Academic literature on the topic 'Sistemas probabilísticos'
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Journal articles on the topic "Sistemas probabilísticos"
1
Amaral, Tiago S., Carmen L. T. Borges, and Andrea M. Rei. "Avaliação da confiabilidade composta sob o enfoque do bem estar utilizando simulação Monte Carlo não-seqüencial." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 20, no. 2 (June 2009): 164–76. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592009000200005.
Full textAbstract:
A avaliação da confiabilidade de sistemas de potência compostos têm sido realizada utilizando critérios e métodos determinísticos e probabilísticos. A avaliação da confiabilidade sob o enfoque do bem estar é uma nova proposta que combina critérios determinísticos com metodologias probabilísticas e define os estados do sistema como saudáveis, marginais ou de risco. Este trabalho apresenta a avaliação da confiabilidade composta sob o enfoque do bem-estar utilizando simulação Monte Carlo Não-Seqüencial. É assumida a hipótese de coerência do sistema e os índices de freqüência são calculados utilizando o método da probabilidade condicional. A avaliação do desempenho do sistema é feita através da solução do fluxo de potência pelo método de Newton-Raphson e da solução do fluxo de potência ótimo pelo método dos Pontos Interiores. São apresentados resultados para o sistema IEEE-RTS com e sem curva de carga. Demonstra-se que tanto a método escolhido como a hipótese assumida são válidos e fornecem uma alternativa eficiente para a análise do bem-estar de sistemas de grande porte.
2
Burbano Pantoja, Víctor Miguel, Margoth Adriana Valdivieso Miranda, and Ángela Saray Burbano Valdivieso. "Estrategia didáctica para aprender modelaje probabilístico en sistemas de colas." Revista Boletín Redipe 10, no. 6 (June 1, 2021): 441–56. http://dx.doi.org/10.36260/rbr.v10i6.1340.
Full textAbstract:
Este trabajo investigativo tuvo como objetivo implementar una estrategia didáctica para elaborar un modelaje del sistema de colas del kiosco estudiantil en una universidad colombiana mediante modelos probabilísticos.
La metodología fue cuantitativa con diseño de corte transversal. Los datos fueron recopilados por observación directa y conteo del número de usuarios que llegaban a la cola del kiosco universitario para adquirir sus tiquetes de almuerzo, en intervalos de 10 minutos. Los resultados evidenciaron que tal sistema podía modelarse mediante distribuciones de probabilidad de Poisson y exponencial. Este operaba de forma estable, el tiempo de espera en la cola era reducido y el tiempo de servicio fue pertinente. Se concluye que el modelamiento matemático es una herramienta poderosa para representar un sistema real pero requiere desarrollar una estrategia planificada que va de los datos hacia el modelo y de este nuevamente a la realidad.
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Lima, João Marcos, Elizete Maria Lourenço, and Marcus Theodor Schilling. "Desafios e vantagens da utilização de critérios probabilísticos no planejamento de sistemas elétricos." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 23, no. 4 (August 2012): 465–75. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592012000400007.
Full textAbstract:
O sistema elétrico brasileiro tem sido projetado e operado através do uso de um conjunto de critérios de confiabilidade determinísticos. Esses critérios têm cumprido um papel importante no desenho e na operação do sistema durante décadas. Entretanto, tendem à utilização menos otimizada dos recursos disponíveis e no excesso de instalações de reserva de capacidade de transmissão, com impacto direto nos custos associados ao planejamento e operação do sistema. No planejamento da expansão, por exemplo, o critério determinístico mais utilizado é o n-1. Com relação à aprovação de intervenções programadas na rede básica, o principal critério determinístico adotado pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) é o n-2. Esse critério estabelece que o sistema elétrico deve suportar a indisponibilidade simultânea de um elemento de transmissão que esteja fora de operação para manutenção e de qualquer outro elemento por contingência, sem que ocorram violações dos indicadores de desempenho do sistema. Este artigo discute as limitações desses critérios determinísticos e propõe uma nova metodologia para avaliação de intervenções programadas, com base em técnicas probabilísticas. A nova metodologia permite uma avaliação mais precisa e flexível de agendamento de interrupções durante dias úteis em período de carga média, sem que o grau de risco do sistema se eleve a níveis preocupantes. Os resultados esperados com esse novo critério correspondem à redução dos custos de operação e de manutenção que, por sua vez, implicam na redução das tarifas de energia paga pelos consumidores.
4
Vicari, Rosa Maria, Cecília Dias Flores, Marcos Eduardo Casa, and Alexandre Moretto Ribeiro. "Representação do conhecimento incerto aplicado a sistemas educacionais na Web." Educar em Revista, spe_ (2003): 199–215. http://dx.doi.org/10.1590/0104-4060.306.
Full textAbstract:
Este artigo apresenta os resultados obtidos no projeto conjunto entre o Instituto de Informática da UFRGS (II-UFRGS) e o Departamento de Informática da UCS (DEIN/UCS), cujo propósito foi a proposição e o desenvolvimento de um ambiente educacional multiagentes, baseado na web. O foco principal da pesquisa está no desenvolvimento de um modelo de representação do conhecimento para a construção de agentes inteligentes, capazes de atuar em situações reais de ensino e aprendizagem. Em particular, o foco está no uso de métodos probabilísticos de representação do conhecimento, para a realização de diagnósticos clínicos.
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Caseri, Angélica Nardo, Carlos Frederico De Angelis, and Etienne Leblois. "SIMULAÇÃO DE CAMPOS PROBABILÍSTICOS DE PRECIPITAÇÃO A PARTIR DE UM MÉTODO GEOESTATÍSTICO." Revista Gestão & Sustentabilidade Ambiental 7 (August 15, 2018): 493. http://dx.doi.org/10.19177/rgsa.v7e02018493-507.
Full textAbstract:
Inúmeras regiões no mundo já foram atingidas, pelo menos uma vez, por eventos extremos de inundação os quais causaram grandes perdas socioeconômicas, ambientais entre outros. Os dados de estimação de precipitação são essenciais para realizar a previsão destes eventos e gerar alertas que possam minimizar os danos que podem ser causados. Uma das características principais destes eventos é a elevada variabilidade espacial e temporal. Devido a sua complexidade, a previsão dos mesmos possui diversas fontes de incertezas, como as incertezas provenientes dos campos de chuva observados. Estes dados, por sua vez, possuem papel importante no desempenho dos sistemas de previsão. Este estudo tem como objetivo principal desenvolver uma metodologia, baseada em um método geoestatístico, capaz de gerar cenários possíveis de chuva a partir de dados de radar meteorológico e de pluviômetros. A área de estudos localiza-se na região de Campinas, estado de São Paulo, na qual inúmeros eventos extremos já foram detectados. Os resultados obtidos apresentam que o método desenvolvido neste estudo pode ser uma solução para quantificar as incertezas que podem ser encontradas nos dados de precipitação observada.
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Silva Neto, Benedito, and Eliani Retzlaff. "Otimização sob incerteza de sistemas de produção: interação lavoura-pecuária, com enfase em bovinocultura de leite." Ciência Rural 34, no. 4 (August 2004): 1207–12. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-84782004000400037.
Full textAbstract:
Na modelagem de sistema de produção agropecuária, a possibilidade de combinar livremente as pastagens para a composição do sistema de alimentação dificulta a avaliação em termos probabilísticos da bovinocultura de leite. Neste trabalho, propõe-se um modelo de otimização que, utilizando uma abordagem não probabilista da incerteza, permite contornar este problema. A aplicação do modelo para a análise de uma unidade de produção agropecuária indicou que uma diminuição das culturas de grãos comerciais com a constituição de reservas de pastagens pode se constituir em uma estratégia interessante para minimizar as perdas econômicas em caso de queda de rendimento físico das forrageiras. Além disto, pelo fato de dispensar pressupostos estatísticos e basear-se em cenários que representam condições técnicas e econômicas que puderam ser facilmente discutidas com o agricultor, concluiu-se que a abordagem utilizada neste trabalho pode se constituir em um procedimento útil no planejamento de sistemas de produção sob incerteza.
7
Mazo, Nathaly De los Ángeles, Jorge Eliécer Rubiano, and Aracely Castro. "Sistemas agroforestales como estrategia para el manejo de ecosistemas de Bosque seco Tropical en el suroccidente colombiano utilizando los SIG." Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía 25, no. 1 (February 9, 2016): 65–77. http://dx.doi.org/10.15446/rcdg.v25n1.41993.
Full textAbstract:
<p>Los sistemas agroforestales son una alternativa para el manejo de zonas de bosque seco tropical de laderas intervenidas o en degradación. Sus beneficios se basan en el uso eficiente de los recursos, la productividad y la seguridad alimentaria de las comunidades rurales. Localizar lugares más aptos para dichos sistemas es un requisito en el proceso de extensión agrícola. Con este propósito, la utilización de modelos probabilísticos integrados con Sistemas de Información Geográfica (SIG) permite identificar aquellas áreas potenciales para la implementación de nuevas tecnologías, de modo similar a la identificación de nichos de especies en estudios de biodiversidad. Siguiendo este enfoque, se utilizó el peso de la evidencia y la regresión logística para generar superficies indicativas de áreas adecuadas para implementar la agroforestería en el suroccidente colombiano.</p>
8
Piqueira, José Roberto Castilho. "Biomatemática: métodos e limitações." Trans/Form/Ação 19 (December 1996): 141–49. http://dx.doi.org/10.1590/s0101-31731996000100009.
Full textAbstract:
Este trabalho trata de uma visão panorâmica dos principais métodos utilizados, atualmente, na modelagem matemática de processos biológicos. Esses métodos são muito variados, com enfoques que, às vezes, são determinísticos, utilizando a teoria dos sistemas dinâmicos e, às vezes, são probabilísticos, lançando mão das equações diferenciais estocásticas. Em todos eles, entretanto, três fatores inerentes aos processos biológicos não podem deixar de ser considerados: a complexidade, a imprevisibilidade e a diversidade de escalas temporais.
9
Corrêa, Francisco de Assis, and Luiz Antonio Nogueira Lorena. "Aplicação da relaxação lagrangeana e do algoritmo genético construtivo na solução do problema probabilístico de localização-alocação de máxima cobertura." Gestão & Produção 13, no. 2 (May 2006): 233–44. http://dx.doi.org/10.1590/s0104-530x2006000200006.
Full textAbstract:
O problema de localização de máxima cobertura (MCLP) procura localizar facilidades visando a maximizar a população atendida, considerando uma dada distância ou tempo padrão de serviço. Várias extensões desse modelo têm sido propostas para aumentar a sua aplicabilidade. Entre elas, existem modelos probabilísticos para localização-alocação de máxima cobertura com restrições no tempo de espera ou no comprimento da fila para sistemas congestionados, que levam em conta um ou vários servidores por facilidade. A proposta deste trabalho é a de resolver um modelo para um servidor por facilidade por meio da relaxação lagrangeana e do Algoritmo Genético Construtivo. Os resultados dos testes obtidos nessas abordagens são apresentados e comparados.
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Pereira, Alexandre Da Costa, Jaime Fernández Gómez, and Amparo Moragues Terrades. "AVALIAÇÃO DA VARIABILIDADE ESPACIAL NA PREVISÃO DA VIDA ÚTIL SEGUNDO PROPOSTA PROBABILÍSTICA: CASO DE PLATAFORMAS OFFSHORE NO BRASIL." HOLOS 3 (September 21, 2010): 46. http://dx.doi.org/10.15628/holos.2010.447.
Full textAbstract:
Se apresentam no trabalho considerações sobre a influência da variabilidade da evolução na probabilidade de danos devido ao fator solicitação ambiental, bem como sobre a aplicabilidade do objeto de estudo como critério de decisão em sistemas de manutenção para estruturas offshore de concreto submetidas às condições impostas pelo ambiente marinho tropical.
Duas plataformas offshore de concreto, construídas em 1976, foram selecionadas para a pesquisa. O plano experimental constou de campanha de ensaios in situ e de laboratório executados sobre testemunhos extraídos das plataformas. Perfis de cloretos foram determinados para distintas orientações e diferentes cotas sobre o nível do mar, além de terem sido determinadas características e propriedades do material relacionadas com a durabilidade.
Os resultados obtidos indicam que existe importante influência na variabilidade espacial, tanto na intensidade como na freqüência da ação ambiental sobre as obras estudadas. Também se observou que os métodos probabilísticos analisados representam ferramenta para o estudo da influência da variabilidade espacial, aplicados ao caso da previsão da vida útil de estruturas marinhas. O modelo é indicado para ser utilizado como critério de decisão em sistemas de manutenção estrutural.
Dissertations / Theses on the topic "Sistemas probabilísticos"
1
Álvarez, Saiz Elena E. "Modelos probabilísticos para utilización en sistemas expertos." Doctoral thesis, Universidad de Cantabria, 1990. http://hdl.handle.net/10803/10698.
Full textAbstract:
Uno de los problemas más candentes en sistemas expertos es la discusión existente entre los defensores de los modelos probabilísticos y sus detractores. Los métodos alternativos surgidos (t. evidencia, lógica difusa, factores de certeza) son inadecuados para reproducir muchas situaciones reales. Entre las causas de crítica de los métodos basados en probabilidad destaca la insuficiencia del modelo de independencia y la imposibilidad de reflejar la dependencia total, debida al excesivo número de parámetros. Como alternativa se propone el modelo llamado de dependencia de síntomas relevantes. Este modelo no es solo teórico sino que puede implementarse tal como demuestra la concha RSPS implementada como parte de esta tesis.Se analiza también los diferentes sistemas de representación de reglas y los algoritmos que permiten los cambios de una representación a otra. Además se estudian algoritmos para compilar reglas mediante la agrupación de todas las que concluyen un objeto reduciendo con ello enormemente el tiempo de respuesta de los motores de inferencia.Mediante la compilación de reglas se puede detectar, además, cuando un conjunto de hechos contradicen un sistema de reglas.Con el fin de mantener la coherencia en la base de conocimiento de los sistemas probabilísticos se dan dos soluciones para asistir al experto a dar su información.Una mediante aportación ordenada de probabilidades y otra basada en programación lineal.Por otra parte, se describen algunas técnicas estadísticas que permiten desarrollar bases de conocimiento, motores de inferencia, etc. en sistemas expertos.En relación con el aprendizaje en sistemas expertos se propone un método basado en el principio de máxima verosimilitud para el modelo de redes causales propuesto por Lauritzen y Spiegelhalter. Por otra parte, la teoría de aprendizaje de conceptos de tipo determinista es generalizable al caso de conceptos de tipo probabilístico.One of the most current problems with Expert Systems is the continuing argument between the defendants of probabilistic models and those against it. The alternative suggested (certainty factors, fuzzy logic, theory of evidence,. ) are inadequate at reproducing many real situations. Probabilistic models have been criticized either for the high number of parameters involved or the difficulties in their estimation from data. In fact, there is general agreement that the general dependence model is not practical for most real cases. Other sources of criticism come from the independence models, which are considered too simple for reproducing some real problems. As an alternative the model known as relevant symptoms dependence model is proposed. This model is not only theoretical but can be implemented as well, as shows the RSPS shell integrated in part of this thesis.Different systems of the representation of rules and the algorithms that allow changes from one representation to another are also analysed. Moreover some technical statistics that allow knowledge bases and inference engine to be created in expert systems are described.In relation to the learning of expert systems a method based on the maximum likelihood method for causal networks by Lauritzen and Spiegelhalter is proposed.
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Gluz, Joao Carlos. "Formalização da comunicação de conhecimentos probabilísticos em sistemas multiagentes : uma abordagem baseada em lógica probabilística." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2005. http://hdl.handle.net/10183/5896.
Full textAbstract:
Durante os últimos anos as áreas de pesquisa sobre Agentes Inteligentes, Sistemas Multiagentes e Comunicação entre Agentes têm contribuído com uma revolução na forma como sistemas inteligentes podem ser concebidos, fundamentados e construídos. Sendo assim, parece razoável supor que sistemas inteligentes que trabalhem com domínios probabilísticos de conhecimento possam compartilhar do mesmo tipo de benefícios que os sistemas mais tradicionais da Inteligência Artificial receberam quando adotaram as concepções de agência, de sistemas compostos de múltiplos agentes e de linguagens de comunicação entre estes agentes. Porém, existem dúvidas não só sobre como se poderia escalar efetivamente um sistema probabilístico para uma arquitetura multiagente, mas como se poderia lidar com as questões relativas à comunicação e à representação de conhecimentos probabilísticos neste tipo de sistema, principalmente tendo em vista as limitações das linguagens de comunicação entre agentes atuais, que não permitem comunicar ou representar este tipo de conhecimento. Este trabalho parte destas considerações e propõe uma generalização do modelo teórico puramente lógico que atualmente fundamenta a comunicação nos sistemas multiagentes, que será capaz de representar conhecimentos probabilísticos. Também é proposta neste trabalho uma extensão das linguagens de comunicação atuais, que será capaz de suportar as necessidades de comunicação de conhecimentos de natureza probabilísticas. São demonstradas as propriedades de compatibilidade do novo modelo lógico-probabilístico com o modelo puramente lógico atual, sendo demonstrado que teoremas válidos no modelo atual continuam válidos no novo modelo. O novo modelo é definido como uma lógica probabilística que estende a lógica modal dos modelos atuais. Para esta lógica probabilística é definido um sistema axiomático e são demonstradas sua correção e completude. A completude é demonstrada de forma relativa: se o sistema axiomático da lógica modal original for completo, então o sistema axiomático da lógica probabilística proposta como extensão também será completo. A linguagem de comunicação proposta neste trabalho é definida formalmente pela generalização das teorias axiomáticas de agência e comunicação atuais para lidar com a comunicação de conhecimentos probabilísticos e pela definição de novos atos comunicativos específicos para este tipo de comunicação. Demonstra-se que esta linguagem é compatível com as linguagens atuais no caso não-probabilístico. Também é definida uma nova linguagem para representação de conteúdos de atos de comunicação, baseada na lógica probabilística usada como modelo semântico, que será capaz de expressar conhecimentos probabilísticos e não probabilísticos de uma maneira uniforme. O grau de expressibilidade destas linguagens é verificado por meio de duas aplicações. Na primeira aplicação demonstra-se como a nova linguagem de conteúdos pode ser utilizada para representar conhecimentos probabilísticos expressos através da forma de representação de conhecimentos probabilísticos mais aceita atualmente, que são as Redes Bayesianas ou Redes de Crenças Probabilísticas. Na outra aplicação, são propostos protocolos de interação, baseados nos novos atos comunicativos, que são capazes de atender as necessidades de comunicação das operações de consistência de Redes Bayesianas secionadas (MSBNs, Multiple Sectioned Bayesian Networks) para o caso de sistemas multiagentes.
3
Melo, Jr Luiz Ledo Mota. "Definição automática de classificadores fuzzy probabilísticos." Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2017. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2624.
Full textAbstract:
CNPqEste trabalho apresenta uma abordagem para a definição automática de bases de regras em Classificadores Fuzzy Probabilísticos (CFPs), um caso particular dos Sistemas Fuzzy Probabilísticos. Como parte integrante deste processo, são utilizados métodos de redução de dimensionalidade como: análise de componentes principais e discriminante de Fisher. Os algoritmos de agrupamento testados para particionar o universo das variáveis de entrada do sistema são Gustafson-Kessel, Supervised Fuzzy Clustering ambos já consolidados na literatura. Adicionalmente, propõe-se um novo algoritmo de agrupamento denominado Gustafson-Kessel com Ponto Focal como parte integrante do projeto automático de CFPs. A capacidade deste novo algoritmo em identificar clusters elipsoidais e não elipsoidais também é avaliada neste trabalho. Em dados altamente correlacionados ou totalmente correlacionados ocorrem problemas na inversão da matriz de covariância fuzzy. Desta forma, um método de regularização é necessário para esta matriz e um novo método está sendo proposto neste trabalho.Nos CFPs considerados, a combinação de antecedentes e consequentes fornece uma base de regras na qual todos os consequentes são possíveis em uma regra, cada um associado a uma medida de probabilidade. Neste trabalho, esta medida de probabilidade é calculada com base no Teorema de Bayes que, a partir de uma função de verossimilhança, atualiza a informação a priori de cada consequente em cada regra. A principal inovação é o cálculo da função de verossimilhança que se baseia no conceito de “região Ideal” de forma a melhor identificar as probabilidades associadas aos consequentes da regra. Os CFPs propostos são comparados com classificadores fuzzy-bayesianos e outros tradicionais na área de aprendizado de máquina considerando conjuntos de dados gerados artificialmente, 30 benchmarks e também dados extraídos diretamente de problemas reais como detecção de falhas em rolamentos de máquinas industriais. Os resultados dos experimentos mostram que os classificadores fuzzy propostos superam, em termos de acurácia, os classificadores fuzzy-bayesianos considerados e alcançam resultados competitivos com classificadores não-fuzzy tradicionais usados na comparação. Os resultados também mostram que o método de regularização proposto é uma alternativa para a técnica de agrupamento Gustafson-Kessel (com ou sem ponto focal) quando se consideram dados com alta correção linear.
This work presents a new approach for the automatic design of Probabilistic Fuzzy Classifiers (PFCs), which are a special case of Probabilistic Fuzzy Systems. As part of the design process we consider methods for reducing the dimensionality like the principal component analysis and the Fisher discriminant. The clustering methods tested for partitioning the universe of input variables are Gustafson-Kessel and Supervised Fuzzy Clustering, both consolidated in the literature. In addition, we propose a new clustering method called Gustafson-Kessel with Focal Point as part of the automatic design of PFCs. We also tested the capacity of this method to deal with ellipsoidal and non-ellipsoidal clusters. Highly correlated data represent a challenge to fuzzy clustering due to the inversion of the fuzzy covariance matrix. Therefore, a regularization method is necessary for this matrix and a new one is proposed in this work. In the proposed PFCs, the combination of antecedents and consequents provides a rule base in which all consequents are possible, each one associated with a probability measure. In this work, the probability is calculated based on the Bayes Theorem by updating, through the likelihood function, a priori information concerning every consequent in each rule. The main innovation is the calculus of the likelihood functions which is based on the “ideal region” concept, aiming to improve the estimation of the probabilities associated with rules’ consequents. The proposed PFCs are compared with fuzzy-bayesian classifiers and other ones traditional in machine learning over artificial generated data, 30 different benchmarks and also on data directly extracted from real world like the problem of detecting bearings fault in industrial machines. Experiments results show that the proposed PFCs outperform, in terms of accuracy, the fuzzy-bayesian approaches and are competitive with the traditional non-fuzzy classifiers used in the comparison. The results also show that the proposed regularization method is an alternative to the Gustafson-Kessel clustering technique (with or without focal point) when using linearly correlated data.
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CAMARA, NETO Felipe. "Fatores de influência na avaliação de indicadores probabilísticos da adequação de sistemas de potência." reponame:Repositório Institucional da UNIFEI, 2011. http://repositorio.unifei.edu.br/xmlui/handle/123456789/1251.
Full textAbstract:
Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2018-05-15T13:49:23Z
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A busca por um sistema eficiente, seguro e com baixo custo operacional exige um tratamento adequado para tal objetivo: a análise probabilística de confiabilidade. Esta metodologia, que incorpora a aleatoriedade do comportamento dos equipamentos nas análises, permite identificar não só a severidade de um estado e seu impacto no comportamento do sistema, mas também a probabilidade de sua ocorrência. A combinação apropriada de grandezas de interesse e probabilidades gera índices que representam situações de riscos e que são apropriados para a determinação da adequação do sistema. Ao contrário dos bem estabelecidos estudos tradicionais de fluxo de potência e estabilidade, a análise probabilística de confiabilidade encontra-se em processo de consolidação de critérios de processamento. Esta situação gera uma barreira para a compreensão clara e precisa dos resultados obtidos devido à vasta possibilidade de representação da rede elétrica e das técnicas de análise. À dificuldade de interpretação dos índices gerados pela análise probabilística, adiciona-se também a ampla faixa numérica (amplitude estatística) a que os mesmos estão submetidos. Visando minorar essa dificuldade, esta Dissertação investigará os diversos fatores que podem influenciar o resultado numérico dos índices de confiabilidade em razão das premissas de estudo. Os resultados obtidos subsidiarão o uso eficiente da análise probabilística de confiabilidade nos ambientes de operação e planejamento.
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Takao, Eduardo Liquio. "Análise comparativa dos modelos e sistemas probabilísticos em recuperação de informação em bases textuais." Florianópolis, SC, 2001. http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/79424.
Full textAbstract:
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Computação.Made available in DSpace on 2012-10-18T03:38:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 181763.pdf: 381856 bytes, checksum: 6ae6fa6215bf679b2b4db31f88690a8d (MD5)
A dificuldade de encontrar uma informação específica, é um dos grandes problemas encontrados hoje em dia. A Recuperação de Informação (IR) é uma área da computação que estuda o desenvolvimento de técnicas para permitir o acesso rápido a uma grande quantidade de informações. Estas informações podem ser: texto, vídeo ou áudio. Dentre os modelos clássicos de IR destacam-se três: Booleano, Vetor Espacial e Probabilístico. Neste trabalho estudar-se-ão os modelos clássicos, em especial os probabilísticos alternativos em IR. Os modelos probabilísticos são baseados no Princípio da Classificação da Probabilidade. Muitos modelos probabilísticos estão sendo estudados, mais um dos grandes problemas é trazer somente o conjunto de informações realmente importantes para a necessidade do usuário. Este trabalho descreve os modelos e sistemas probabilísticos em recuperação de informação textual, com o objetivo de analisar suas características, limitações e resultados, a fim de prover melhorias e contribuir para o aperfeiçoamento dos modelos e sistemas propostos.
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Azzolini, Alisson Gusatti. "Aprendizado por reforço em modelos probabilísticos de redes imunológicas para robótica autônoma." [s.n.], 2011. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259079.
Full textAbstract:
Orientador: Fernando José Von ZubenDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-18T14:21:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Azzolini_AlissonGusatti_M.pdf: 3567259 bytes, checksum: 633eb00350cdfa625d0e628fdf1f247e (MD5) Previous issue date: 2011
Resumo: Há uma demanda crescente por soluções avançadas de navegação autônoma em robótica móvel. Apresenta-se então um sistema de síntese e aprendizagem de controladores com tal finalidade. Propõe-se um controlador probabilístico, consistindo no acoplamento de um processo de decisão de Markov parcialmente observável (POMDP) com um classificador logístico multinomial. A parametrização empregada para o POMDP inspira-se numa proposta anterior de controle de robô por meio de redes imunológicas artificiais, que mostrou apresentar flexibilidade e capacidade de representação de conhecimento na execução de tarefas desafiadoras de navegação autônoma. A aprendizagem dos parâmetros do classificador logístico é efetuada através de um algoritmo de aprendizagem por reforço baseado em gradiente de política, e os do POMDP, atráves de um algoritmo de maximização de verossimilhança. Três experimentos computacionais são efetuados, dois deles utilizando somente o classificador logístico, e o terceiro utilizando o acoplamento entre POMDP e classificador logístico. Os resultados permitem a constatação de pontos fortes e algumas deficiências das duas abordagens. O trabalho aponta também para uma potencial reinterpretação do controlador baseado em rede imunológica em termos de um modelo probabilístico similar ao proposto
Abstract: There is an increasing demand for advanced solutions in autonomous navigation of mobile robots. A system is presented for the synthesis and learning of controllers for such purpose. A probabilistic controller is proposed, consisting of the coupling of a partially observable Markov decision process (POMDP) with a multinomial logistic classifier. The parametrization used for the POMDP draws on an earlier proposal of robot control based on artificial immune networks, that has shown to present flexibility and knowledge representation capability in the execution of challenging autonomous navigation tasks. Learning the logistic classifier parameters is accomplished through a reinforcement learning algorithm based on policy gradient, while the POMDP parameters are learned by a likelihood maximization algorithm. Three computational experiments are performed, two of them using only the logistic classifier, and the third one using the coupling of a POMDP with a logistic classifier. The results show some strong points and drawbacks of both approaches. The work also points torwards a potential reinterpretation of the immune network based controller in terms of a probabilistic model similar to the one proposed
Mestrado
Engenharia de Computação
Mestre em Engenharia Elétrica
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Kuppens, Luciano Lima. "Utilização de dicionários probabilísticos personalizados para decifrar arquivos em análises periciais." reponame:Repositório Institucional da UnB, 2012. http://repositorio.unb.br/handle/10482/10411.
Full textAbstract:
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012.Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-05-10T15:38:13Z No. of bitstreams: 1 2012_LucianoLimaKuppens.pdf: 5066405 bytes, checksum: ab18cae97010a1dd52e0b70215687822 (MD5)
Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2012-05-11T14:38:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_LucianoLimaKuppens.pdf: 5066405 bytes, checksum: ab18cae97010a1dd52e0b70215687822 (MD5)
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O objetivo do presente trabalho é determinar se senhas geradas com gramáticas probabilísticas especializadas são mais eficazes para decifrar arquivos que os métodos normalmente utilizados durante uma análise pericial. Foi realizado um extenso estudo sobre utilização de senhas e uma análise comparativa dos métodos existentes para recuperá-las. O resultado da análise de cinquenta mil senhas de usuários brasileiros foi apresentado. Com essas senhas, coletadas durante a elaboração desta obra, foi criada uma gramática probabilística especializada brasileira que se mostrou bastante eficaz em relação a outras técnicas de recuperação de senhas, como regras de alteração, cadeias de Markov e força bruta. Essa gramática recuperou senhas mais complexas e mais rapidamente que as outras técnicas. No total, utilizando todos os métodos, foram descobertas 85% das senhas do grupo de controle. Finalmente, para utilização prática durante análises periciais, foi proposto o uso de Dicionários Probabilísticos Personalizados criados a partir da gramática brasileira e de dados biográficos e palavras-chave do caso sendo analisado. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT
The objective of this study is to determine whether passwords generated with specialized probabilistic grammars are more effective to decipher files than the methods typically used during a forensic analysis. We conducted an extensive study on the use of passwords and a comparative analysis of existing methods to retrieve them. The result of the analysis of fifty thousand Brazilian user passwords was presented. With these passwords, collected during the preparation of this work, a Brazilian specialized probabilistic grammar was created. It proved quite effective in relation to other password recovery techniques, such as mangling rules, Markov chains and brute force. This grammar recovered faster and more complex passwords than the other techniques. In total, using all methods, 85% of passwords in the control group were discovered. Finally, for real application during a forensic analysis, we proposed the use of Custom Probabilistic Dictionaries created from the Brazilian grammar, biographical data and the wordlist of the case under analysis.
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Costa, Dinis dos Santos. "Estudo dos componentes, mecanismos de controlo e modelos probabilísticos de fiabilidade de sistemas de energia eólica." Master's thesis, Universidade da Beira Interior, 2010. http://hdl.handle.net/10400.6/1917.
Full textAbstract:
Esta dissertação incide sobre o tema dos componentes, controlo e fiabilidade de
sistemas de energia eólica. Um dos objectivos desta dissertação é o estudo dos
principais componentes constituintes de um sistema de energia eólica, desde os que se
encontram no interior do aerogerador, até se chegar à rede eléctrica. Para além do
estudo dos principais componentes, esta dissertação também tem como objectivos
analisar os diversos tipos de controlo, tais como o controlo stall, pitch e yaw, e
estudar a fiabilidade do sistema. Os estudos de fiabilidade podem ser realizados
através de métodos determinísticos ou probabilísticos. O tipo de estudo utilizado nesta dissertação é do tipo probabilístico, e os respectivos índices referidos para o estudo da fiabilidade de um sistema de energia eólica são o LOLP (Loss of Load Probability) e o LOLE (Loss of Load Expectation).
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Freitas, Christiano Michel Fernandes. "Dimensionamento de equipes de trabalho por meio de modelos probabilísticos." Universidade Federal de Goiás, 2018. http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/8721.
Full textAbstract:
Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-07-18T13:36:22Z
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license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-07-18T15:20:11Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Christiano Michel Fernandes Freitas - 2018.pdf: 3053695 bytes, checksum: 0d910878cf5ec6ac8091d4ef7816758e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
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This work proposes the modeling of a production system with three manufacturing units, in order to allow the optimal dimensioning of maintainers and the accomplishment of a sensitivity analysis that allows to evaluate the reliability of the obtained results. A Quasi-Birthand- Death (QBD) process is used to model the productive units, and through infinitesimal generators, the input probabilities for the developed code are obtained. Organizations usually define their supporter teams empirically, which can compromise organizational strategies. Thus, the code offers assistance in the decision making of these professionals. Thus, three production units X, Y and Z were modeled and the minimum dimensioning of maintainers that each unit had to be performed. Thus, the X unit with two maintainers provides a 70% probability of remaining in operation, the Y unit with three provides 76%, and finally, the Y unit with only one maintainer allows an 80% chance of remaining in operation. Bymeans of the sensitivity analysis, it was noticed thatwhen disturbing the infinitesimal generator the values of probability of operation tend to approximate to 100% whereas a maintainer is added, however, when the fourth maintainer is added, there is little variation in the system. However,when the system is stressed by the growth of the randomvariable t, the reliability of the results tends to decrease, whereas with a maintainer, the probability of functioning falls considerably over time, and in contrast, with four maintainers, the permanence of operating state tends to be distant.
O presente trabalho tem como objetivos: modelar um sistema de produção com três unidades fabris, de modo a permitir o dimensionamento ideal de mantenedores, e a realização de uma análise de sensibilidade para avaliar a confiabilidade dos resultados obtidos pelo mesmo modelo. Um processo de quase nascimento e morte (Quasi-Birth-and-Death - QBD) é utilizado para modelar as unidades produtivas, e por meio dos geradores infinitesimais, são obtidas as probabilidades de entrada para o código desenvolvido. Geralmente as organizações definem suas equipes de mantenedores de forma empírica, fato que pode comprometer as estratégias organizacionais. Sendo assim, o código oferece auxílio na tomada de decisões destes profissionais. Deste modo, foram modeladas três unidades de produção X, Y e Z e realizado o dimensionamento mínimo de mantenedores que cada unidade deve ter. Observou-se que a unidade X com no mínimo dois mantenedores proporciona 70% de probabilidade de permanecer em funcionamento, a unidade Y com três, proporciona 76%, e a unidade Z, com um mantenedor, possibilita 80%. Por meio da análise de sensibilidade, notou-se que ao perturbar o gerador infinitesimal os valores de probabilidade de funcionamento tendem a se aproximar de 100% à medida que se acrescenta um mantenedor, no entanto, quando se acrescenta o quarto mantenedor, existe pouca variação no sistema. Já em relação ao tempo, quando se estressa o sistema por meio do crescimento da variável aleatória t , a confiabilidade dos resultados tende a diminuir, sendo que com um mantenedor, a probabilidade de funcionamento cai consideravelmente ao longo do tempo, e em contrapartida, com quatro mantenedores, a permanência de estado de funcionamento tende a ser duradoura.
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Zuloaga, Royo Felipe Alejandro. "Modelos de optimización para la operación eficiente de sistemas eléctricos de potencia bajo criterios probabilísticos y determinísticos de seguridad de suministro." Tesis, Universidad de Chile, 2015. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/134241.
Full textAbstract:
Ingeniero Civil EléctricoEl constante aumento de la demanda de energía eléctrica ha supuesto un gran desafío para los operadores de sistemas eléctricos, puesto que deben proveer energía a través del sistema de forma económica y confiable. Por suministro confiable se entenderá que éste sea continuo, independiente de si el sistema se encuentra en su estado intacto (planificado) o con fallas. Actualmente existen dos grandes criterios de seguridad para operar sistemas eléctricos, el criterio probabilístico y el determinístico. El criterio probabilístico minimiza costos de operación, de acciones de control y de demanda no suministrada en base a todos los estados posibles del sistema. El criterio determinístico por otro lado, define un conjunto de fallas creíbles que no afectan al sistema (no generan demanda no suministrada) para luego operar bajo este paradigma. Ninguno de estos modelos incorpora una medida de riesgo para la operación, existiendo por ende una incertidumbre respecto a la vulnerabilidad que presentaría el sistema frente a posibles fallas, razón por la cual se propone abordar esta deficiencia. Una métrica comúnmente usada como medida de riesgo es el Valor en Riesgo Condicional. Esta medida considera eventos en la cola de la curva de probabilidad, es decir, aquellos eventos que tienen una muy baja probabilidad de ocurrencia pero alto impacto. Esta memoria examina los modelos determinísticos y probabilísticos clásicos, para luego proponer un modelo que considera la energía no suministrada como índice de riesgo mediante un Valor en Riesgo Condicional. El Valor en Riesgo Condicional considera eventos en la cola de la curva de probabilidad, que si bien tienen una baja probabilidad de ocurrencia, pueden tener un alto impacto en la operación del sistema. Con esto se le exige un mínimo de confiabilidad a la operación, limitando el riesgo asociado a los eventos catastróficos (i.e. de baja probabilidad y alto impacto). Se evaluará la confiabilidad que aportan las restricciones de límites de riesgo a nivel sistémico (disminuir el riesgo de demanda no suministrada del sistema como conjunto) y límite de riesgo a nivel nodal (disminuir el riesgo de demanda no suministrada por nodo). Los resultados confirman que la integración de estas restricciones permite operar el sistema de una manera más segura y confiable. El modelo propuesto disminuye sustancialmente el efecto de los eventos catastróficos. La versión de limitaciones de riesgo nodal, muestra que el corte de demanda equitativo (corte que se realiza nodo a nodo en proporción a la demanda conectada) se puede lograr en base a una correcta administración post-falla. Asimismo, los tiempos de cómputo son extremadamente bajos por lo que el modelo puede ser aplicado en sistemas complejos.
Book chapters on the topic "Sistemas probabilísticos"
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Pérez, Emilio, Javier González-Barreda, Jorge Segarra-Tamarit, and Héctor Beltrán. "Dimensionado de sistema de almacenamiento para hibridación con FV a partir de predicciones probabilísticas de irradiancia." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 349–56. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.349.
Full textAbstract:
En este trabajo se propone una metodología para dimensionar el sistema de almacenamiento de un sistema híbrido con fotovoltaica (FV) para uso doméstico, a partir de predicciones probabilísticas de la producción solar. Se introduce para ello un modelo basado en Deep Learning que, a partir de estimaciones de la irradiancia pasada en el área que rodea la localización objetivo, obtiene las predicciones de distintos percentiles de la producción FV. El dimensionamiento se realiza mediante una optimización lineal que utiliza la función cuantil para garantizar, con un cierto nivel de confianza, que se satisface un perfil de demanda tipo. Finalmente, se introducen y discuten resultados en cuanto a la violación de restricciones que se produce con diferentes tamaños del sistema de almacenamiento mostrándose que, cuando este es superior a 3 h a potencia nominal de la instalación FV, las restricciones se satisfacen en más del 99% de las ocasiones.
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Bracca Torres, Jeisson Fernando, Javier Mauricio Florido Sierra, and Johana Paola Casal Castell. "Propuesta de matriz integral para diagnosticar factores de revelación y divulgación de información no financiera desde los reportes integrados." In La investigación e información corporativa desde la perspectiva de los reportes integrados y el gobierno corporativo, 127–68. Fondo Editorial Universitario Servando Garcés de la Universidad Politécnica Territorial de Falcón Alonso Gamero / Alianza de Investigadores Internacionales S.A.S., 2020. http://dx.doi.org/10.47212/investigacion_informacion_7.
Full textAbstract:
El objetivo del presente capítulo es proponer una matriz integral que permita diagnosticar los factores que se cumplen en la revelación de información no financiera bajo el Marco Internacional que sugieren los Reportes Integrados. Las empresas requieren una evolución en el sistema de información, que facilite la revisión y análisis de las particularidades financieras, sin la complejidad que exponen los informes financieros en la utilidad. En este sentido, existen importantes vacíos de información que se revela anualmente por parte de las entidades en Colombia; organizaciones como el Banco Mundial (BM) y el Fondo Monetario Internacional (FMI) piden una mayor atención a aspectos tales como el riesgo y el desarrollo futuro. Metodológicamente la investigación es de tipo descriptiva, transversal descriptivo, la población de la investigación la componen las empresas pertenecientes al sector agrícola que comercializan café y flores, por ello se tomaron como empresas objeto de estudio dos compañías pertenecientes a dichos subsectores; la empresa estudiada para el sector caficultor fue Procafecol y para el sub sector de las flores Asocolflores. Para seleccionar la muestra de la investigación, se recurrió al muestreo no probabilístico, se eligió una población intencionada compuesta por las empresas colombianas que para el año 2014 presentaban los mayores índices desde la perspectiva de los reportes integrados y el Gobierno corporativo de exportaciones hacia mercados americanos y europeos según cifras del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) arrojadas por el censo nacional agropecuario, y las empresas seleccionadas debían tener incidencia directa en la generación de ingresos porcentualmente significativos para el país. Las principales conclusiones de este apartado, dan cuenta de la importancia de la revelación de información complementaria a los estados financieros de las empresas del sector agrícola colombiano, siendo un factor determinante para la inclusión de las mismas en los mercados internacionales de bienes.
Conference papers on the topic "Sistemas probabilísticos"
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Daniel K. Franch, Diego M. Hamilton, Daniel P. B. Chaves, and Cecilio Pimentel. "Modelamento de Sistemas Dinâmicos Usando Autômatos Probabilísticos." In XXII Congresso Brasileiro de Automática. Joao Pessoa, Paraíba, Brasil: SBA Sociedade Brasileira de Automática, 2018. http://dx.doi.org/10.20906/cps/cba2018-0493.
Full text
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S. Mendes, Vênus Líria, Armando M. Leite da Silva, and João Guilherme De C. Costa. "Simulação Monte Carlo Cronológica para Dimensionamento de Transformadores Reservas em Subestações de Distribuição." In Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2336.
Full textAbstract:
Este artigo apresenta uma metodologia probabilística para dimensionamento de estoque de transformadores sobressalentes e unidades de subestações móveis necessários para um conjunto de subestações de distribuição, a fim de atender a um nível predeterminado de disponibilidade ao menor custo possível. Os métodos utilizados são estruturados de acordo com diversos fatores que afetam o número de unidades sobressalentes. Os fatores incluem o uso de transformadores reservas (regular spare transformers - RSTs) e de subestações móveis (mobile unit substations – MUSs), tipo de falha e diversos parâmetros dos transformadores. Dois métodos probabilísticos são usados neste trabalho: processo de Markov e a Simulação Monte Carlo (Monte Carlo simulation - MCS). Um algoritmo baseado em MCS é utilizado no cálculo dos índices de confiabilidade e custos do sistema, no período de interesse. Diversas análises de sensibilidade são realizadas considerando fatores como crescimento e transferência de carga, aumento do número de transformadores em operação e inclusão de reforço ao estoque inicial.
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Monteiro Leocádio, Caio, and Vitor Gugi Ferreira. "Planejamento da Expansão Considerando os Impactos das Fontes Renováveis e dos Recursos Energéticos Distribuídos na Carga Líquida." In Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2407.
Full textAbstract:
Com o aumento de fontes renováveis não controláveis e dos recursos energéticos distribuídos na matriz energética brasileira, novos desafios foram introduzidos no problema de planejamento de expansão. Este trabalho apresenta um modelo matemático para o planejamento de expansão da geração, considerando, além dos cenários probabilísticos de vazões, diferentes perfis de geração de recursos não controláveis, que impactam a carga líquida horária. A partir de diferentes cenários de carga líquida, é possível identificar os projetos e tecnologias candidatas que fornecem a solução ideal de expansão para atender à demanda de energia, tanto em termos de energia, quanto de capacidade e flexibilidade.
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Oliveira, Rômulo, and Karina Delgado. "Sistema para roteamento de veículos capacitados aplicando Métodos de Monte Carlo." In XI Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. Sociedade Brasileira de Computação, 2015. http://dx.doi.org/10.5753/sbsi.2015.5795.
Full textAbstract:
O Problema de Roteamento de Veículos (Vehicle Routing Problem, VRP) é um dos problemas de Otimização Combinatória mais estudados dentro da Computação e de grande relevância para as áreas de logística e transporte. Este trabalho apresenta um novo algoritmo para resolução do Problema de Roteamento de Veículos Capacitados (Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP), utilizando Métodos de Monte Carlo. Métodos de Monte Carlo são métodos estatísticos que utilizam amostragem aleatória para resolver problemas probabilísticos e determinísticos. O algoritmo proposto foi desenvolvido baseado em Simulações de Monte Carlo e na heurística de Clarke e Wright Savings e demonstrou resultados comparáveis aos melhores algoritmos existentes na literatura, superando trabalhos anteriores com Métodos de Monte Carlo. A comparação, análise e avaliação do algoritmo foram feitas com base em benchmarks de problemas existentes na literatura.
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Jatobá, Anthony, Lucas Lima, Lucas Amorim, and Marcelo Oliveira. "CNN Hyperparameter Optimization for Pulmonary Nodule Classification." In Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2020.11499.
Full textAbstract:
Redes Neurais Convolucionais (RNCs) são uma técnica poderosa para sistemas de diagnóstico auxiliado por computador, mas a configuração manual de redes complexas é inviável. A otimização automática de hiper-parâmetros é uma abordagem promissora, mas não há consenso sobre a técnica mais adequada. Neste trabalho, comparamos busca direta, probabilística e otimização bayesiana na otimização de RNCs 2D e 3D para classificação de nódulos pulmonares. Foram obtidas AUC de 0,88, sensibilidade de 87,03% e especificidade de 78,66%. Nossos experimentos demonstram o fraco desempenho da busca em grade, enquanto mostram que técnicas simples, como a busca aleatória, pode ter desempenho comparável a abordagens probabilísticas
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F. Zwetkoff, Victor, João Guilherme De C. Costa, and Armando M. Leite da Silva. "Metodologia Probabilística para Tarifação de Sistemas de Transmissão Considerando Intermitência de Fontes Eólicas." In Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2339.
Full textAbstract:
Este trabalho apresenta uma nova metodologia para alocação de custos de sistemas de transmissão considerando a intermitência da fonte eólica. O algoritmo proposto insere um esquema de precificação nodal em um ambiente cronológico de simulação, permitindo analisar o comportamento dos encargos de transmissão frente à variação na geração de uma usina eólica. O objetivo é calcular uma tarifa equivalente para cada participante do mercado considerando a realidade operacional do sistema. O método proposto é aplicado ao sistema IEEE RTS modificado com a inserção de uma usina eólica.
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Silva de Souza, Jeane, Pollyanne Malaquias, Martins Borburema, Washington Luiz Araújo Neves, and Benemar Alencar de Souza. "Análise Probabilística Considerando Incertezas como Cargas e Geração." In Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2209.
Full textAbstract:
Os métodos de Monte Carlo e da Soma de Potência foram combinados numa rotina computacional de cálculo de fluxo de potência probabilístico em redes de distribuição radiais de geração solar fotovoltaica, visando resultados mais realísticos dos perfis de tensão. As cargas e geração solar são variáveis aleatórias de entrada. Então, essas cargas são modeladas como tendo distribuição normal e as funções de distribuição de probabilidade e distribuição acumulada da potência injetada são obtidas por meio de dados reais utilizando a distribuição generalizada de valores extremos. A rotina computacional desenvolvida foi aplicada no cálculo do fluxo de potência no sistema-teste IEEE 33 barras com a inserção de um e dois geradores. Os resultados demonstram que o método proposto pode ser aplicado para verificar probabilisticamente se as tensões atendem os limites desejados em todas as barras de carga de um sistema conectado à rede fotovoltaica.
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F. C. Castro, José, and Armando M. Leite da Silva. "Avaliação Probabilística da Reserva Operativa em Sistemas Eólicos Híbridos com Armazenamento de Energia na Presença de Veículos Elétricos." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1324.
Full textAbstract:
Este artigo avalia o uso de tecnologias de armazenamento de energia integrados à geração eólica para aumentar a reserva operativa de sistemas de energia elétrica, a fim de melhorar a operação de curto prazo e reduzir o risco de interrupção da carga. Os níveis de reserva girante, necessários para garantir a confiabilidade do sistema, são avaliados por meio de índices de risco estimados pelo método de simulação Monte Carlo e técnicas de Entropia Cruzada (CE - Cross-Entropy). A inserção de veículos elétricos na rede elétrica é representada como incerteza no modelo de carga de curto prazo. O método proposto é aplicado ao sistema IEEE-RTS-Wind e os resultados correspondentes são adequadamente discutidos.
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T.B. de Oliveira, Marcos, Jhonatan S. Ferreira, Ana F.P. da Costa, Elisa Oliveira, and Edimar J. de Oliveira. "Alocação e Dimensionamento Ótimo de Geração Distribuída via Meta Heurística Bio Inspirada." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1185.
Full textAbstract:
Recentemente, o impacto das GD's nos sistemas de distribuição tornou-se significativo objeto de estudo devido ao seu crescimento ao longo dos anos. Técnicas de otimização são ferramentas que podem ser usadas para localizar e dimensionar as unidades GD no sistema, de modo a utilizar essas unidades dentro de certos limites e restrições estabelecidos. Neste sentido, o objetivo deste trabalho consiste em aplicar a Meta-heurística baseada no BAT Algorithm para solucionar o problema Não-Linear Inteiro Misto para alocação e dimensionamento de GD's, a fim de melhorar a margem de estabilidade de tensão. A natureza probabilística das GD's são consideradas neste estudo. A metodologia será aplicada em um sistema teste de distribuição de energia elétrica, sendo que a solução obtida pela Meta-heurística BAT será comparada com enumeração exaustiva.
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A. M. Barbosa, Douglas, and Vitor H. Ferreira. "Inferência Bayesiana Aplicada a MLPs para Previsão Probabilística de Carga Semanal." In Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2260.
Full textAbstract:
Um fator importantíssimo para o planejamento e operação segura e otimizado de um sistema elétrico de potência é o conhecimento a priori do valor de carga que irá se realizar num determinado horizonte de tempo, sendo esse horizonte variável desde alguns minutos até anos à frente. Com isso, ao longo dos últimos anos esse tema se tornou alvo de inúmeras pesquisas e diversos métodos de apoio a tomada de decisão foram desenvolvidos. De maneira geral, os métodos desenvolvidos se dividem em duas áreas, que são: métodos de inteligência artificial e métodos estatísticos. Ao longo dos últimos anos os métodos de inteligência artificial vêm se destacando, devido a sua grande capacidade de lidar com padrões não lineares, conforme acontece com a carga e suas variáveis exógenas. Dessa forma, esse artigo apresenta a utilização de Inferência Bayesiana para especificação de redes neurais como forma de prever a carga de energia semanal.