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You searched for +publisher:"Universidade do Estado do Rio de Janeiro" +contributor:("Douglas Mota Dias"). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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Universidade do Estado do Rio de Janeiro

1. Cesar Eduardo Rodrigues Ferreira de Almeida. APFR-CGP: síntese de árvores padrões fuzzy para problemas de regressão via programação genética cartesiana.

Degree: Master, 2017, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Este trabalho explora um modelo alternativo que emprega a teoria dos conjuntos fuzzy para resolver problemas de regressão. Ao invés do tradicional Sistema Fuzzy Baseado em Regras foi utilizada a estrutura hierárquica denominada Fuzzy Pattern Trees for Regression (Árvores de Padrões Fuzzy para regressão-APF), que representa o conhecimento de forma mais compacta e fornece um compromisso entre acurácia e interpretabilidade. Esta estrutura na forma de árvore é composta por folhas que são termos fuzzy associados aos atributos, e de nós que são os operadores utilizados em sistemas fuzzy. Já as saídas são aproximações dos valores reais de funções que foram sintetizadas para resolver o problema de regressão. O algoritmo para síntese foi substituído pela Programação Genética Cartesiana (PGC), que consegue explorar grandes espaços de busca de forma eficiente. Neste trabalho foram criados dois modelos que exploram a sinergia das APFs e da PGC. A parte experimental realizada através de base de dados (BD) disponíveis no UCI e KEEL buscou achar uma melhor configuração geral para as árvores e comparar os modelos aqui criados com os métodos k-vizinhos mais próximos, Regressão Linear, Árvores de Regressão, Máquinas de Vetores de Suporte e Multilayer Perceptron. Além disso, houve a comparação com o método original das APFs. Os resultados obtidos se mostraram competitivos em termos de acurácia e de interpretabilidade.

This work explores an alternative model uses fuzzy set theory to solve regression problems. Instead of the traditional fuzzy rule based system, a hierarchical structure called Fuzzy Pattern Trees for Regression, which represents knowledge in a more compact way and presents a compromise between security and interpretability, has been used. This structure in the form of a tree is composed of leaves that are fuzzy terms associated with the attributes. The outputs are approximations of the real values of functions that are synthesized to solve the regression problem. The algorithm for synthesis was replaced by Cartesian Genetic Programming, which can efficiently explore large search spaces. In this work two models were created that exploit a synergy of APFs and PGC. The experimental part performed through available data sets in the UCI and KEEL repositories sought to find a better overall configuration for the trees and compare models created here with the k nearest neighbors, Linear Regression, Regression Trees, Support Vector Machines and Multilayer Perceptrons. In addition, a comparison was made with the original method of APFs. Results were competitive in terms of accuracy and interpretability.

Advisors/Committee Members: Jorge Luís Machado do Amaral, Ricardo Tanscheit, Douglas Mota Dias.

Subjects/Keywords: Engenharia Eletrônica; Lógica difusa; Algoritmos; Árvores de Padrões Fuzzy; Programação Genética Cartesiana; Regressão; Interpretabilidade; Electronic Engineering; Fuzzy Pattern Trees; Cartesian Genetic Programming; Regression; Interpretability; ENGENHARIAS

Record DetailsSimilar RecordsGoogle PlusoneFacebookTwitterCiteULikeMendeleyreddit

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APA (6th Edition):

Almeida, C. E. R. F. d. (2017). APFR-CGP: síntese de árvores padrões fuzzy para problemas de regressão via programação genética cartesiana. (Masters Thesis). Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Retrieved from http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=11149 ;

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Almeida, Cesar Eduardo Rodrigues Ferreira de. “APFR-CGP: síntese de árvores padrões fuzzy para problemas de regressão via programação genética cartesiana.” 2017. Masters Thesis, Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Accessed June 17, 2019. http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=11149 ;.

MLA Handbook (7th Edition):

Almeida, Cesar Eduardo Rodrigues Ferreira de. “APFR-CGP: síntese de árvores padrões fuzzy para problemas de regressão via programação genética cartesiana.” 2017. Web. 17 Jun 2019.

Vancouver:

Almeida CERFd. APFR-CGP: síntese de árvores padrões fuzzy para problemas de regressão via programação genética cartesiana. [Internet] [Masters thesis]. Universidade do Estado do Rio de Janeiro; 2017. [cited 2019 Jun 17]. Available from: http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=11149 ;.

Council of Science Editors:

Almeida CERFd. APFR-CGP: síntese de árvores padrões fuzzy para problemas de regressão via programação genética cartesiana. [Masters Thesis]. Universidade do Estado do Rio de Janeiro; 2017. Available from: http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=11149 ;


Universidade do Estado do Rio de Janeiro

2. Sender Rocha dos Santos. Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas.

Degree: Master, 2015, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

The advances and the development of vehicles and autobalance robots make necessary the investigation of controllers able to meet the various challenges related to the use of these systems. The focus of this work is to study the equilibrium and position control of one two-wheeled robot. The particular interest in this application comes from its structure and its rich physical dynamics. Since this is a complex and non trivial problem, there is great interest in to analyze intelligent controllers. The first part of this dissertation discusses the development of a classic PID controller. Then it is compared with two types of intelligent controllers: On-line Neural Fuzzy Control (ONFC) and Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PID-NN). Also it is presented the implementation of controllers in a hadware plataform using the LEGO Mindstorm kit and in a simulation plataform using the MATLAB-Simulink. Two case studies are developed. The first one investigates the control of equilibrium and position of two-wheeled robot on a flat terrain to observe the intrinsec performance in lack of external factors. The second case studies the equilibrium and position control of the robot in irregular terrains to investigate the system response under influence of hard conditions in its environment. Finally, the performance of each controller developed is discussed and competitive results in…

Advisors/Committee Members: Jorge Luís Machado do Amaral, José Franco Machado do Amaral, Pedro Henrique Gouvêa Coelho, Douglas Mota Dias.

Subjects/Keywords: Engenharia Eletrônica; Robô de duas rodas; Auto-equilibrante; Controle neuro-fuzzy; Controle PID; Redes neurais artificiais; Sensores inerciais; Electronic Engineering; Two-wheeled robot; Autobalance; Neuro-fuzzy control; PID control; Artificial neural net; Inercial sensors; ENGENHARIAS

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APA (6th Edition):

Santos, S. R. d. (2015). Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas. (Masters Thesis). Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Retrieved from http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8370 ; http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8371 ;

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Santos, Sender Rocha dos. “Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas.” 2015. Masters Thesis, Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Accessed June 17, 2019. http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8370 ; http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8371 ;.

MLA Handbook (7th Edition):

Santos, Sender Rocha dos. “Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas.” 2015. Web. 17 Jun 2019.

Vancouver:

Santos SRd. Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas. [Internet] [Masters thesis]. Universidade do Estado do Rio de Janeiro; 2015. [cited 2019 Jun 17]. Available from: http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8370 ; http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8371 ;.

Council of Science Editors:

Santos SRd. Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas. [Masters Thesis]. Universidade do Estado do Rio de Janeiro; 2015. Available from: http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8370 ; http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8371 ;

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