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Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à implementação

Dias, Fernando Manuel Rosmaninho Morgado Ferrão
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em //2005 POR
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O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida.

Redes neuronais aplicadas à segmentação e classificação de leucócitos em imagens

Rodrigues, Pedro
Fonte: Instituto Politécnico de Bragança Publicador: Instituto Politécnico de Bragança
Tipo: Dissertação de Mestrado
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A identificação automática de leucócitos representa um factor de combatividade e de qualidade para os modernos laboratórios de análises clínicas. No entanto, as classes de leucócitos que os actuais equipamentos conseguem identificar ficam aquém do necessário. Com esta tese pretendeu-se desenvolver métodos baseados em redes neuronais que pudessem aprender a segmentar e a classificar automaticamente qualquer das classes de imagens de leucócitos. Começou por fazer-se um estudo sobre as características das imagens de sangue humano adquiridas pelo microscópio óptico. A natureza dessas imagens cria muitos problemas a um sistema de visão artificial. As abordagens por nós propostas para a segmentação e classificação dos leucócitos foram no sentido de ultrapassar esses problemas. Ao basearam-se em redes neuronais, permitem a aprendizagem destas tarefas através de exemplos, o que constitui uma vantagem muito grande relativamente a outros métodos. No entanto, o ponto frágil das redes neuronais reside na eficácia do treino a que elas são sujeitas e que por vezes é difícil de conseguir. Os estudos e implementações que foram efectuadas com as redes neuronais permitiram minimizar alguns desses problemas. Como principal conclusão podemos dizer que seguindo as abordagens apresentadas...

Modelação da procura turística: um estudo comparativo entre redes neuronais artificiais e a metodologia de Box-Jenkins

Fernandes, Paula O.; Teixeira, João Paulo; Ferreira, João José; Azevedo, Susana Garrido
Fonte: Universidad de Baja California Publicador: Universidad de Baja California
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
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The present research aims to explore and to evidence the utility of the methodology of Artificial Neural Networks (ANN) in the analysis of tourism demand as an alternative to the Box-Jenkins methodology. The first methodology has arising interest in the economic and business area since several researches have verified that methodology presents a valid alternative to classical methods of forecasting allowing giving answer to situations in which the traditional ones will be of difficult to apply (Thawornwong & Enke, 2004). According to Hill et al. (1996) and Hansen et al. (1999) ANN show capacity to improve the time-series forecasts through of additional information analysis decreasing their dimension and reducing their complexity. For that, each one of the referred methodologies focused in the treatment, analysis and modeling of the tourism time-series: Monthly Guest Nights in Hotels registered between January 1987 to December 2006, since it is one of the variables that better explain the effective tourism demand. The Study was performed for two regions of Portugal: North region and Centre region. Considering the results, and according to the Criteria of MAPE for model evaluation proposed by Lewis (1982), the ANN model presented acceptable statistical qualities and adjustments satisfied. Being so...

Modelação da procura turística em Portugal: regressão linear versus redes neuronais artificiais

Machado, Telmo Nuno; Teixeira, João Paulo; Fernandes, Paula O.
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Artigo de Revista Científica
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Nos últimos anos, dada a relevância do sector do turismo para a economia de Portugal, a modelação e previsão de séries económicas relacionadas com o turismo têm tido um crescente interesse. Assim, o principal objectivo do presente trabalho assenta no estudo comparativo entre o modelo baseado na regressão linear e o modelo baseado na tecnologia de redes neuronais artificiais. A inclusão destas duas metodologias de natureza diferente, tem como finalidade, perceber a respectiva potencialidade aplicada às características peculiares que as séries de turismo evidenciam, tais como, a sazonalidade e a tendência. Recorreu-se para o efeito à série mensal que mede a procura turística: “Dormidas Mensais Registadas nos Estabelecimentos Hoteleiros em Portugal”, para o período compreendido entre Janeiro de 1990 e Dezembro de 2008. Os modelos desenvolvidos apresentaram qualidades estatísticas e de ajustamento de precisão elevada, pelo que se procedeu à sua utilização para efeitos previsionais. Neste contexto, efectuou-se uma comparação dos resultados previstos com os reais, para os anos de 2007 e 2008, apresentando, para o período em análise, um EPAM de 4.2% e 4.1%, respectivamente para o método de regressão linear (RL) e Redes Neuronais Artificiais (RNA).

Aplicação de redes neuronais no planeamento de emergência em barragens de aterro

Tavares, José Luís Lopes
Fonte: Repositório Científico Lusófona Publicador: Repositório Científico Lusófona
Tipo: Dissertação de Mestrado
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O controlo de segurança para preservação da integridade estrutural da barragens é, durante a fase de exploração normal, uma actividade que tem essencialmente como elemento fulcral as inspecções à estrutura e os dados resultantes das observações periódicas da obra, apoiando-se em modelos de comportamento da mesma. Neste sentido, a análise de situações de emergência requer, em regra, a atenção de um especialista em segurança de barragens, o qual poderá, perante os resultados da observação disponíveis e da aplicação de modelos do comportamento da estrutura, identificar o nível de alerta adequado à situação que se está a viver na barragem. Esta abordagem tradicional de controlo de segurança é um processo eficaz mas que apresenta a desvantagem de poder decorrer um período de tempo significativo entre a identificação de um processo anómalo e a definição do respectivo nível de gravidade. O uso de novas tecnologias de apoio à decisão e o planeamento de emergência podem contribuir para minorar os efeitos desta desvantagem. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo de aferição do comportamento de uma barragem através da aplicação de redes neuronais do tipo Perceptrão Multicamadas aos resultados da observação de uma barragem de aterro...

Evolução do relacionamento entre dinâmica e topologia em redes neuronais: uma abordagem computacional; Evolution of the relationship between dynamics and topology a computational approach

Jaques, Osvaldo Vargas
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 09/01/2014 PT
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Esta tese aborda o interrelacionamento entre morfologia, topologia e dinâmica de ativação em redes neuronais morfologicamente realistas, construídas com neurônios da base pública Neuromorpho. Foi desenvolvido um arcabouço computacional capaz de simular a dinâmica de ativação neuronal (através do modelo integra-e-dispara) ao longo do desenvolvimento da conexão das redes tridimensionais respectivas. Tal arcabouço permitiu investigar como aspectos da dinâmica de ativação variam ao longo das épocas de desenvolvimento das redes, incluindo antes, durante e depois da percolação. Em particular, calcularam-se correlações de Pearson entre várias medidas dinâmicas e topológicas ao longo das épocas de evolução, de forma a se quantificar de maneira objetiva os possíveis relacionamentos entre a ativação neuronal e a topologia das redes. Foram considerados três tipos de neurônios piramidais: occipitais e pré-frontais de humanos e células piramidais de macado (macaco Rhesus). Os dois primeiros tipos foram verificados (através de histogramas de médias e análise por componentes principais) possuírem características morfológicas semelhantes, enquanto o grupo de células piramidais do macaco apresentaram substancial diferenciação. Vários resultados foram obtidos respectivamente às correlações entre medidas dinâmicas e topológicas. Em particular...

Técnicas de controlo não-linear baseadas em redes neuronais - do algoritmo à implementação

Dias, Fernando Manuel Rosmaninho Morgado Ferrão
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Tese de Doutorado
POR
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O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida. ABSTRACT: The present work analyses non-linear control solutions based on Neural Networks and presents its application to a case study...

Modelação do processo de moldação por injecção utilizando redes neuronais artificiais

Reis, Daniel da Cunha
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Dissertação de Mestrado
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Neste trabalho foi desenvolvido um modelo baseado em redes neuronais que permite prever o comportamento da pressão de injecção dentro da cavidade em função das variáveis do processo, para um determinado material. Baseado em trabalhos que decorreram nos últimos dois anos no Departamento de Engenharia Mecânica foi usado um molde instrumentado com um sensor de pressão acoplado a um sistema de aquisição de dados que permite monitorar em tempo real, a pressão na cavidade do molde bem como também algumas variáveis importantes para o processo de injecção como são a pressão hidráulica e a velocidade de injecção. Tendo sido a temperatura do termoplástico simulada com o software Moldflow®. Para o efeito foi utilizada uma máquina de injecção de termoplásticos, EuroInj D65. Foram treinadas com o algoritmo Backpropagation com a estratégia de Levenberg-Marquadt, 3002 configurações diferentes de redes neuronais possuindo no máximo, cinco camadas e 10 neurónios por camada. Inicialmente as redes foram treinadas para um caso específico, e posteriormente, para todos os casos. Como seria se esperar, a sua capacidade de generalização aumenta com o aumento do número de exemplos com que a rede é treinada. Também o valor máximo da pressão dentro da cavidade foi obtido com um erro de 0.3%...

Previsão de ventos locais em ambiente urbano conjugando CFD e redes neuronais

Rodrigues, Carlos Manuel Farinhas de Oliveira
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Dissertação de Mestrado
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No panorama energético mundial, a previsão de ventos locais em ambiente urbano tornou-se muito apetecível como fonte energética alternativa para consumo doméstico. Por isso, são particularmente desejáveis, sistemas que permitam, de uma forma simples, rápida e de baixo custo, a previsão de ventos em ambiente urbano. Modelos empíricos têm sido aplicados, ainda que com algumas limitações, devido aos detalhes relacionados com a heterogeneidade do escoamento vento, no estudo deste fenómeno. Além destes, também modelos numéricos têm sido aplicados com bastante sucesso; estes modelos são, contudo, caros e morosos, não estando a sua correcta implementação ao alcance do eventual utilizador final. Assim, a presente tese pretende contribuir no sentido do desenvolvimento de um modelo que permita, de uma forma simples e rápida a previsão de ventos locais em ambiente urbano. É, portanto, o objectivo específico da presente tese demonstrar a eficácia da utilização de redes neuronais artificiais na previsão de ventos em cima dos topos de edifícios. Resultados experimentais obtidos em túnel de vento de um modelo à escala laboratorial foram utilizados para validar o uso de uma ferramenta CFD (Computational Fluid Dynamics) para simular regimes de vento em ambiente urbano. Foi demonstrado que os resultados da simulação CFD eram aceitavelmente aproximados aos resultados experimentais do túnel de vento...

Uso de redes neuronais na análise de temperatura em peças de madeira

Bastos, Hugo Miguel Vidal de Lima
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Dissertação de Mestrado
POR
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Com este trabalho pretende-se contribuir para o enriquecimento de estudos e ferramentas sobre a análise de temperatura em peças de madeira em situação de incêndio, mais concretamente a sua previsão pelo uso de Redes Neuronais Artificiais. Estas redes constituem uma poderosa ferramenta usada em muitas áreas de aplicação da engenharia civil para modelar propriedades e comportamento de materiais. É feita uma breve introdução, com apresentação do objeto, objetivo, motivação pessoal e âmbito do estudo desenvolvido. Seguidamente faz-se uma abordagem química, física e de comportamento ao fogo da madeira, onde são mencionadas as características e terminologias usadas ao longo do trabalho. Após realizar uma abordagem genérica sobre estrutura e modo de funcionamento de Redes Neuronais Artificiais, passa-se à descrição de todas as etapas realizadas no sentido de conseguir alcançar o objetivo final a que o trabalho se propõe. Desenvolveu-se um modelo de Redes Neuronais Artificiais para prever a temperatura na madeira sob carregamento de fogo. Para a construção do modelo, treino e teste, usaram-se resultados numéricos obtidos pelo método descrito no EC5, recorrendo-se para tal ao programa de códigos de elementos finitos SAFIR. Os dados introduzidos na rede foram organizados e divididos separadamente em 6 parâmetros de entrada no sentido de prever a temperatura como parâmetro de saída da rede. Os resultados obtidos mostraram que as Redes Neuronais Artificiais podem calcular adequadamente a temperatura da madeira em elementos sujeitos ao fogo.; The aim of this work is to contribute to the enhancement of studies and tools about the temperature analysis on timber members in a fire situation...

Aplicação das redes neuronais artificiais à auditoria: revisão da literatura

Barros, Carlos Miguel Dias; Dias, Zélia
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em /11/2004 POR
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Uma rede neuronal artificial consiste no processamento de elementos (análogos aos neurónios do sistema neuronal biológico) inter conectados em rede. As redes neuronais artificiais possuem duas grandes forças: por um lado, são instrumentos poderosos na modelização e compreensão do comportamento cognitivo humano; por outro, têm fortes propriedades de reconhecimento de padrões, sendo capazes de reconhecer padrões mesmo entre dados variáveis, ambíguos e confusos (Refenes, 1995, citado por Koskivaara, 2000). Por esta razão, a aplicação desta nova tecnologia à auditoria tem vindo a acentuar-se. O objectivo deste trabalho consiste em apresentar os fundamentos das redes neuronais artificiais, bem como as principais áreas de aplicação à auditoria. Entre estas descata-se a detecção de erros materialmente relevantes. Os auditores estabelecem a natureza, extensão, profundidade e oportunidade dos procedimentos de auditoria com base na investigação resultante de flutuações e relações que sejam inconsistentes com outra informação relevante ou que se desviem de quantias previstas. Ora, os modelos de rede neuronais permitem captar padrões relevantes detectados na informação financeira, estabelecendo correlações entre os dados dificilmente percepcionadas pelos meios tradicionalmente utilizados pelos auditores. Outras áreas da auditoria em que as redes neuronais se têm mostrado instrumentos válidos de auxílio ao julgamento dos auditores são a avaliação do risco de gestão fraudulenta...

Comparação de duas ferramentas de cálculo do galgamento baseadas na análise de redes neuronais

Bravo, André Aleixo
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /11/2012 POR
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O galgamento de estruturas marítimas é um fenómeno caracterizado pela passagem de água sobre o seu coroamento devido à ação da agitação marítima incidente. Numa estrutura do tipo quebra-mar de taludes, a onda marítima perde parte significativa da sua energia no espraiamento. Se a zona de talude emersa não for suficiente extensa para ocorrer a dissipação total da energia, o nível máximo de espraiamento excede a cota do coroamento da estrutura e verifica-se galgamento. O caudal médio de água que galga as estruturas, habitualmente medido em m3/s por metro linear de estrutura, constitui a par da estabilidade da estrutura, um dos principais parâmetros condicionantes em projeto. A quantificação incorreta dos efeitos do fenómeno pode não só originar implicações de índole financeira e económica, como colocar em risco a segurança de pessoas, bens e equipamentos, bem como as atividades que justificam a existência daquelas obras de proteção. Neste trabalho é utilizada uma metodologia recente de previsão de galgamentos em estruturas marítimas, a qual se baseia no conceito de análise de redes neuronais para o desenvolvimento das ferramentas de cálculo. São aplicadas as ferramentas NN_OVERTOPPING2, do projeto Europeu de investigação CLASH...

Estimação de cobertura rádio em GSM-R através de redes neuronais

Correia, Tiago Branch Sampaio
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /12/2014 POR
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Atualmente estão a ser implementados sistemas GSM-R nas linhas ferroviárias de Portugal e para isto é necessário obter uma estimativa de sinal o mais precisa possível de forma a minimizar ao máximo o custo de instalação dos sistemas. Com base em medidas feitas anteriormente, esta dissertação propõe um método de estimativa de sinal alternativo aos modelos de estimação de cobertura rádio utilizando redes neuronais. Com medidas de várias linhas, implementou-se várias redes neuronais utilizando um método de treino supervisionado, ou seja, as redes conseguem aprender o comportamento de sinal em linhas ferroviárias com base nos parâmetros do modelo e nos parâmetros de terreno. Numa primeira experiência implementou-se uma rede neuronal multicamada, seguindo os vários passos do seu dimensionamento, para obter uma solução ótima na estimação de cobertura rádio em cada um dos cenários estudados. Esta experiência revelou uma diminuição do erro obtido na estimação de sinal apresentando-se como uma melhor solução em relação aos métodos anteriormente considerados. Numa segunda experiência pretendeu-se seguir uma abordagem diferente treinando um perceptrão com os vários parâmetros e fatores corretivos do modelo de Okumura-Hata de forma a comparar os resultados com a rede treinada anteriormente. Esta segunda experiência apresentou um aumento do erro em relação à anterior mas ainda apresentando resultados validos na estimação de sinal. Numa fase final pretendeu-se implementar uma aplicação...

Aplicação de redes neuronais artificiais à deteção e isolamento de falhas em processos industriais

Tavares, Vanusa
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /01/2015 POR
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Os processos industriais são cada vez mais tecnologicamente complexos. Os requisitos de competitividade impostos pelo mercado obrigam as condições de eficiência e operacionalidade próximas dos limites máximos da sua capacidade produtiva. Por outro lado, as paragens intempestivas dos mesmos resultam normalmente em perdas de produção, degradação da qualidade do produto final, danificação dos equipamentos, podendo dar origem a catástrofes ambientais com eventuais perdas de vidas humanas. Estas são principais razões que motivaram a realização deste trabalho e conduziu a esta dissertação. Tem como objetivo, o estudo aplicabilidade de Redes Neuronais Artificiais (RNAS), na deteção e isolamento de falhas que ocorrem em atuadores, utilizados no controlo automático de processos industriais, em tempo real. Permitem que o processo continue a operar de forma controlada, mesmo depois de alguma falha se ter manifestado em algum dos seus atuadores, ou eventualmente, efetuar uma paragem controlada do processo se tal situação ocorrer e não houver capacidade de tolerância á falha em análise. Neste estudo, foi utilizado um reator continuamente agitado (RCA), com nível e temperatura controlados no seu interior...

Aplicação de redes neuronais computacionais à modelação de escoamentos mensais

Santos, João Filipe; Portela, Maria Manuela
Fonte: Repositório Comum de Portugal Publicador: Repositório Comum de Portugal
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em //2008 POR
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Comunicação apresentada no 9º Congresso da Água. APRH, Cascais Centro de Congressos do Estoril (Portugal); Apresentam-se os resultados da modelação baseada em redes neuronais computacionais, RNCs, dos escoamentos mensais em quatro bacias hidrográficas portuguesas. Incluiu-se a comparação dos escoamentos mensais assim estimados com os fornecidos por um modelo do tipo conceptual, designadamente, pelo modelo de Temez. A identificação das variáveis de entrada a considerar nas RNCs baseou-se na análise da dependência temporal, a nível mensal, entre escoamentos e outras variáveis hidrológicas de que se admitiu poderem depender aqueles escoamentos. Foram, assim, adoptadas como variáveis de entrada a precipitação e a evapotranspiração em cada mês objecto de modelação e em meses antecedentes, bem como o escoamento, neste caso, somente em meses antecedentes O treino das redes neuronais recorreu a uma variante do algoritmo de retro-propagação, conhecida por algoritmo de optimização linear de segunda ordem de Levenberg Marquardt, e que assegura uma rápida convergência para a solução. Para apreciar o ajustamento dos modelos utilizaram-se como medidas de ajustamento ou de erro entre escoamentos observados e escoamentos estimados o coeficiente de correlação...

Credit Scoring: Aplicação da regressão logística vs redes neuronais artificiais na avaliação do risco de crédito no mercado Cabo-verdiano

Semedo, Danilson Pedro da Veiga
Fonte: Universidade Nova de Lisboa Publicador: Universidade Nova de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em 14/07/2010 POR
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Dissertação apresentada como requisito parcial de obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação; A gestão de risco de crédito é sem dúvida uma das áreas mais importantes no domínio da gestão de risco financeiro. Com a recente crise financeira, e as alterações a nível da regulação introduzidas pelo acordo de Basileia II, a análise do risco de crédito e a gestão do risco em geral, têm recebido ainda mais atenção pela indústria financeira. A capacidade de discriminar bons e maus clientes tornou--se um factor decisivo para o sucesso das empresas que operam na indústria do crédito, impulsionando-as a agir de acordo com um processo de avaliação de risco mais fino. Nos países desenvolvidos, os modelos de credit scoring têm sido largamente utilizados neste sentido. Contudo, em Cabo Verde estas técnicas ainda estão numa fase embrionária. As instituições financeiras continuam a utilizar mecanismos indirectos de gestão de risco. Neste ambiente, alguns bancos têm procurado alinhar se às melhores práticas internacionais de gestão de risco. Neste trabalho são apresentadas duas ferramentas para a elaboração de modelos de credit scoring aplicado a uma base de dados de crédito ao consumo de uma grande instituição financeira Cabo-Verdiana. Depois da fase de preparação do dos dados e definida todos os parâmetros (definição da target...

Sintonia automática de controladores PID usando redes neuronais com adaptação em tempo real

Azevedo, Ana Beatriz da Piedade de
Fonte: Universidade do Algarve Publicador: Universidade do Algarve
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //1998 POR
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Dissertação de mest., Universidade do Algarve, 1998; Os controladores Proporcional, Integral e Derivativo (PID) são dos controladores mais usados no controlo automático industrial. A sua utilização em larga escala advém da sua simplicidade de funcionamento e desempenho robusto. Estes controladores necessitam de ser sintonizados frequentemente, porque o processo a controlar varia no tempo ou por os seus componentes envelhecerem. Dado que, uma instalação industrial pode possuir centenas destes reguladores, e dado que uma sintonia correcta é uma actividade dispendiosa em termos de tempo, a sintonia automática de controladores PID é uma questão importante em termos económicos. Desde o trabalho de Ziegler e Nichols [1], em 1942, foram propostos vários métodos de sintonia automática de controladores PID. Recentemente, foi introduzida a utilização de redes neuronais artificiais e é sobre o trabalho desenvolvido nesse âmbito, como por exemplo em [2] e [3], que esta dissertação se alicerça. A aplicação desenvolvida, utiliza como método de sintonia o critério Integral do Tempo multiplicado pelo Erro Absoluto (ITAE), que possui uma resposta com boa selectividade e amortecimento. Este critério é raramente utilizado em aplicações em tempo real...

Predição in silico da permeabilidade intrínseca determinada pelo ensaio in vitro Double-Sink PAMPA utilizando redes neuronais artificiais

Campos, Gonçalo Filipe Relvas
Fonte: Universidade da Beira Interior Publicador: Universidade da Beira Interior
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /06/2013 POR
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O estágio curricular, realizado no final do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas, apresenta-se como a oportunidade de aplicar os conhecimentos adquiridos ao longo dos 5 anos de estudo, constituindo uma importante aproximação à prática profissional e uma oportunidade de contato com as tarefas e atividades desenvolvidas pelo Farmacêutico. De forma igual à realização do estágio curricular, este relatório encontra-se organizado em três partes distintas: a primeira referente à componente de investigação desenvolvida, a segunda referente ao estágio em Farmácia Comunitária, e por último, a terceira referente ao estágio em Farmácia Hospitalar. No primeiro capítulo encontra-se a componente de investigação desenvolvida, intitulada: "Predição in silico da permeabilidade intrínseca determinada pelo ensaio in vitro Double-Sink PAMPA utilizando redes neuronais artificiais". Os ensaios in vitro são imprescindíveis na descoberta e desenvolvimento de novos fármacos. O PAMPA, Parallel Artificial Membrane Permeability Assay, é um exemplo de grande utilidade nos processos de screening in vitro da permeabilidade intestinal, permitindo prioritizar as moléculas com propriedades mais favoráveis. Apesar da utilidade dos modelos in vitro...

Utilização de redes neuronais artificiais na gestão de processos de digestão anaeróbia

Rocha, Hélder Tiago Ferreira da
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2013 POR
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Numa Estação de Tratamento de Águas Residuais (ETAR), a otimização do processo de Digestão Anaeróbia (DA) é fundamental para o aumento da produção de biogás, que por sua vez é convertido em energia, essencial para a rentabilidade de exploração de ETAR. No entanto, a complexidade do processo de Digestão Anaeróbia das lamas constitui um obstáculo à sua otimização. Com este trabalho pretende-se efetuar a análise e tratamento de dados de Digestão Anaeróbia, com recurso a Redes Neuronais Artificiais (RNA), contribuindo, desta forma, para a compreensão do processo e do impacto de algumas variáveis na produção de biogás. As Redes Neuronais Artificiais são modelos matemáticos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, com capacidade para entender relações complexas num determinado conjunto de dados, motivo por que se optou pela sua utilização na procura de soluções que permitem predizer o comportamento de uma DA. Para o desenvolvimento das RNA utilizou-se o programa NeuralToolsTM da PalisadeTM. Como caso de estudo, a metodologia foi aplicada ao Digestor A da ETAR Sul da SIMRIA, empresa onde teve lugar o estágio curricular que originou o presente trabalho. Nesse contexto...

Predição in silico da permeabilidade intrínseca determinada pelo ensaio in vitro Double-Sink PAMPA utilizando redes neuronais artificiais

Campos, Gonçalo Filipe Relvas
Fonte: Universidade da Beira Interior Publicador: Universidade da Beira Interior
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /06/2013 POR
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O estágio curricular, realizado no final do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas, apresenta-se como a oportunidade de aplicar os conhecimentos adquiridos ao longo dos 5 anos de estudo, constituindo uma importante aproximação à prática profissional e uma oportunidade de contato com as tarefas e atividades desenvolvidas pelo Farmacêutico. De forma igual à realização do estágio curricular, este relatório encontra-se organizado em três partes distintas: a primeira referente à componente de investigação desenvolvida, a segunda referente ao estágio em Farmácia Comunitária, e por último, a terceira referente ao estágio em Farmácia Hospitalar. No primeiro capítulo encontra-se a componente de investigação desenvolvida, intitulada: "Predição in silico da permeabilidade intrínseca determinada pelo ensaio in vitro Double-Sink PAMPA utilizando redes neuronais artificiais". Os ensaios in vitro são imprescindíveis na descoberta e desenvolvimento de novos fármacos. O PAMPA, Parallel Artificial Membrane Permeability Assay, é um exemplo de grande utilidade nos processos de screening in vitro da permeabilidade intestinal, permitindo prioritizar as moléculas com propriedades mais favoráveis. Apesar da utilidade dos modelos in vitro...