escalarização por regressão ordinal; (5) construção do cone de preferências no espaço de critérios; (6) exploração interativa dos subconjuntos não-dominados definidos pelo cone; (7) verificação da existência de uma solução de compromisso; e (8) realimentação. O artigo inclui um exemplo numérico.</p><p><strong>Abstract:</strong></p><p>This paper tackles the problem of designing a transportation network under multiple criteria via the cone contraction method. The use of this method implies the following steps: ( 1) generating a small subset of non-dominated points; (2) construction of a fuzzy outranking relation; (3) construction of two orders in the previously obtained set of non-dominated points, by making use of ascending and descending distillation; (4) accessment of two scalarizing functions by using ordinal regression; (5) construction of the preference cone in the criteria space; (6) interactive exploration of the non-dominated subsets defined by the cone; (7) chec of the existence of a compromise solution; and (8) feedback. A numerical example is given.</p>
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Guamá, Juliana, and Marcel Veloso Campos. "DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE MONITORAMENTO DE SEGURANÇA PARA UMA REDE SMART CITY." Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão (ISSN: 2525-4782) 3, no. 2 (May 23, 2018). http://dx.doi.org/10.21575/25254782rmetg2018vol3n2548.
Full textAbstract:
O uso de inteligência computacional pode trazer ganhos substanciais em termos de economia de tempo e dinheiro. Dentro da análise de redes, seu uso pode auxiliar na identificação de falhas, tentativas de invasão e manutenção preventiva. Sendo assim, seu potencial deve ser explorado e incentivado por pesquisadores de todas as áreas e em especial aquelas as quais possuem poucas aplicações. Este trabalho propõe um sistema de monitoramento para segurança, com o uso da inferência fuzzy, em uma rede de comunicação uniforme em relação ao tempo. A pesquisa se baseia em arquitetura proposta por Intrusion Detection Work Group e também apresenta um levantamento bibliográfico de pesquisas realizadas para segurança dentro do tema Smart City. Verifica-se que o modelo proposto se mostra capaz de reduzir custos de manutenção, aumentar a integridade e dependabilidade e ainda oferecer dados para estimar o tempo de vida de equipamentos.
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Santos Sena, João Paulo. "SELEÇÃO DE INSTÂNCIAS DE GRANDES BASES DE DADOS USANDO ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTIOBJETIVO." Anais dos Seminários de Iniciação Científica, no. 22 (February 4, 2019). http://dx.doi.org/10.13102/semic.v0i22.4015.
Full textAbstract:
Os Sistemas Baseados em Regras Fuzzy (SBRF) têm sido amplamente usados para a resolução de diversos tipos de problemas, tais como, controle (Leephakpreeda, 2011), modelagem (Pedrycz, 1996), classificação (Ishibuci, 1995). A maneira mais comum para a aquisição do conhecimento de um SBRF é a partir de dados numéricos, os quais representam amostras ou exemplos do problema. As formas mais bem-sucedidas de extração automática de conhecimento a partir de dados para a construção de SFBR são as que combinam metodologias para aprendizado de máquina com conceitos de sistemas fuzzy. Entre elas, destacam-se as Redes Neurais Artificiais e a Computação Evolutiva (Cordón et al, 2001).Os Algoritmos Genéticos Multiobjetivo (AGMO), vêm demonstrando ser uma poderosa ferramenta para a construção automática (ou projeto automático) de SBRF. No entanto, este processo é fortemente influenciado pela quantidade de instâncias e características presentes nas bases de dados, que afetam o tamanho do espaço de busca e o tempo computacional. Por isso, a redução de dados é de fundamental importância para reduzir o tempo de aprendizado do SBRF e amenizar as dificuldades durante o processo de convergência dos algoritmos evolutivos.A redução de dados, neste caso, a seleção de instâncias, é um problema multiobjetivo, pois busca-se reduzir a base de dados, e ao mesmo tempo, manter o desempenho do classificador estável ou superior, quando comparado com a base de dados original. Portanto, este trabalho possui o objetivo de investigar a aplicação de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo para a seleção de instâncias de grandes bases de dados.
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"Uso de la Inteligencia Artificial para Incrementar la Autonomía de un Robot Móvil Mindstorms NXT en Tareas de Clasificación de Patrones." Revista ECIPeru, December 29, 2018, 50–58. http://dx.doi.org/10.33017/reveciperu2018.0008.
Full textAbstract:
Uso de la Inteligencia Artificial para Incrementar la Autonomía de un Robot Móvil Mindstorms NXT en Tareas de Clasificación de Patrones Abraham Esteban Gamarra Moreno1, Juan Gamarra Moreno2, Job Daniel Gamarra Moreno3 1 Universidad Nacional del Centro del Perú, Av. Mariscal Castilla N° 3909, Huancayo, Perú 2 Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Calle Germán Amézaga N° 375, Lima, Perú 3 Universidad Continental, Av. San Carlos 1980, Huancayo, Perú Recibido el 16 de junio del 2018. Aceptado el 5 de julio del 2018 Resumen La inteligencia artificial es un área que intenta dotar de inteligencia a las máquinas y entre los tópicos que desarrolla están los sistemas expertos, la lógica difusa, los sistemas de planificación, los algoritmos de búsqueda, la computación evolutiva, redes neuronales artificiales entre otros. Los tópicos de la inteligencia artificial que utiliza este artículo son la visión artificial y las redes neuronales artificiales; además utiliza el microbot o robot móvil Mindstorms NXT, que tiene una capacidad limitada en el procesamiento, así como en el almacenamiento de información. La limitación del robot móvil se da porque no tiene a bordo un computador potente para procesar los algoritmos de visión artificial y de las redes neuronales artificiales; por lo que se utiliza un computador externo para realizar su control a través de la tecnología bluetooth. El procesamiento de los algoritmos de visión artificial y de redes neuronales artificiales se realiza en el computador externo y las acciones que ejecuta el robot móvil son enviadas a este, a través de la comunicación bluetooth. El artículo considera que existe autonomía en un robot móvil, cuando este realiza sus acciones sin intervención humana y los indicadores seleccionados para medir esta autonomía son la localización autónoma de los patrones a reconocer y el reconocimiento autónomo o clasificación de estos patrones. La implementación de la localización autónoma de los patrones a reconocer utiliza sensores ópticos, sensores ultrasónicos y el lenguaje de programación C#; así como el reconocimiento autónomo de patrones utiliza una cámara inalámbrica ubicada en el robot móvil, algoritmos de visión artificial, redes neuronales artificiales y el lenguaje de programación visual basic .NET. Los resultados muestran que el promedio del indicador porcentaje de patrones localizados en forma correcta en el entorno por el robot móvil Mindstorms NXT es de 37.81% cuando no se usa la inteligencia artificial y es de 97.18% cuando se usa la inteligencia artificial. Además, el promedio del indicador porcentaje de patrones reconocidos en forma correcta en el entorno por el robot móvil Mindstorms NXT es de 46.25% cuando no se usa la inteligencia artificial y es de 96.87% cuando se usa la inteligencia artificial. Descriptores: inteligencia artificial, visión artificial, redes neuronales, clasificación de patrones, sensores ópticos, sensores de ultrasonido, microbots, Mindstorms NXT. Abstract Artificial intelligence is an area that tries to equip the machines with intelligence and among the topics developed are expert systems, fuzzy logic, planning systems, search algorithms, evolutionary computation, artificial neural networks among others. The topics of artificial intelligence used in this article are artificial vision and artificial neural networks; also uses the microbot or mobile robot Mindstorms NXT, which has a limited capacity in the processing, as well as in the storage of information. The limitation of the mobile robot is because it does not have a powerful computer on board to process artificial vision algorithms and artificial neural networks; so an external computer is used to perform its control through bluetooth technology. The processing of artificial vision algorithms and artificial neural networks is done on the external computer and the actions performed by the mobile robot are sent to it, through bluetooth communication. The article considers that there is autonomy in a mobile robot, when it performs its actions without human intervention and the indicators selected to measure this autonomy are the autonomous localization of the patterns to be recognized and the autonomous recognition or classification of these patterns. The implementation of the autonomous localization of the patterns to be recognized uses optical sensors, ultrasonic sensors and the C # programming language; as well as the autonomous recognition of patterns uses a wireless camera located in the mobile robot, artificial vision algorithms, artificial neural networks and the visual basic .NET programming language. The results show that the average of the indicator percentage of patterns correctly located in the environment by the Mindstorms NXT mobile robot is 37.81% when artificial intelligence is not used and it is 97.18% when artificial intelligence is used. In addition, the average of the indicator percentage of patterns correctly recognized in the environment by the Mindstorms NXT mobile robot is 46.25% when artificial intelligence is not used and is 96.87% when using artificial intelligence. Keywords: artificial intelligence, artificial vision, artificial neural networks, pattern classification, optical sensors, ultrasound sensors, microbots.
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"Uso de la Inteligencia Artificial para Incrementar la Autonomía de un Robot Móvil Mindstorms NXT en Tareas de Clasificación de Patrones." Revista ECIPeru, December 29, 2018, 50–58. http://dx.doi.org/10.33017/reveciperu2018.0008/.
Full textAbstract:
Uso de la Inteligencia Artificial para Incrementar la Autonomía de un Robot Móvil Mindstorms NXT en Tareas de Clasificación de Patrones Abraham Esteban Gamarra Moreno1, Juan Gamarra Moreno2, Job Daniel Gamarra Moreno3 1 Universidad Nacional del Centro del Perú, Av. Mariscal Castilla N° 3909, Huancayo, Perú 2 Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Calle Germán Amézaga N° 375, Lima, Perú 3 Universidad Continental, Av. San Carlos 1980, Huancayo, Perú Recibido el 16 de junio del 2018. Aceptado el 5 de julio del 2018 Resumen La inteligencia artificial es un área que intenta dotar de inteligencia a las máquinas y entre los tópicos que desarrolla están los sistemas expertos, la lógica difusa, los sistemas de planificación, los algoritmos de búsqueda, la computación evolutiva, redes neuronales artificiales entre otros. Los tópicos de la inteligencia artificial que utiliza este artículo son la visión artificial y las redes neuronales artificiales; además utiliza el microbot o robot móvil Mindstorms NXT, que tiene una capacidad limitada en el procesamiento, así como en el almacenamiento de información. La limitación del robot móvil se da porque no tiene a bordo un computador potente para procesar los algoritmos de visión artificial y de las redes neuronales artificiales; por lo que se utiliza un computador externo para realizar su control a través de la tecnología bluetooth. El procesamiento de los algoritmos de visión artificial y de redes neuronales artificiales se realiza en el computador externo y las acciones que ejecuta el robot móvil son enviadas a este, a través de la comunicación bluetooth. El artículo considera que existe autonomía en un robot móvil, cuando este realiza sus acciones sin intervención humana y los indicadores seleccionados para medir esta autonomía son la localización autónoma de los patrones a reconocer y el reconocimiento autónomo o clasificación de estos patrones. La implementación de la localización autónoma de los patrones a reconocer utiliza sensores ópticos, sensores ultrasónicos y el lenguaje de programación C#; así como el reconocimiento autónomo de patrones utiliza una cámara inalámbrica ubicada en el robot móvil, algoritmos de visión artificial, redes neuronales artificiales y el lenguaje de programación visual basic .NET. Los resultados muestran que el promedio del indicador porcentaje de patrones localizados en forma correcta en el entorno por el robot móvil Mindstorms NXT es de 37.81% cuando no se usa la inteligencia artificial y es de 97.18% cuando se usa la inteligencia artificial. Además, el promedio del indicador porcentaje de patrones reconocidos en forma correcta en el entorno por el robot móvil Mindstorms NXT es de 46.25% cuando no se usa la inteligencia artificial y es de 96.87% cuando se usa la inteligencia artificial. Descriptores: inteligencia artificial, visión artificial, redes neuronales, clasificación de patrones, sensores ópticos, sensores de ultrasonido, microbots, Mindstorms NXT. Abstract Artificial intelligence is an area that tries to equip the machines with intelligence and among the topics developed are expert systems, fuzzy logic, planning systems, search algorithms, evolutionary computation, artificial neural networks among others. The topics of artificial intelligence used in this article are artificial vision and artificial neural networks; also uses the microbot or mobile robot Mindstorms NXT, which has a limited capacity in the processing, as well as in the storage of information. The limitation of the mobile robot is because it does not have a powerful computer on board to process artificial vision algorithms and artificial neural networks; so an external computer is used to perform its control through bluetooth technology. The processing of artificial vision algorithms and artificial neural networks is done on the external computer and the actions performed by the mobile robot are sent to it, through bluetooth communication. The article considers that there is autonomy in a mobile robot, when it performs its actions without human intervention and the indicators selected to measure this autonomy are the autonomous localization of the patterns to be recognized and the autonomous recognition or classification of these patterns. The implementation of the autonomous localization of the patterns to be recognized uses optical sensors, ultrasonic sensors and the C # programming language; as well as the autonomous recognition of patterns uses a wireless camera located in the mobile robot, artificial vision algorithms, artificial neural networks and the visual basic .NET programming language. The results show that the average of the indicator percentage of patterns correctly located in the environment by the Mindstorms NXT mobile robot is 37.81% when artificial intelligence is not used and it is 97.18% when artificial intelligence is used. In addition, the average of the indicator percentage of patterns correctly recognized in the environment by the Mindstorms NXT mobile robot is 46.25% when artificial intelligence is not used and is 96.87% when using artificial intelligence. Keywords: artificial intelligence, artificial vision, artificial neural networks, pattern classification, optical sensors, ultrasound sensors, microbots.
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Quintella, Marcus Vinicius. "Método para avaliar a percepção do usuário sobre a qualidade de sistemas de transporte urbano sobre trilhos com utilização da tecnologia neuro-fuzzy." TRANSPORTES 15, no. 1 (July 2, 2007). http://dx.doi.org/10.14295/transportes.v15i1.42.
Full textAbstract:
<span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><font face="Times New Roman" size="1"><font face="Times New Roman" size="1"><p align="left">Este trabalho apresenta um método heurístico alternativo, eminentemente qualitativo, baseado na tecnologia</p></font></font></span><font face="Times New Roman" size="1"><p align="left"> </p></font></span><p align="left"><em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">neuro-fuzzy</span></span></em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">, para avaliar e, conseqüentemente, classificar a qualidade e o desempenho de sistemas de transporte urbano sobre trilhos - TUST, segundo a percepção de seus próprios usuários. A tecnologia </span></span><em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">neuro-fuzzy </span></span></em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">congrega as principais vantagens da lógica </span></span><em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">fuzzy </span></span></em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">e das redes neurais artificiais e foi desenvolvido para funcionar como uma mente coletiva, uma vez que a sua arquitetura hierárquica condensa os graus de avaliação subjetivos atribuídos por usuários. Esse processo ocorre numa combinação de todos os dados em blocos de inferência que utilizam bases de regras </span></span><em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">fuzzy </span></span></em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">e expressões lingüísticas, para que a qualidade e o desempenho de um TUST possam ser expressos por meio de uma nota única, numa escala de 0 e 10. Essa nota foi aqui denominada de Grau de Avaliação de Qualidade e de Desempenho – GRADE. Em resumo, o GRADE é a nota atribuída pelos usuários de um TUST, em decorrência da percepção dos serviços ofertados e da performance operacional do sistema, no que diz respeito ao conforto, disponibilidade, regularidade, economia, segurança, rapidez, acessibilidade e relacionamento com o usuário. A tecnologia </span></span><em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">neuro-fuzzy </span></span></em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">comprovou ser uma técnica adequada no tratamento do conhecimento heurístico para imitar o raciocínio humano e pareceu ser de fácil entendimento, além de apresentar boa flexibilidade de utilização com dados vagos, incertos e subjetivos.</span></span></p>