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Quality prediction in pulp bleaching: application of a neuro-fuzzy system

Paiva, Rui Pedro; Dourado, António; Duarte, Belmiro
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: aplication/PDF
ENG
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46.43%
In chemical industries, as paper pulp, quality control is a decisive task for competitiveness. Bleaching is a determinant operation in the quality of white pulp for paper. Quality prediction is decisive in quality control. However, the complexity of the bleaching process (and in general of industrial processes), its nonlinear and time-varying characteristics does not allow to develop reliable prediction models based on first principles. New tools issued from fuzzy systems and neural networks are being developed to overcome these difficulties. In this paper a neuro-fuzzy strategy is proposed to predict bleaching quality by predicting the outlet brightness. Firstly, a fuzzy subtractive clustering technique is applied to extract a set of fuzzy rules; secondly, the centers and widths of the membership functions are tuned by means of a fuzzy neural network trained with backpropagation. This technique seems promising since it permits good results with large nonlinear plants. Furthermore, it describes the plant using a set of linguistic rules, which can be a basis for interpretable models, more intuitive for operators.; http://www.sciencedirect.com/science/article/B6V2H-4997KR5-1/1/e051372b4037efc43c6dfa4d727238f4

Estimativa e classificação da compactação do solo pelo tráfego de máquinas agrícolas através da modelagem nebulosa. ; Prediction and classification of soil compaction due to agricultural machine traffic using fuzzy modeling.

Araújo, Augusto Guilherme de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 09/11/2004 PT
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A mecanização agrícola é um dos principais componentes tecnológicos responsáveis pelo avanço na produção agrícola brasileira, nos últimos anos, contudo, sua utilização aumenta o risco de impactos ambientais negativos relacionados à degradação dos solos, notadamente à compactação excessiva pelo tráfego de máquinas. A adoção recente de sistemas conservacionistas de manejo do solo, nas culturas anuais, gerou ainda mais preocupação quanto aos efeitos negativos da mecanização. Pesquisas nesse tema visam, em geral, estimar a influência do tráfego sobre as propriedades físicas do solo e identificar classes de compactação restritivas ao desenvolvimento das plantas, com o propósito de fornecer subsídios para evitar a compactação excessiva. O objetivo do trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para aplicação da modelagem nebulosa na estimativa e classificação da compactação do solo pelo tráfego, baseada no conhecimento especialista e em dados experimentais. A utilização de modelos simples e confiáveis no planejamento das operações mecanizadas é fundamental para aumentar a sustentabilidade ambiental da atividade. A partir de dados experimentais, foram identificados modelos para estimativa da densidade aparente...

Lógica nebulosa ('fuzzy') aplicada na determinação dos parâmetros de trabalho de fornos industriais de têmpera contínua para o aço CK 75.; Fuzzy logic applied in the determination of the parameters of work of industrial furnace of continuos tempering of the steel CK75.

Barbosa Junior, José
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 22/11/2006 PT
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Este trabalho apresenta o projeto de um sistema gerador de "set-point" (GSP), utiliza-do na determinação dos parâmetros de trabalho de fornos industriais de têmpera contínua de aços ao carbono, cuja modelagem é baseada na lógica "fuzzy". O trabalho é constituído de três etapas básicas: primeiro, estudou-se os princípios metalúrgicos do aço e do processo de têmpera, necessários para o entendimento do problema, tendo como foco no aço CK75 de grande aplicação industrial. Segundo, estudou-se a funcionalidade de todas as partes constitu-intes do forno e seu modo de operação. Na terceira etapa, baseado em entrevistas com os ope-radores e técnicos em metalurgia, considerados especialistas no processo de têmpera, reali-zou-se a modelagem "fuzzy". Constatou-se de que forma as partes do forno afetam a trans-formação do aço, as variáveis de entrada e saída relevantes para o GSP e finalmente realizou-se o GSP com o MATLAB®. O modelo foi exaustivamente testado na produção de aço tem-perado, em um dos fornos da empresa Mangels, o que possibilitou sua validação de forma incontestável.; This work presents the project of a generating system of "set-point" (GSP), used in the determination of the parameters of work of a process of continuous tempering of carbon steels...

Estudo da perfusão e ventilação pulmonar em imagens de tomografia de impedância elétrica através de modelagem fuzzy; Study of the pulmonary perfusion and pulmonary ventilation with electrical impedance tomography images through fuzzy modeling

Tanaka, Harki
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 21/08/2007 PT
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A Tomografia de Impedância Elétrica (TIE) é um método de imagem que está sendo desenvolvido para uso em medicina, especialmente na terapia intensiva. Visando uma melhoria da resolução anatômica das imagens de TIE, foi desenvolvido um modelo fuzzy que leva em consideração a alta resolução temporal e as informações funcionais, contidas nos sinais de perfusão pulmonar e ventilação pulmonar. Foram elaborados três modelos fuzzy: modelagem fuzzy do mapa cardíaco, do mapa de ventilação pulmonar e do mapa de perfusão pulmonar. Um mapa comparativo de ventilação e perfusão foi gerado através de uma segmentação das imagens, segundo notas de corte sobre os valores dos pixels. As imagens de perfusão fuzzy foram comparadas com as imagens de perfusão obtidas pelo método de injeção de uma solução hipertônica, considerada como padrão-ouro das imagens de perfusão. O desempenho do modelo foi avaliado através da análise das imagens de TIE obtidas em experimentos animais com treze porcos. Os animais foram submetidos a diferentes condições fisiológicas através de lesão pulmonar, recrutamento pulmonar e intubação seletiva. O modelo global foi capaz de identificar a região cardíaca e pulmonar em todos os porcos...

Modelagem fuzzy para fixação de trajetórias em sistemas caóticos.; Fuzzy modelling for trajectory fixation in chaotic systems.

Garms, Marco Antonio
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 16/08/2007 PT
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46.42%
Neste trabalho foi realizado um mapeamento de ferramentas analíticas para representação e tratamento computacional de Sistemas Fuzzy. Este mapeamento evidenciou a existência de relações e a adequação do uso da Teoria Fuzzy na construção de modelos para a solução de problemas envolvendo Sistemas Dinâmicos e, em particular, de Sistemas Dinâmicos Caóticos. Propôs-se uma diferenciação entre dois tipos de Sistemas Dinâmicos Fuzzy (SDF's) - os Sistemas Dinâmicos Fuzzy Intrínsecos (SDFI's) e os Sistemas Dinâmicos Fuzzy Extrínsecos (SDFE's). Foram utilizados SDFE's na modelagem Fuzzy para a solução de problemas de fixação de trajetórias em sistemas caóticos. Foram desenvolvidos Estudos de Caso que permitiram verificar, por meio de simulações em bilhares e testes em circuito de Chua (este último implementado em protótipo físico) a adequação do uso desta técnica na solução destes problemas. No desenvolvimento da Tese foram obtidas as seguintes realizações relacionadas ao circuito de Chua (CCH): Tratamento computacional sobre circuito real; Utilização de um conversor analógico-digital de oito bits seguido por filtro passa-baixas para compensar a baixa resolução na leitura dos sinais; Utilização de circuito girador para implementar o indutor do CCH; Proposta e realização de um circuito inédito para definir o resistor de controle...

Fuzzy modeling to predict chicken egg hatchability in commercial hatchery

Peruzzi, N. J.; Scala, N. L.; Macari, Marcos; Furlan, Renato Luis; Meyer, A. D.; Fernandez-Alarcon, M. F.; Kroetz Neto, F. L.; Souza, F. A.
Fonte: Poultry Science Assoc Inc Publicador: Poultry Science Assoc Inc
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 2710-2717
ENG
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Processo FAPESP: 08/52524-5; Experimental studies have shown that hatching rate depends, among other factors, on the main physical characteristics of the eggs. The physical parameters used in our work were egg weight, eggshell thickness, egg sphericity, and yolk per albumen ratio. The relationships of these parameters in the incubation process were modeled by Fuzzy logic. The rules of the Fuzzy modeling were based on the analysis of the physical characteristics of the hatching eggs and the respective hatching rate using a commercial hatchery by applying a trapezoidal membership function into the modeling process. The implementations were performed in software. Aiming to compare the Fuzzy with a statistical modeling, the same data obtained in the commercial hatchery were analyzed using multiple linear regression. The estimated parameters of multiple linear regressions were based on a backward selection procedure. The results showed that the determination coefficient and the mean square error were higher using the Fuzzy method when compared with the statistical modeling. Furthermore, the predicted hatchability rates by Fuzzy Logic agreed with hatching rates obtained in the commercial hatchery.

Modelagem fuzzy funcional evolutiva participativa; Evolving participatory learning fuzzy modeling

Elton Mario de Lima
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 04/07/2008 PT
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56.7%
Este trabalho propõe um modelo fuzzy funcional evolutivo que utiliza uma aplicação do aprendizado participativo para a construção de uma base de regras. O aprendizado participativo é um modelo de aprendizado baseado na noção de compatibilidade para a atualização do conhecimento do sistema. O aprendizado participativo pode ser traduzido em um algoritmo de agrupamento não supervisionado conhecido como agrupamento participativo. O algoritmo intitulado Aprendizado Participativo Evolutivo é proposto para construir um modelo fuzzy funcional evolutivo no qual as regras são obtidas a partir de um algoritmo de agrupamento não supervisionado. O algoritmo utiliza uma versão do agrupamento participativo para a determinação de uma base de regras correspondente ao modelo funcional do tipo Takagi-Sugeno evolutivo. A partir de uma noção generalizada, o modelo proposto é aplicado em problemas de previsão de séries temporais e os resultados são obtidos para a conhecida série Box-Jenkis, além da previsão de uma série de carga horária de energia elétrica. Os resultados são comparados com o modelo Takagi-Sugeno evolutivo que utiliza a noção de função potencial para agrupar os dados dinâmicamente e com duas abordagens baseadas em redes neurais. Os resultados mostram que o modelo proposto é eficiente e parcimonioso...

Modelagem fuzzy para avaliação de desempenho ambiental do gerenciamento de resíduos sólidos industriais

Fagundes, Alexandre Borges
Fonte: Curitiba Publicador: Curitiba
Tipo: Tese de Doutorado
POR
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46.43%
This Thesis develops an instrument for evaluating environmental performance in management of industrial solid waste. The practices verification consider the industrial product life-cycle through indicators and indices based on the National Policy on Solid Waste parameters and related concepts such as reverse logistics, Cleaner Production and Ecodesign, and standards like ISO 14000 series such as environmental management systems, integrating environmental aspects in product design and development, environmental labels and Environmental Performance Evaluation. The central Thesis’ aim, that was to develop an environmental evaluating model, contains this panorama, which calls on a fuzzy modeling tool to assist organizations in making decisions. Two methodological research groups covered the dicussions and the instrument construction called Environmental Performance Index of Industrial Solid Waste Management (IDEA PNRS+L): qualitative and quantitative. This fuzzy modeling is composed of 26 indicators and 23 index, conceived in top- down soft decision tree form. The index calculation - composed of fuzzy rules, variables and their inferences - included a group of specialists respondents view, through a survey, to adjust the variables influence degrees of each index. In the simulations...

Alocação adaptativa de banda e controle de fluxos de tráfego de redes utilizando sistemas Fuzzy e modelagem multifractal; Adaptive bandwidth allocation and traffic flow control using fuzzy systems and multifractal modeling

Cardoso, Alisson Assis
Fonte: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC); Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) Publicador: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC); Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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Inthispaperweproposeafuzzymodel,calledFuzzyLMScomAutocorrela¸c˜aoMultifractal, whose weights are updated according to information from multifractal traffic modeling. These weights are calculated by incorporating an analytical expression for the autocorrelation function of a multifractal model in the training algorithm of the fuzzy model that is based on the Wiener-Hopf filter. We evaluate the prediction performance of the proposed network traffic prediction algorithm with respect to other predictors. Further, we propose a bandwidth allocation scheme for network traffic based on the fuzzy prediction algorithm. Comparisons with other bandwidth allocation schemes in terms of byte loss rate, link utilization, buffer occupancy and average queue size verifies the efficiency of the proposed scheme. Also, We propose an other adaptive fuzzy algorithm, called Fuzzy-LMS-OBF com alfa adaptivo , for traffic flow control described by theβMWM model. The proposed algorithm uses Orthonormal Basis Functions (OBF) and its training based on the LMS algorithm. We also present an expression for the optimal traffic source rate derived from Fuzzy LMS. Then, we evaluate the performance of the Fuzzy-LMS-OBF com alfa adaptivo algorithm with respect to other methods. Through simulations...

Sistema p-Fuzzy aplicado às equações diferenciais parciais; Model P-Fuzzy applied to partial differential equations

Ferreira, Daniela Portes Leal
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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Descrever matematicamente os fenômenos naturais para fazer previsões e tomar decisões é um dos grandes desafios da matemática. Vários fenômenos podem ser descritos através de equações diferenciais parciais, entretanto muitos desses fenômenos apresentam variáveis linguísticas, isto é, informações vagas e imprecisas. Essa característica dificulta a modelagem do fenômeno através das equações diferenciais, já que estas dependem da precisão dos parâmetros utilizados. A proposta deste trabalho é demonstrar a viabilidade e aplicabilidade dos sistemas parcialmente fuzzy (p-fuzzy) na modelagem de fenômenos descritos por equações diferenciais parciais. Os sistemas p-fuzzy foram obtidos utilizando a função ANFIS do Matlab, que a partir de um conjunto de dados identifica as funções de pertinência e os parâmetros do sistema baseado em regras fuzzy. Analisando os resultados alcançados concluímos que a utilização dos sistemas pfuzzy é uma ferramenta útil para a modelagem de fenômenos particulares que envolvem taxas de variações parciais, inclusive com evolução no tempo. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT; Describing mathematically natural phenomena in order to make predictions and decisions is one of the biggest challenges in mathematics. Several phenomena can be described through partial differential equations...

Fuzzy Modeling and Control Based Virtual Machine Resource Management

Wang, Lixi
Fonte: FIU Digital Commons Publicador: FIU Digital Commons
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
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66.6%
Virtual machines (VMs) are powerful platforms for building agile datacenters and emerging cloud systems. However, resource management for a VM-based system is still a challenging task. First, the complexity of application workloads as well as the interference among competing workloads makes it difficult to understand their VMs’ resource demands for meeting their Quality of Service (QoS) targets; Second, the dynamics in the applications and system makes it also difficult to maintain the desired QoS target while the environment changes; Third, the transparency of virtualization presents a hurdle for guest-layer application and host-layer VM scheduler to cooperate and improve application QoS and system efficiency. This dissertation proposes to address the above challenges through fuzzy modeling and control theory based VM resource management. First, a fuzzy-logic-based nonlinear modeling approach is proposed to accurately capture a VM’s complex demands of multiple types of resources automatically online based on the observed workload and resource usages. Second, to enable fast adaption for resource management, the fuzzy modeling approach is integrated with a predictive-control-based controller to form a new Fuzzy Modeling Predictive Control (FMPC) approach which can quickly track the applications’ QoS targets and optimize the resource allocations under dynamic changes in the system. Finally...

Fuzzy modeling of a piezoelectric actuator

Mohammadzaheri, M.; Grainger, S.; Bazghaleh, M.
Fonte: Korean Soc Precision Eng Publicador: Korean Soc Precision Eng
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2012 EN
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In this research, a piezoelectric actuator was modeled using fuzzy subtractive clustering and neuro-fuzzy networks. In the literature, the use of various modeling techniques (excluding techniques used in this article) and different arrangements of inputs in black box modeling of piezoelectric actuators for the purpose of displacement prediction has been reported. Nowadays, universal approximators are available with proven ability in system modeling; hence, the modeling technique is no longer such a critical issue. Appropriate selection of the inputs to the model is, however, still an unsolved problem, with an absence of comparative studies. While the extremum values of input voltage and/or displacement in each cycle of operation have been used in black box modeling inspired by classical phenomenological methods, some researchers have ignored them. This article focuses on addressing this matter. Despite the fact that classical artificial neural networks, the most popular black box modeling tools, provide no visibility of the internal operation, neuro-fuzzy networks can be converted to fuzzy models. Fuzzy models comprise of fuzzy rules which are formed by a number of fuzzy or linguistic values, and this lets the researcher understand the role of each input in the model in comparison with other inputs...

Programming-by-demonstration and adaptation of robot skills by fuzzy-time-modeling

Palm, Rainer; Iliev, Boyko
Fonte: IEEE Publicador: IEEE
Tipo: info:eu-repo/semantics/acceptedVersion; info:eu-repo/semantics/conferenceObject Formato: application/pdf
Publicado em /07/2011 ENG
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Complex robot tasks can be partitioned into motion primitives or robot skills that can directly be learned and recognized through Programming-by-Demonstration (PbD) by a human operator who demonstrates a set of reference skills. Robot motions are recorded by a data-capturing system and modeled by a specific fuzzy clustering and modeling technique where skill models use time instants as inputs and operator actions as outputs. In the recognition phase the robot identifies the skill shown by the operator in a novel test demonstration. Skill models are updated online during the execution of skills using the Broyden update formula. This method is extended for fuzzy models especially for time cluster models. The updated model is used for further executions of the same skill.; European Community's Seventh Framework Program; Proceedings of: 2011 IEEE Workshop on Robotic Intelligence in Informationally Structured Space (RiiS 2011 MDCM), April 11-15, 2011, Paris (France)

Fuzzy modeling of electrical impedance tomography images of the lungs

TANAKA, Harki; ORTEGA, Neli Regina Siqueira; GALIZIA, Mauricio Stanzione; BORGES, João Batista; AMATO, Marcelo Britto Passos
Fonte: Faculdade de Medicina / USP Publicador: Faculdade de Medicina / USP
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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46.45%
OBJECTIVES: Aiming to improve the anatomical resolution of electrical impedance tomography images, we developed a fuzzy model based on electrical impedance tomography's high temporal resolution and on the functional pulmonary signals of perfusion and ventilation. INTRODUCTION: Electrical impedance tomography images carry information about both ventilation and perfusion. However, these images are difficult to interpret because of insufficient anatomical resolution, such that it becomes almost impossible to distinguish the heart from the lungs. METHODS: Electrical impedance tomography data from an experimental animal model were collected during normal ventilation and apnea while an injection of hypertonic saline was administered. The fuzzy model was elaborated in three parts: a modeling of the heart, the pulmonary ventilation map and the pulmonary perfusion map. Image segmentation was performed using a threshold method, and a ventilation/perfusion map was generated. RESULTS: Electrical impedance tomography images treated by the fuzzy model were compared with the hypertonic saline injection method and computed tomography scan images, presenting good results. The average accuracy index was 0.80 when comparing the fuzzy modeled lung maps and the computed tomography scan lung mask. The average ROC curve area comparing a saline injection image and a fuzzy modeled pulmonary perfusion image was 0.77. DISCUSSION: The innovative aspects of our work are the use of temporal information for the delineation of the heart structure and the use of two pulmonary functions for lung structure delineation. However...

Modelagem adaptativa nebulosa possibilística : ensaios em finanças; Adaptive possibilistic fuzzy modeling : essays in finance

Leandro dos Santos Maciel
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 27/07/2015 PT
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56.69%
Nos últimos anos, tem crescido o interesse na modelagem computacional de informações em fluxos de dados para problemas do mundo real. Este trabalho desenvolve novas abordagens para a construção de modelos nebulosos adaptativos, abordagens estas capazes de realizar tarefas tais como identificação de sistemas, controle, classificação de padrões e previsão de séries temporais, em um ambiente dinâmico não estacionário, ajustando seus parâmetros e estrutura a partir de um fluxo de dados. É proposta a modelagem nebulosa possibilística adaptativa, caracterizada por tratar ruídos e outliers, uma vez que considera o conceito de graus de tipicalidade dos dados para a atualização de sua estrutura, baseada em regras nebulosas. Conjuntamente, inclui a ideia de graus de pertinência de sistemas nebulosos tradicionais, para adequada identificação do modelo no espaço dos dados. O aspecto adaptativo do modelo, i.e., criação, exclusão e atualização de regras, é construído com dois conceitos distintos: aprendizagem participativa e densidade de dados. A aprendizagem participativa é inspirada na forma de aprendizagem humana, em que o impacto de uma nova informação causa revisão dos conhecimentos já adquiridos. A densidade de dados considera as informações por similaridade...

Fuzzy modeling of electrical impedance tomography images of the lungs

Tanaka,Harki; Ortega,Neli Regina Siqueira; Galizia,Mauricio Stanzione; Borges,João Batista; Amato,Marcelo Britto Passos
Fonte: Faculdade de Medicina / USP Publicador: Faculdade de Medicina / USP
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2008 EN
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OBJECTIVES: Aiming to improve the anatomical resolution of electrical impedance tomography images, we developed a fuzzy model based on electrical impedance tomography's high temporal resolution and on the functional pulmonary signals of perfusion and ventilation. INTRODUCTION: Electrical impedance tomography images carry information about both ventilation and perfusion. However, these images are difficult to interpret because of insufficient anatomical resolution, such that it becomes almost impossible to distinguish the heart from the lungs. METHODS: Electrical impedance tomography data from an experimental animal model were collected during normal ventilation and apnea while an injection of hypertonic saline was administered. The fuzzy model was elaborated in three parts: a modeling of the heart, the pulmonary ventilation map and the pulmonary perfusion map. Image segmentation was performed using a threshold method, and a ventilation/perfusion map was generated. RESULTS: Electrical impedance tomography images treated by the fuzzy model were compared with the hypertonic saline injection method and computed tomography scan images, presenting good results. The average accuracy index was 0.80 when comparing the fuzzy modeled lung maps and the computed tomography scan lung mask. The average ROC curve area comparing a saline injection image and a fuzzy modeled pulmonary perfusion image was 0.77. DISCUSSION: The innovative aspects of our work are the use of temporal information for the delineation of the heart structure and the use of two pulmonary functions for lung structure delineation. However...

Using memristor crossbar structure to implement a novel adaptive real time fuzzy modeling algorithm

Afrakoti, Iman Esmaili Paeen; Shouraki, Saeed Bagheri; Merrikhbayat, Farnood
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 12/09/2013
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Although fuzzy techniques promise fast meanwhile accurate modeling and control abilities for complicated systems, di?erent di?culties have been re-vealed in real situation implementations. Usually there is no escape of it-erative optimization based on crisp domain algorithms. Recently memristor structures appeared promising to implement neural network structures and fuzzy algorithms. In this paper a novel adaptive real-time fuzzy modeling algorithm is proposed which uses active learning method concept to mimic recent understandings of right brain processing techniques. The developed method is based on processing fuzzy numbers to provide the ability of being sensitive to each training data point to expand the knowledge tree leading to plasticity while used defuzzi?cation technique guaranties enough stability. An outstanding characteristic of the proposed algorithm is its consistency to memristor crossbar hardware processing concepts. An analog implemen-tation of the proposed algorithm on memristor crossbars structure is also introduced in this paper. The e?ectiveness of the proposed algorithm in modeling and pattern recognition tasks is veri?ed by means of computer simulations; Comment: 24 pages

Fuzzy modeling of electrical impedance tomography images of the lungs

Tanaka, Harki; Ortega, Neli Regina Siqueira; Galizia, Mauricio Stanzione; Borges, João Batista; Amato, Marcelo Britto Passos
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Medicina Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Medicina
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; Formato: application/pdf
Publicado em 01/01/2008 ENG
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OBJECTIVES: Aiming to improve the anatomical resolution of electrical impedance tomography images, we developed a fuzzy model based on electrical impedance tomography's high temporal resolution and on the functional pulmonary signals of perfusion and ventilation. INTRODUCTION: Electrical impedance tomography images carry information about both ventilation and perfusion. However, these images are difficult to interpret because of insufficient anatomical resolution, such that it becomes almost impossible to distinguish the heart from the lungs. METHODS: Electrical impedance tomography data from an experimental animal model were collected during normal ventilation and apnea while an injection of hypertonic saline was administered. The fuzzy model was elaborated in three parts: a modeling of the heart, the pulmonary ventilation map and the pulmonary perfusion map. Image segmentation was performed using a threshold method, and a ventilation/perfusion map was generated. RESULTS: Electrical impedance tomography images treated by the fuzzy model were compared with the hypertonic saline injection method and computed tomography scan images, presenting good results. The average accuracy index was 0.80 when comparing the fuzzy modeled lung maps and the computed tomography scan lung mask. The average ROC curve area comparing a saline injection image and a fuzzy modeled pulmonary perfusion image was 0.77. DISCUSSION: The innovative aspects of our work are the use of temporal information for the delineation of the heart structure and the use of two pulmonary functions for lung structure delineation. However...

Automatic train control using neuro-fuzzy modeling and optimal control techniques

Natkin, Michael
Fonte: Rochester Instituto de Tecnologia Publicador: Rochester Instituto de Tecnologia
Tipo: Tese de Doutorado
EN_US
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56.48%
In rapid transit applications, it is often necessary to optimize the ride of the train for certain parameters based upon time of day, occupant density, and system-wide scheduling. Trade-offs have to be made between energy conservation, time minimization, and ride comfort. Typically the dynamics of the train are not well known (or not initially known at all), change over time, and are non-linear. In the past, a transit control engineer would typically use P-I control but could spend days or weeks on-site adjusting the P-I constants to obtain a ride that felt good and met the design constraints. This process was both time consuming and expensive. This paper presents a control scheme for a rapid transit train that uses optimal concepts coupled with fuzzy control and neuro-fuzzy modeling techniques. The optimal controller allows users to define different ride types by adjusting weights on the cost equation. The controller design is done almost automatically, with minimal control engineer effort needed, by post-processing data collected from the train. The post-processing process uses neuro-fuzzy modeling techniques to create a dynamic model for the train, which can be used with optimal techniques to obtain fuzzy control rules for controlling the train. Once the initial design is in place...

Laparoscopy Pneumoperitoneum Fuzzy Modeling

Otavio M. Becker Jr.; Jose E. Araujo Jr.; Joao L. M. C. Azevedo
Fonte: Nature Preceedings Publicador: Nature Preceedings
Tipo: Manuscript
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Abstract: Gas volume to intra-peritoneal pressure fuzzy modeling for evaluating pneumoperitoneum in videolaparoscopic surgery is proposed in this paper. The proposed approach innovates in using fuzzy logic and fuzzy set theory for evaluating the accuracy of the prognosis value in order to minimize or avoid iatrogenic injuries due to the blind needle puncture. In so doing, it demonstrates the feasibility of fuzzy analysis to contribute to medicine and health care. Fuzzy systems is employed here in synergy with artificial neural network based on backpropaga tion, multilayer perceptron architecture for building up numerical functions. Experimental data employed for analysis were collected in the accomplishment of the pneumoperitoneum in a random population of patients submitted to videolaparoscopic surgeries. Numerical results indicate that the proposed fuzzy mapping for describing the relation from the intra peritoneal pressure measures as function injected gas volumes succeeded in determinining a fuzzy model for this nonlinear system when compared to the statistical model.