subject:(Redes Neurais)

1. Vieira, Amanda Aires. Avaliação de insolvência no sistema bancário: uma aplicação para o caso brasileiro .

Degree: 2010, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4133

► O ano de 2008 foi marcado pelo ápice da crise financeira mundial, iniciada no mercado imobiliário dos Estados Unidos. Também nesse período, constatou-se o aumento… (more)

Subjects/Keywords: Redes Neurais Artificiais; Falência Bancária

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APA (6^th Edition):

Vieira, A. A. (2010). Avaliação de insolvência no sistema bancário: uma aplicação para o caso brasileiro . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4133

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Vieira, Amanda Aires. “Avaliação de insolvência no sistema bancário: uma aplicação para o caso brasileiro .” 2010. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4133.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Vieira, Amanda Aires. “Avaliação de insolvência no sistema bancário: uma aplicação para o caso brasileiro .” 2010. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Vieira AA. Avaliação de insolvência no sistema bancário: uma aplicação para o caso brasileiro . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2010. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4133.

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Council of Science Editors:

Vieira AA. Avaliação de insolvência no sistema bancário: uma aplicação para o caso brasileiro . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2010. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4133

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2. Glauco De Melo, Rony. Modelagem e inferência composicional de uma coluna de destilação de uma unidade de coqueamento retardado .

Degree: 2010, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6309

► Hoje em dia há uma tendência global de refino de óleos pesados e tecnologias capazes de converter esses óleos em frações mais leves e com… (more)

▼ Hoje em dia há uma tendência global de refino de óleos pesados e tecnologias capazes de converter esses óleos em frações mais leves e com um maior valor agregado tornam-se indispensáveis. Este fato tem evidenciado os processos térmicos, como o coqueamento retardado. Uma unidade de coqueamento é geralmente composta de por três equipamentos fundamentais: a torre fracionadora, o forno de coqueamento e no mínimo dois tambores de coqueamento que trabalham em alternância devido à remoção dos sólidos produzidos no processo. A torre fracionadora tem como objetivo principal o fracionamento dos efluentes oriundos dos tambores de coque e da corrente de alimentação que pode ser oriunda das torres a vácuo ou atmosférica, da integração energética de diversas correntes do processo, bem como do amortecimento dos distúrbios gerados quando há o switch entre os tambores que mantém a coluna sobre os valores desejados. Para simulação dinâmica da torre fracionadora partiu-se do modelo, em estado estacionário, desenvolvido por KAES em ambiente Hysys® utilizando a abordagem por pseudocomponentes para representação composicional de todas as correntes. O modelo adaptado foi utilizado para gerar dois diferentes bancos de dados para o treinamento de redes neurais, as quais foram utilizadas para inferenciar a composição dos gasóleos de coque leve e pesado. Para construção do estimador neural, em ambiente Matlab®, foi realizada uma análise de sensibilidade utilizando a decomposição em valores singulares (SVD) a fim de se selecionar as melhores variáveis como entradas para o modelo. Na definição da topologia da rede neural, fez-se uso de um software de busca de topologia, AV Analisador Virtual, para determinar a melhor topologia possível baseando-se em dois diferentes parâmetros de escolha, o primeiro com base no erro, e o segundo com base no erro e no número de neurônios. Avaliaram-se as redes para ambos os bancos de dados gerados escolhendo-se as melhores redes através do erro médio quadrático. As composições estimadas foram utilizadas na elaboração de um controle inferencial e comparados a estruturas de controle baseadas na temperatura de topo e num prato escolhido Advisors/Committee Members: Lucena, Sérgio (advisor).

Subjects/Keywords: Coqueamento Retardado; Destilação; Redes Neurais

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Glauco De Melo, R. (2010). Modelagem e inferência composicional de uma coluna de destilação de uma unidade de coqueamento retardado . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6309

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Glauco De Melo, Rony. “Modelagem e inferência composicional de uma coluna de destilação de uma unidade de coqueamento retardado .” 2010. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6309.

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Glauco De Melo, Rony. “Modelagem e inferência composicional de uma coluna de destilação de uma unidade de coqueamento retardado .” 2010. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Glauco De Melo R. Modelagem e inferência composicional de uma coluna de destilação de uma unidade de coqueamento retardado . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2010. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6309.

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Glauco De Melo R. Modelagem e inferência composicional de uma coluna de destilação de uma unidade de coqueamento retardado . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2010. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6309

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3. DANTAS, Henrique Cunha. Brain-machine interface using nonlinear Kalman filters and channel selection .

Degree: 2015, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14238

► This dissertation describes the use of Kalman Filter to decode neural signals, which were recorded using cortical surface potentials, acquired with dense grids of microelectrodes,… (more)

Subjects/Keywords: Redes neurais; Interface cérebro-computador

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DANTAS, H. C. (2015). Brain-machine interface using nonlinear Kalman filters and channel selection . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14238

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

DANTAS, Henrique Cunha. “Brain-machine interface using nonlinear Kalman filters and channel selection .” 2015. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14238.

MLA Handbook (7^th Edition):

DANTAS, Henrique Cunha. “Brain-machine interface using nonlinear Kalman filters and channel selection .” 2015. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

DANTAS HC. Brain-machine interface using nonlinear Kalman filters and channel selection . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2015. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14238.

Council of Science Editors:

DANTAS HC. Brain-machine interface using nonlinear Kalman filters and channel selection . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2015. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14238

Universidade do Rio Grande do Norte

4. Araújo, Renan Pires de. Modelagem da velocidade de um PIG instrumentado usando redes neurais artificiais .

Degree: 2017, Universidade do Rio Grande do Norte

URL: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/23718

► The passage of a PIG is a technique quite used in inspection of big length and principally buried pipes using the pressure differential on it… (more)

Subjects/Keywords: PIG; Redes neurais artificiais; Velocidade

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APA (6^th Edition):

Araújo, R. P. d. (2017). Modelagem da velocidade de um PIG instrumentado usando redes neurais artificiais . (Masters Thesis). Universidade do Rio Grande do Norte. Retrieved from http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/23718

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Araújo, Renan Pires de. “Modelagem da velocidade de um PIG instrumentado usando redes neurais artificiais .” 2017. Masters Thesis, Universidade do Rio Grande do Norte. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/23718.

MLA Handbook (7^th Edition):

Araújo, Renan Pires de. “Modelagem da velocidade de um PIG instrumentado usando redes neurais artificiais .” 2017. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Araújo RPd. Modelagem da velocidade de um PIG instrumentado usando redes neurais artificiais . [Internet] [Masters thesis]. Universidade do Rio Grande do Norte; 2017. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/23718.

Council of Science Editors:

Araújo RPd. Modelagem da velocidade de um PIG instrumentado usando redes neurais artificiais . [Masters Thesis]. Universidade do Rio Grande do Norte; 2017. Available from: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/23718

5. WANDERLEY, Miguel Domingos de Santana. Transferindo conhecimento de textos para imagens através da aprendizagem das características semânticas .

Degree: 2018, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32483

► Redes neurais profundas vem mostrando um expressivo desempenho em tarefas de reconhecimento de imagens. Dentre as principais técnicas de redes neurais profundas, destacam-se as redes… (more)

▼ Redes neurais profundas vem mostrando um expressivo desempenho em tarefas de reconhecimento de imagens. Dentre as principais técnicas de redes neurais profundas, destacam-se as redes neurais convolucionais, as quais apresentam a capacidade de aprender características de alto nível em imagens, considerando o aspecto espacial das mesmas. A profundidade das redes neurais convolucionais permite que características de baixo nível sejam combinadas em características de mais alta complexidade, gradativamente, até que imagens possam ser codificadas em características de alto nível. Dentre as atividades de reconhecimento de imagens podemos mencionar a classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação de imagens. No entanto, as principais técnicas de redes convolucionais profundas demandam volumes massivos de imagens rotuladas para treinamento, nem sempre disponíveis. Neste contexto, técnicas de transferência de conhecimento vem sendo adotadas para superar a falta de dados rotulados disponíveis para treinamento de modelos em tarefas específicas. De modo geral, transferência de aprendizagem busca utilizar dados disponíveis em quantidades expressivas em um determinado domínio fonte para possibilitar uma aprendizagem mais eficiente de um modelo em dados de um domínio alvo, geralmente mais escasso. Este trabalho apresenta uma nova arquitetura de rede neural profunda com a capacidade de transferir conhecimento de dados textuais associados a imagens (domínio fonte) para auxiliar na atividade de reconhecimento de imagens (domínio alvo). Como componentes a rede proposta utiliza um extrator convolucional de características visuais latentes de imagens (codificador) enquanto um modelo generativo probabilístico é usado para definir tópicos semânticos textuais. Uma combinação de classificadores é então utilizada para estimar tópicos semânticos para novas instâncias de imagens baseada nas características visuais latentes desta instância. Experimentos foram conduzidos para avaliar o quão relacionadas estão as características latentes em ambos os domínios (textual e visual) e ainda verificar a eficácia dos tópicos semânticos preditos pelo modelo proposto na tarefa de classificação de imagens. Resultados promissores foram verificados comparando-se com diferentes abordagens estado da arte neste cenário multimodal heterogêneo. Advisors/Committee Members: PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante (advisor), http://lattes.cnpq.br/2984888073123287 (advisor).

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Redes neurais

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APA (6^th Edition):

WANDERLEY, M. D. d. S. (2018). Transferindo conhecimento de textos para imagens através da aprendizagem das características semânticas . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32483

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

WANDERLEY, Miguel Domingos de Santana. “Transferindo conhecimento de textos para imagens através da aprendizagem das características semânticas .” 2018. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32483.

MLA Handbook (7^th Edition):

WANDERLEY, Miguel Domingos de Santana. “Transferindo conhecimento de textos para imagens através da aprendizagem das características semânticas .” 2018. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

WANDERLEY MDdS. Transferindo conhecimento de textos para imagens através da aprendizagem das características semânticas . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32483.

Council of Science Editors:

WANDERLEY MDdS. Transferindo conhecimento de textos para imagens através da aprendizagem das características semânticas . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32483

6. SANTOS, Tiago José dos. A influência dos modelos de cor para algoritmos de detecção de bordas baseados em redes neurais convolucionais .

Degree: 2018, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32908

► O sentido da visão tem um papel importante na forma como o ser humano entende o mundo. Dessa forma, a representação e o processamento de… (more)

▼ O sentido da visão tem um papel importante na forma como o ser humano entende o mundo. Dessa forma, a representação e o processamento de informação visual é de grande importância para o ser humano. A área de Visão Computacional busca, através do uso de informação visual, geralmente descrita na forma de imagens, extrair informação útil para o desempenho automático de tarefas. Essa extração automática de informação, por meio da análise de imagens, é uma tarefa difícil que geralmente é dividida em problemas menores. O processo de segmentação de imagens é um desses problemas com a finalidade de dividir a imagem em seus objetos constituintes. A detecção automática de bordas é uma forma de segmentação que visa salientar todos os pixels da imagem que representem uma região de fronteira entre objetos da imagem ou até partes internas de um determinado objeto. O processo de detecção de bordas, historicamente, passou pelo uso de máscaras de convolução até o aprendizado de características, manualmente desenvolvidas, para classificação ou extração de pontos de borda em uma imagem. Com a evolução das placas gráficas foi possível diminuir o tempo de resposta dos algoritmos e permitir o avanço e difusão do uso de Redes Neurais Profundas em diversas áreas. A Rede Neural Convolucional é um tipo de rede profunda, atualmente muito utilizada para o processo de detecção de bordas, tendo como entrada uma imagem, ou partes dela, descritas, no geral, pelo modelo de cor RGB. Considerando esse contexto, o presente trabalho busca prover uma análise quantitativa da influência do uso de diferentes modelos de cor para descrever as imagens de entrada de algoritmos de detecção de bordas baseados no uso de Redes Neurais Convolucionais. Para realização dessa análise são utilizados os modelos de cor RGB, LAB, LUV, HSV, YO1O2 e dRdGdB. As arquiteturas Holistically-Nested Edge Detection (HED) e Convolutional Encoder Decoder Network (CEDN), caracterizadas pelo uso de Redes Neurais Convolucionais, são utilizadas como método detector de borda a ser avaliado. O Berkeley Segmentation Data Set and Benchmarks (BSDS) é responsável pela avaliação quantitativa dos resultados obtidos. Por fim, toda análise é realizada sobre as imagens das bases BSDS500 e PASCAL Context. Os experimentos sugerem que os resultados do processo de detecção de bordas tendem a ser semelhantes quando se realiza o treinamento das Redes Neurais Convolucionais com pesos aleatoriamente inicializados, independentemente do modelo de cor utilizado. Para a arquitetura Holistically-Nested Edge Detection, o uso de modelos de cor diferentes do RGB resultou em uma melhoria significativa para o caso de transferência de aprendizado e ajuste fino dos pesos. Advisors/Committee Members: MELLO, Carlos Alexandre Barros de (advisor), ZANCHETTIN, Cleber (advisor), http://lattes.cnpq.br/2248591013863307 (advisor).

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Redes neurais convolucionais

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APA (6^th Edition):

SANTOS, T. J. d. (2018). A influência dos modelos de cor para algoritmos de detecção de bordas baseados em redes neurais convolucionais . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32908

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

SANTOS, Tiago José dos. “A influência dos modelos de cor para algoritmos de detecção de bordas baseados em redes neurais convolucionais .” 2018. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32908.

MLA Handbook (7^th Edition):

SANTOS, Tiago José dos. “A influência dos modelos de cor para algoritmos de detecção de bordas baseados em redes neurais convolucionais .” 2018. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

SANTOS TJd. A influência dos modelos de cor para algoritmos de detecção de bordas baseados em redes neurais convolucionais . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32908.

Council of Science Editors:

SANTOS TJd. A influência dos modelos de cor para algoritmos de detecção de bordas baseados em redes neurais convolucionais . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32908

7. PORPINO, Thyago Neves. Indentificação de locutores baseada em aprendizagem não-supervisionada de características .

Degree: 2015, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28365

► A aprendizagem de máquina vem sendo usada nas mais diversas áreas da inteligência artificial, porém sua aplicação costumava depender em grande parte da construção manual… (more)

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Redes neurais

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APA (6^th Edition):

PORPINO, T. N. (2015). Indentificação de locutores baseada em aprendizagem não-supervisionada de características . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28365

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

PORPINO, Thyago Neves. “Indentificação de locutores baseada em aprendizagem não-supervisionada de características .” 2015. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28365.

MLA Handbook (7^th Edition):

PORPINO, Thyago Neves. “Indentificação de locutores baseada em aprendizagem não-supervisionada de características .” 2015. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

PORPINO TN. Indentificação de locutores baseada em aprendizagem não-supervisionada de características . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2015. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28365.

Council of Science Editors:

PORPINO TN. Indentificação de locutores baseada em aprendizagem não-supervisionada de características . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2015. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28365

Universidade do Rio Grande do Sul

8. Metz, Fernando Lucas. Dinâmica e mecânica estatística de modelos de redes neurais.

Degree: 2008, Universidade do Rio Grande do Sul

URL: http://hdl.handle.net/10183/14882

►

Estudamos neste trabalho o comportamento de modelos de redes neurais compostos de neurônios (ou sítios) e padrões descritos por variáveis binárias, onde cada neurônio conecta-se… (more)

▼

Estudamos neste trabalho o comportamento de modelos de redes neurais compostos de neurônios (ou sítios) e padrões descritos por variáveis binárias, onde cada neurônio conecta-se a um número macroscópico de neurônios vizinhos - modelos de campo médio - por meio de sinapses ou interações, cuja forma é escolhida de modo que a rede seja capaz de executar tarefas específicas. Três modelos são investigados neste trabalho: o modelo de Little-Hopfield e dois modelos de processamento sequencial, um com interações simétricas e outro com interações assimétricas. As sinapses do modelo de Little-Hopfield incluem apenas o termo Hebbiano, que tende a estabilizar a rede em um dos padrões, favorecendo sua recuperação. As sinapses dos modelos de processamento sequencial envolvem a competição entre o termo Hebbiano e um termo sequencial, que provoca transições dos estados entre os diferentes padrões armazenados, favorecendo a recuperação de uma sequência de padrões. Nos concentramos essencialmente na análise das propriedades dinâmicas e estacionárias das soluções vinculadas a esses dois modos de processamento de informação, característicos de modelos de memória associativa. A competição entre a recuperação de um padrão e o processamento de uma sequência é responsável pela riqueza exibida pelos diagTamas de fases dos modelos de processamento sequencial, os quais incluem a presença de soluções cíclicas e de ponto-fixo. O comportamento dos modelos de interesse é analisado em três arquiteturas: na rede em camadas, na rede recorrente e numa rede dual, que interpola entre as duas primeiras arquiteturas. Com relação à metodologia, a rede em camadas e a rede recorrente são estudadas através de um tratamento dinàmico, utilizando a análise de sinal-ruído no primeiro caso e o mÉ~tododa funcional geratriz, com simulações numéricas baseadas no procedimento de Eissfeller e Opper, no segundo caso. Os estados estacionários da rede dual são estudados por meio da mecânica estatística de equilíbrio, utilizando o método das réplicas. Resultados para o comportamento desses sistemas são discutidos considerando os regimes de armazenamento finito e infinito de padrões. Apesar dos modelos de processamento sequencial estudados aqui apresentarem diversas limitações com relação a redes de neurônios biológicos, as propriedades qualitativas das soluções exibidas por esses sistemas podem ser interessantes de um ponto de vista biológico.

We study in this work the behaviour of neural network models composed of neurons (01'sites) and patterns described by binary variables, in which each neuron is connected to a macroscopic number of neighbours - mean-field models - by means of synapses or interactions, whose form is chosen in a way that the network is able to perform specific tasks. Three models are investigated in this work: the Little-Hopfield model and two sequence processing models, one with symmetric interactions and another with asymmetric interactions. The synapses of the Little-Hopfield model include only the Hebbian term, which tends to stabilise the…

Advisors/Committee Members: Theumann, Walter Karl.

Subjects/Keywords: Redes neurais; Arquitetura de redes neurais; Mecânica estatística; Memoria associativa

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APA (6^th Edition):

Metz, F. L. (2008). Dinâmica e mecânica estatística de modelos de redes neurais. (Thesis). Universidade do Rio Grande do Sul. Retrieved from http://hdl.handle.net/10183/14882

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Metz, Fernando Lucas. “Dinâmica e mecânica estatística de modelos de redes neurais.” 2008. Thesis, Universidade do Rio Grande do Sul. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/10183/14882.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Metz, Fernando Lucas. “Dinâmica e mecânica estatística de modelos de redes neurais.” 2008. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Metz FL. Dinâmica e mecânica estatística de modelos de redes neurais. [Internet] [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2008. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/10183/14882.

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Council of Science Editors:

Metz FL. Dinâmica e mecânica estatística de modelos de redes neurais. [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2008. Available from: http://hdl.handle.net/10183/14882

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9. SILVA, Adenilton José da. Redes neurais lógicas quânticas .

Degree: 2011, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2273

► Através da miniaturização dos componentes dos chips a cada ano a velocidade dos computadores é aproximadamente duplicada. Esta rápida redução dos componentes dos chips é… (more)

Subjects/Keywords: Redes neurais sem pesos; Computação quântica; Redes neurais quânticas

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APA (6^th Edition):

SILVA, A. J. d. (2011). Redes neurais lógicas quânticas . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2273

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

SILVA, Adenilton José da. “Redes neurais lógicas quânticas .” 2011. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2273.

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MLA Handbook (7^th Edition):

SILVA, Adenilton José da. “Redes neurais lógicas quânticas .” 2011. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

SILVA AJd. Redes neurais lógicas quânticas . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2011. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2273.

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Council of Science Editors:

SILVA AJd. Redes neurais lógicas quânticas . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2011. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2273

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10. PAULA NETO, Fernando Maciano de. Quantum weightless neuron dynamics .

Degree: 2016, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17362

► A wide spectrum of social, biological, physical, chemical and computational systems have been investigated by the tools and techniques from the field of Dynamical Systems… (more)

Subjects/Keywords: Redes neurais artificiais; Computação quântica; Redes neurais quânticas; Sistemas dinâmicos

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APA (6^th Edition):

PAULA NETO, F. M. d. (2016). Quantum weightless neuron dynamics . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17362

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

PAULA NETO, Fernando Maciano de. “Quantum weightless neuron dynamics .” 2016. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17362.

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MLA Handbook (7^th Edition):

PAULA NETO, Fernando Maciano de. “Quantum weightless neuron dynamics .” 2016. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

PAULA NETO FMd. Quantum weightless neuron dynamics . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17362.

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Council of Science Editors:

PAULA NETO FMd. Quantum weightless neuron dynamics . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17362

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Universidade do Rio Grande do Sul

11. Souza, Filipe Ronald Noal. Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos.

Degree: 2005, Universidade do Rio Grande do Sul

URL: http://hdl.handle.net/10183/7480

► Algoritmos ótimos na extração de componentes principais com aprendizado não-supervisionado em redes neurais de múltiplos neurônios de saída são não-locais, ou seja, as modificações em… (more)

Subjects/Keywords: Redes neurais; Aprendizagem

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APA (6^th Edition):

Souza, F. R. N. (2005). Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos. (Thesis). Universidade do Rio Grande do Sul. Retrieved from http://hdl.handle.net/10183/7480

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Souza, Filipe Ronald Noal. “Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos.” 2005. Thesis, Universidade do Rio Grande do Sul. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/10183/7480.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Souza, Filipe Ronald Noal. “Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos.” 2005. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Souza FRN. Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos. [Internet] [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2005. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/10183/7480.

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Council of Science Editors:

Souza FRN. Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos. [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2005. Available from: http://hdl.handle.net/10183/7480

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Universidade do Rio Grande do Sul

12. Dornelles, Fernando. Previsão contínua de níveis fluviais com redes neurais utilizando previsão de precipitação : investigação metodológica da técnica.

Degree: 2007, Universidade do Rio Grande do Sul

URL: http://hdl.handle.net/10183/12886

►

Os sistemas de alerta de cheias exigem dos modelos de previsão de níveis, precisão e antecipação adequadas. Especialmente em bacias pequenas com resposta rápida, estas… (more)

▼

Os sistemas de alerta de cheias exigem dos modelos de previsão de níveis, precisão e antecipação adequadas. Especialmente em bacias pequenas com resposta rápida, estas necessidades são atendidas com modelos de previsão continua, e que utilizam a previsão hidrometeorlógica como dado de entrada. Nesta pesquisa, é proposta uma exploração de recursos matemáticos na modelagem empírica de redes neurais progressivas de múltiplas camadas, abordando-se as dificuldades corriqueiras desta técnica, tais como problemas de convergência, eleição da arquitetura ótima, particionamento da amostra e índices de avaliação da qualidade do modelo. Estas dificuldades são pouco discutidas, ou até mesmo totalmente ignoradas, em grande parte dos trabalhos. A aplicação da metodologia utilizou dados da bacia do rio Quaraí, onde as cidades fronteiriças de Quaraí (Br) e Artigas (Uy) sofrem com inundações ribeirinhas. A área da bacia de contribuição é de 4.500 km², salientando-se que a bacia apresenta uma rápida resposta aos eventos de precipitação, decorrente de uma baixa capacidade de armazenamento e infiltração. O modelo proposto de previsão de níveis por redes neurais tem como entradas, níveis observados nos 2 dias anteriores e previsão numérica de precipitação (ETA-CPTEC) para até 5 dias à frente. O provável ganho em qualidade ao utilizar-se previsão de precipitação no modelo de previsão de nível foi analisado, comparando-se os resultados do modelo completo de redes neurais com os obtidos, também por um modelo de redes neurais, porém, sem o emprego de previsão de precipitação, pois assim, a avaliação deste ganho não tem a influência das características do modelo utilizado. Foi verificado um pequeno ganho ao utilizar-se a previsão de precipitação, mesmo com a baixa capacidade em acertar a magnitude da precipitação. Para efeitos de experimentação da técnica de aglutinação dos índices de qualidade dos resultados da modelagem, foram obtidas e comparadas as previsões de níveis de um modelo de regressão com as de um modelo por redes neurais. Foi analisado o comportamento do índice de erro associado à freqüência de ocorrência, que indica a magnitude do erro de modo absoluto, o qual, devido a seu significado intuitivo, dispensa a comparação com modelos alternativos. A técnica de aglutinação foi importante para a comparação dos resultados das modelagens, tendo indicado a vantagem das redes neurais sobre a regressão. Os recursos desenvolvidos nesta pesquisa, para contornar as dificuldades expostas, podem contribuir para a correta utilização de redes neurais progressivas de múltiplas camadas, em especial na área de recursos hídricos. Observa-se, ainda, que a delimitação dos limites de abrangência da amostra de dados tem uma importante influência na escolha do correto modelo a ser utilizado.

Flood alert systems require appropriate anticipation and accuracy from level forecasting models. Particularly for small basins with quick response these requirements are fulfilled by continuous forecasting models that use rain forecasting data as input. The…

Advisors/Committee Members: Pedrollo, Olavo Correa.

Subjects/Keywords: Precipitação; Previsao de nivel; Redes neurais

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APA (6^th Edition):

Dornelles, F. (2007). Previsão contínua de níveis fluviais com redes neurais utilizando previsão de precipitação : investigação metodológica da técnica. (Thesis). Universidade do Rio Grande do Sul. Retrieved from http://hdl.handle.net/10183/12886

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Dornelles, Fernando. “Previsão contínua de níveis fluviais com redes neurais utilizando previsão de precipitação : investigação metodológica da técnica.” 2007. Thesis, Universidade do Rio Grande do Sul. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/10183/12886.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Dornelles, Fernando. “Previsão contínua de níveis fluviais com redes neurais utilizando previsão de precipitação : investigação metodológica da técnica.” 2007. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Dornelles F. Previsão contínua de níveis fluviais com redes neurais utilizando previsão de precipitação : investigação metodológica da técnica. [Internet] [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2007. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/10183/12886.

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Dornelles F. Previsão contínua de níveis fluviais com redes neurais utilizando previsão de precipitação : investigação metodológica da técnica. [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2007. Available from: http://hdl.handle.net/10183/12886

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Universidade do Rio Grande do Sul

13. Erichsen Junior, Rubem. Redes neurais e padrões correlacionados.

Degree: 1991, Universidade do Rio Grande do Sul

URL: http://hdl.handle.net/10183/36750

►

Estudamos os efeitos gerais que a 'correlação', definida como superposição entre os padrões exerce sobre as propriedades de equilíbrio de redes neurais atratoras. Inicialmente, estudamos… (more)

▼

Estudamos os efeitos gerais que a 'correlação', definida como superposição entre os padrões exerce sobre as propriedades de equilíbrio de redes neurais atratoras. Inicialmente, estudamos analiticamente o modelo de Hopfield de memória associativa, com um número finito de padrões armazenados de acordo com a regra de Hebb. Determinamos as propriedades de recuperação dos estados que apresentam uma superposição assimétrica com mais de um padrão (estados mistos assimétricos). Os diagramas de fase demonstram que estes estados são relevantes se a quantidade de ruido na rede e a correlação entre os padrões não são ambas demasiado grandes. Estudamos a capacidade de armazenamento a = P/N em uma rede com a inclusão de P — p padrões não correlacionados, e obtivemos resultados para a, crítico, que corresponde ao valor de a acima do qual não há mais estados de recuperação. Efetuamos simulações numéricas para discutir a qualidade da recuperação e a dimensão das bacias de atração. Na segunda parte do trabalho, estudamos as propriedades de armazenamento de padrões correlacionados acima do limite de saturação, em redes neurais de Gardner—Derrida com sinapses contínuas ótimas. Utilizando o método de réplicas para calcular médias configuracionais na rede de neurônios, determinamos, na teoria de simetria de réplicas, a fração mínima de padrões erroneamente armazenados por neurônio e a capacidade de armazenamento crítica como função das correlações. Estudamos a estabilidade destas soluções, e verificamos que a quebra de simetria de réplicas é relevante. Finalmente, apresentamos um estudo preliminar dos efeitos de quebra de simetria de réplicas na ordem mais baixa do esquema iterativo de Parisi para vidros de spin.

We studied here the general effects that the 'correlation', defined as the overlap among the set of stored patterns causes to the equilibrium properties of atractor neural networks. Initially, the Hopfield model for associative memory was studied analitically with a finite number of patterns stored according to the Hebb learning rule. The retrieval properties of states that show an asymmetric overlap with more than one stored pattern (asymmetric mixed states) were determined. The phase diagrams for the overlaps demonstrate that these states are relevant if the amount of thermal noise is not too large and the correlations are not too strong. The storage capacity a = P/N is considered in a network with the adition of P — p uncorrelated patterns and results are given for the critical ac. This corresponds to the value of cx above wich the retrieval state is no longer present. Numerical simulations are carried out to discuss the retrieval quality and the size of the basins of attraction of the network. In the second part of the work, we studied the storage properties of correlated patterns, in the saturation regime, in Gardner—Derrida neural networks with optimal, continuous synapses. The average over quenched disorder were performed with the replica method, and the minimal fraction of storage errors 'per neuron' and the critical…

Advisors/Committee Members: Theumann, Walter Karl.

Subjects/Keywords: Biofísica; Redes neurais

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APA (6^th Edition):

Erichsen Junior, R. (1991). Redes neurais e padrões correlacionados. (Thesis). Universidade do Rio Grande do Sul. Retrieved from http://hdl.handle.net/10183/36750

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Erichsen Junior, Rubem. “Redes neurais e padrões correlacionados.” 1991. Thesis, Universidade do Rio Grande do Sul. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/10183/36750.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Erichsen Junior, Rubem. “Redes neurais e padrões correlacionados.” 1991. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Erichsen Junior R. Redes neurais e padrões correlacionados. [Internet] [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 1991. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/10183/36750.

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Erichsen Junior R. Redes neurais e padrões correlacionados. [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 1991. Available from: http://hdl.handle.net/10183/36750

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14. Medeiros Outtes Alves, Victor. Propostas de novos algoritmos para redes neurais modulares .

Degree: 2010, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2400

► Em muitas tarefas a máquina é mais eficiente do que o ser humano, sendo capaz de realizar com precisão e rapidez: operações matemáticas, armazenamento de… (more)

Subjects/Keywords: Redes Neurais Artificiais Modulares; Decomposição de Tarefas

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APA (6^th Edition):

Medeiros Outtes Alves, V. (2010). Propostas de novos algoritmos para redes neurais modulares . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2400

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Medeiros Outtes Alves, Victor. “Propostas de novos algoritmos para redes neurais modulares .” 2010. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2400.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Medeiros Outtes Alves, Victor. “Propostas de novos algoritmos para redes neurais modulares .” 2010. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Medeiros Outtes Alves V. Propostas de novos algoritmos para redes neurais modulares . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2010. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2400.

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Medeiros Outtes Alves V. Propostas de novos algoritmos para redes neurais modulares . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2010. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2400

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15. Ricardo Mendes Valença, Paulo. Modelos de previsão de preços aplicados aos contratos futuros de álcool .

Degree: 2008, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3971

► Este trabalho trata da aplicabilidade de modelos de previsão de series temporais como ferramenta de decisão de compra e venda de contratos futuros de álcool… (more)

Subjects/Keywords: Previsão econômica; Redes neurais; Álcool - preços

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Ricardo Mendes Valença, P. (2008). Modelos de previsão de preços aplicados aos contratos futuros de álcool . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3971

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Ricardo Mendes Valença, Paulo. “Modelos de previsão de preços aplicados aos contratos futuros de álcool .” 2008. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3971.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Ricardo Mendes Valença, Paulo. “Modelos de previsão de preços aplicados aos contratos futuros de álcool .” 2008. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Ricardo Mendes Valença P. Modelos de previsão de preços aplicados aos contratos futuros de álcool . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2008. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3971.

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Council of Science Editors:

Ricardo Mendes Valença P. Modelos de previsão de preços aplicados aos contratos futuros de álcool . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2008. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3971

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16. CONTRERAS, Juan Camilo Santana. Previsão de arrecadação do ICMS através de redes neurais no Brasil .

Degree: 2005, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6480

► A presente dissertação se centra na temática de produção de previsões de valores futuros de arrecadações tributárias. Em particular, busca-se avaliar a utilidade de métodos… (more)

Subjects/Keywords: Arrecadação; Redes neurais

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APA (6^th Edition):

CONTRERAS, J. C. S. (2005). Previsão de arrecadação do ICMS através de redes neurais no Brasil . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6480

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

CONTRERAS, Juan Camilo Santana. “Previsão de arrecadação do ICMS através de redes neurais no Brasil .” 2005. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6480.

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MLA Handbook (7^th Edition):

CONTRERAS, Juan Camilo Santana. “Previsão de arrecadação do ICMS através de redes neurais no Brasil .” 2005. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

CONTRERAS JCS. Previsão de arrecadação do ICMS através de redes neurais no Brasil . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2005. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6480.

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Council of Science Editors:

CONTRERAS JCS. Previsão de arrecadação do ICMS através de redes neurais no Brasil . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2005. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6480

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17. YAMAZAKI, Akio. Uma metodologia para otimização de arquiteturas e pesos de redes neurais .

Degree: 2004, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1819

► Este trabalho propõe uma metodologia para a otimização global de redes neurais. O objetivo é a otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes Multi-Layer… (more)

▼ Este trabalho propõe uma metodologia para a otimização global de redes neurais. O objetivo é a otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes Multi-Layer Perceptron (MLP), com o intuito de gerar topologias com poucas conexões e alto desempenho de classificação para qualquer conjunto de dados. A otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes neurais é uma abordagem interessante para a geração de redes eficientes com topologias pequenas. Tal aplicação já originou alguns trabalhos com algoritmos genéticos, entretanto existem outras técnicas, como simulated annealing e tabu search, que ainda não foram exploradas para esta finalidade até o presente momento. Métodos de otimização global podem ser combinados com uma técnica baseada em gradiente (por exemplo, o algoritmo backpropagation) em uma abordagem de treinamento híbrido, que procura unir, no mesmo sistema, a eficiência global dos métodos de otimização com o ajuste fino das técnicas baseadas em gradiente. Tal combinação não tem sido estudada para simulated annealing e tabu search, e isto gerou outra motivação para o presente trabalho. Os resultados mostram que a combinação cuidadosa de técnicas tradicionais de otimização global, como simulated annealing e tabu search, com redes neurais artificiais e métodos baseados em gradiente é capaz de produzir sistemas híbridos bastante eficientes. Por este motivo, uma metodologia foi desenvolvida, combinando as vantagens de simulated annealing, de tabu search e do treinamento híbrido, a fim de gerar um processo automático para obter redes MLP com topologias pequenas e alto desempenho de generalização. Esta metodologia representa um grande avanço na área de sistemas neurais híbridos e fornece resultados importantes para diversas aplicações práticas. Este trabalho apresenta resultados da aplicação da metodologia proposta em dois domínios práticos: reconhecimento de odores em um nariz artificial e diagnóstico de diabetes. Em ambos os casos, a metodologia obteve resultados satisfatórios e gerou redes com baixo erro de generalização e baixa complexidade. Tais resultados são extremamente importantes para mostrar que a combinação de técnicas de otimização é capaz de produzir sistemas híbridos superiores Advisors/Committee Members: LUDERMIR, Teresa Bernarda (advisor).

Subjects/Keywords: Redes neurais; Otimização

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APA (6^th Edition):

YAMAZAKI, A. (2004). Uma metodologia para otimização de arquiteturas e pesos de redes neurais . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1819

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

YAMAZAKI, Akio. “Uma metodologia para otimização de arquiteturas e pesos de redes neurais .” 2004. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1819.

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MLA Handbook (7^th Edition):

YAMAZAKI, Akio. “Uma metodologia para otimização de arquiteturas e pesos de redes neurais .” 2004. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

YAMAZAKI A. Uma metodologia para otimização de arquiteturas e pesos de redes neurais . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2004. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1819.

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Council of Science Editors:

YAMAZAKI A. Uma metodologia para otimização de arquiteturas e pesos de redes neurais . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2004. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1819

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Universidade do Rio Grande do Sul

18. Agnes, Everton João. Regimes de atividade e sincronização em neurônios de Rulkov.

Degree: 2010, Universidade do Rio Grande do Sul

URL: http://hdl.handle.net/10183/25579

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No presente trabalho é explorada em detalhe a implementação de um modelo de neurônio de tempo discreto proposto por Nikolai Rulkov, tanto em neurônios isolados… (more)

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No presente trabalho é explorada em detalhe a implementação de um modelo de neurônio de tempo discreto proposto por Nikolai Rulkov, tanto em neurônios isolados como em redes de neurônios acoplados. Primeiramente, o neurônio individual é analisado com a construção do espaço de fases e com a identificação dos estados assintóticos do sistema no espaço de parâmetros através do cálculo do maior expoente de Lyapunov. Em seguida, duas células idênticas são conectadas via sinapse elétrica simétrica e homogênea. Fixando um dos parâmetros de controle do mapa, relações entre bacias de atração e diferenças de fase entre trens de pulsos são estudadas, assim como medidas de variância e covariância do sistema. Finalmente, é criada uma rede quadrada composta por neurônios idênticos, com conexões elétricas homogêneas e simétricas entre primeiros vizinhos, e é investigada a estabilidade dos diferentes regimes de sincronização que emergem macroscopicamente. Com o auxílio dos parâmetros de ordem variância e covariância e da distribuição de fases, também é construído um diagrama resumindo as configurações em que ocorrem cada regime e suas respectivas transições.

In the present work the implementation of a map-based neuron model proposed by Nikolai Rulkov is studied, both in isolated neurons and in coupled neurons networks. Initially, the individual neuron is analyzed through the construction of the phase space and the identification of asymptotic states of the system on the parameters space using the larger Lyapunov exponent calculation. Then, two identical cells are connected trough symmetric and homogeneous electrical synapses. Fixing one of the control parameters of the map, relations between basins of attraction and phase difference between spike bursts are studied, as well as measures of the system variance and covariance. Finally, a square network composed by identical neurons is created, the connections are among the first neighbors, are homogenous and symmetric. The stability of the different synchronization regimes that emerge macroscopically is investigated. With the aid of the order parameters variance and covariance and of the phase distributions, a diagram is also constructed, summarizing the configurations set in which each regime occurs and their respective transitions.

Advisors/Committee Members: Brunnet, Leonardo Gregory.

Subjects/Keywords: Biofísica; Neurônios; Redes neurais; Sinapse; Neurociências

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APA (6^th Edition):

Agnes, E. J. (2010). Regimes de atividade e sincronização em neurônios de Rulkov. (Thesis). Universidade do Rio Grande do Sul. Retrieved from http://hdl.handle.net/10183/25579

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Agnes, Everton João. “Regimes de atividade e sincronização em neurônios de Rulkov.” 2010. Thesis, Universidade do Rio Grande do Sul. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/10183/25579.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Agnes, Everton João. “Regimes de atividade e sincronização em neurônios de Rulkov.” 2010. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Agnes EJ. Regimes de atividade e sincronização em neurônios de Rulkov. [Internet] [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2010. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/10183/25579.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Council of Science Editors:

Agnes EJ. Regimes de atividade e sincronização em neurônios de Rulkov. [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2010. Available from: http://hdl.handle.net/10183/25579

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Universidade do Rio Grande do Sul

19. Souza, Guilherme Fonseca de. Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiais.

Degree: 2010, Universidade do Rio Grande do Sul

URL: http://hdl.handle.net/10183/27281

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A colibacilose é a denominação comum a diferentes lesões locais ou sistêmicas causadas pela bactéria E.coli com propriedades patogênicas . Essas lesões são conhecidas como… (more)

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A colibacilose é a denominação comum a diferentes lesões locais ou sistêmicas causadas pela bactéria E.coli com propriedades patogênicas . Essas lesões são conhecidas como a principal causa infecciosa de condenação de carcaças. No Brasil, entre 2001 e 2005, essa condenação gerou um prejuízo estimado em US 58 milhões à avicultura . Deste total, 19 milhões podem ser creditados à presença de lesões cutâneas de celulite e 39 milhões a lesões sistêmicas. A E.coli é o principal habitante do trato gastrintestinal de mamíferos e de aves. Nos aviários, é possível encontrar 106 UFC/grama de fezes, tornando praticamente impossível a eliminação deste agente no ambiente. A dificuldade que envolve a E.coli está na classificação desta como patogênica, haja vista que a diferenciação entre cepas virulentas e avirulentas continua sendo um problema após o diagnóstico bacteriológico. A biologia molecular vem auxiliando no maior entendimento dos mecanismos de patogenicidade das E. coli e cada vez mais, é demonstrada a grande importância da interação dos diversos fatores de virulência na determinação da patogenicidade. Este trabalho tem como objetivo gerar novos elementos para o maior entendimento da patogenicidade da E.coli, traçando uma nova metodologia de classificação, através de um índice no qual, além do número de animais mortos, também se consideraram o tempo de morte e a capacidade da cepa causar lesão compatível à colibacilose em pintos de 1 dia. Observou-se diferença significativa entre amostras oriundas de celulite e quadro respiratório em relação a amostras oriundas de cama no método proposto, além do fato de também existir a mesma relação entre o tipo e a quantidade de lesões formadas, conforme a origem do isolado. Obteve-se, ainda, um banco de dados gerado a partir desse primeiro experimento, que permitiu o uso de Redes Neurais Artificiais na construção de modelos que simulavam esse mesmo teste de patogenicidade, sem o uso de animais, adotando como informações de entrada alguns dos principais fatores de virulência associados a amostras patogênicas, origem das amostras e o índice de patogenicidade obtidos. Os resultados quanto às predições corretas foram em torno de 80,00%, permitindo concluir que as redes podem ser uma alternativa para substituir testes de patogenicidade in vivo na classificação de amostras de E.coli de origem aviária.

The colibacillosis is the common denomination for different local or systemic lesions caused by E. coli bacteria with pathogenic properties. These lesions are known as the leading infectious cause of condemnation of carcasses. In Brazil, between 2001 and 2005, that disease led to a loss estimated at 58 million for poultry. Of this total, 19 million can be credited to the presence of cutaneous lesions of cellulitis and 39 million to other organs. E. coli is the main habitant of the gastrointestinal tract of mammals and birds. In the aviaries, you can find 106 CFU / gram of feces, making it virtually impossible to eliminate this agent in the environment. The difficulty surrounding the E.…

Advisors/Committee Members: Salle, Carlos Tadeu Pippi.

Subjects/Keywords: Escherichia coli; Patogenicidade; Redes neurais artificiais; Colibacilose

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APA (6^th Edition):

Souza, G. F. d. (2010). Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiais. (Thesis). Universidade do Rio Grande do Sul. Retrieved from http://hdl.handle.net/10183/27281

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Souza, Guilherme Fonseca de. “Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiais.” 2010. Thesis, Universidade do Rio Grande do Sul. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/10183/27281.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Souza, Guilherme Fonseca de. “Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiais.” 2010. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Souza GFd. Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiais. [Internet] [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2010. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/10183/27281.

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Council of Science Editors:

Souza GFd. Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiais. [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2010. Available from: http://hdl.handle.net/10183/27281

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20. Tarcísio Roberto Steinmetz. Extração de regras de conhecimento a partir de redes neurais artificiais aplicadas para a previsão de demanda por energia elétrica.

Degree: 2009, Universidade do Vale do Rio do Sinos

URL: http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=908

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Este trabalho apresenta uma metodologia para extração de regras a partir de Redes Neurais Artificiais (RNA) treinadas para previsão de carga. As regras extraídas visam… (more)

Subjects/Keywords: redes neurais - computação; CIENCIA DA COMPUTACAO

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APA (6^th Edition):

Steinmetz, T. R. (2009). Extração de regras de conhecimento a partir de redes neurais artificiais aplicadas para a previsão de demanda por energia elétrica. (Thesis). Universidade do Vale do Rio do Sinos. Retrieved from http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=908

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Steinmetz, Tarcísio Roberto. “Extração de regras de conhecimento a partir de redes neurais artificiais aplicadas para a previsão de demanda por energia elétrica.” 2009. Thesis, Universidade do Vale do Rio do Sinos. Accessed January 17, 2021. http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=908.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Steinmetz, Tarcísio Roberto. “Extração de regras de conhecimento a partir de redes neurais artificiais aplicadas para a previsão de demanda por energia elétrica.” 2009. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Steinmetz TR. Extração de regras de conhecimento a partir de redes neurais artificiais aplicadas para a previsão de demanda por energia elétrica. [Internet] [Thesis]. Universidade do Vale do Rio do Sinos; 2009. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=908.

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Council of Science Editors:

Steinmetz TR. Extração de regras de conhecimento a partir de redes neurais artificiais aplicadas para a previsão de demanda por energia elétrica. [Thesis]. Universidade do Vale do Rio do Sinos; 2009. Available from: http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=908

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21. Rodrigo Marques de Figueiredo. Um sistema computacional para previsão de carga em sistemas de energia elétrica baseado em redes neurais artificiais.

Degree: 2009, Universidade do Vale do Rio do Sinos

URL: http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=920

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Este trabalho insere-se na área de modelagem computacional para problemas de previsão em sistemas de energia elétrica. A sociedade moderna possui uma dependência muito grande… (more)

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Este trabalho insere-se na área de modelagem computacional para problemas de previsão em sistemas de energia elétrica. A sociedade moderna possui uma dependência muito grande da utilização de energia elétrica, uma vez que grande parte da tecnologia atual utiliza de alguma forma este tipo de energia. Este fato justifica plenamente os estudos realizados na área para melhorar ou facilitar o trabalho no que se refere aos sistemas de energia elétrica. Atualmente existem diversos estudos na área que abordam todos os campos de sistema de energia elétrica. Uma importante parte do processo tanto de produção como de transmissão e distribuição de energia elétrica é o planejamento, que entre outros fatores baseia-se fortemente em uma previsão de carga elétrica. Esta previsão deve ser confiável, possuir uma alta acuracidade, pois a partir desta são tomadas decisões importantes nos âmbitos técnico e econômico da empresa de geração, transmissão ou distribuição de energia. O presente trabalho apresenta um sistema computacional para previsão de carga em sistemas de energia elétrica, através da utilização de uma nova abordagem para o uso da integração de modelos neurais de previsão. Com isto busca-se integrar as informações da própria rede elétrica (carga elétrica) com variáveis externas ao sistema, sendo elas variáveis meteorológicas e macroeconômicas. Para validar o sistema proposto, serão apresentados resultados de testes realizados com cenários reais fornecidos pela empresa fomentadora do projeto ao qual a dissertação neste documento está inserida, a RGE e órgãos como INPE e INMET.

This work is inserted in the forecasting computational modeling for electrical power systems area. The modern society has a great dependency of electrical power, since the current technology uses this type of energy to many ends. This fact justifies the studies in that area to bettering or make easy to work with this type systems. Currently there are many studies in this áreas that broaches all the fields of electrical power. An important part of the process of production, transmission and distribution of electrical energy is the planning, that between others factors is strongly based in a load forecasting. This load forecasting should be reliable, and to have a high accuracy, because since that forecast important decisions are maked in technical and economical ambit of electrical system enterprises. This work presents a computational system for electrical load forecasting, through the using of a new neural model for forecasting approach. With this new model is tried integrate the electrical network information (electrical load) with external system variables, being that meteorological and macroeconomic variables. To validate the proposed system will be presents the tests results with real data, these data will come from RGE, the sponsor of this work, and from INPE and INMET.

Advisors/Committee Members: José Vicente Canto dos Santos.

Subjects/Keywords: CIENCIA DA COMPUTACAO; redes neurais - computação

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Figueiredo, R. M. d. (2009). Um sistema computacional para previsão de carga em sistemas de energia elétrica baseado em redes neurais artificiais. (Thesis). Universidade do Vale do Rio do Sinos. Retrieved from http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=920

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Figueiredo, Rodrigo Marques de. “Um sistema computacional para previsão de carga em sistemas de energia elétrica baseado em redes neurais artificiais.” 2009. Thesis, Universidade do Vale do Rio do Sinos. Accessed January 17, 2021. http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=920.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Figueiredo, Rodrigo Marques de. “Um sistema computacional para previsão de carga em sistemas de energia elétrica baseado em redes neurais artificiais.” 2009. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Figueiredo RMd. Um sistema computacional para previsão de carga em sistemas de energia elétrica baseado em redes neurais artificiais. [Internet] [Thesis]. Universidade do Vale do Rio do Sinos; 2009. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=920.

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Council of Science Editors:

Figueiredo RMd. Um sistema computacional para previsão de carga em sistemas de energia elétrica baseado em redes neurais artificiais. [Thesis]. Universidade do Vale do Rio do Sinos; 2009. Available from: http://bdtd.unisinos.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=920

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Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

22. Oliveira, Fabiano Ricardo de. Rede Neural Difusa com T-normas Diferenciáveis e Interativas .

Degree: 2007, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

URL: http://repositorio.cbc.ufms.br:8080/jspui/handle/123456789/463

► Conjuntos difusos são usados na representação de conhecimentos vagos e imprecisos. Redes neurais, além de proverem paralelismo computacional, também possuem capacidade de aprendizado. A combinação… (more)

▼ Conjuntos difusos são usados na representação de conhecimentos vagos e imprecisos. Redes neurais, além de proverem paralelismo computacional, também possuem capacidade de aprendizado. A combinação desses dois paradigmas é uma tentativa de reunir os benefícios de ambos em um sistema híbrido integrado, tal como uma rede neural difusa. T-normas são funções que atuam como operadores de intersecção e união de conjuntos difusos. Na maioria dos casos, redes neurais difusas utilizam as t-normas do mínimo e do máximo para realizarem as operações de conjunção e disjunção, respectivamente. O uso de tais t-normas impossibilita a aplicação direta do algoritmo de treinamento por retropropagação de erros, baseado no cálculo do gradiente descendente, devido á inexistência da derivada do erro quadrático médio. Uma rede neural, na maioria das vezes, é incapaz de tornar explícito seu raciocínio de decisão. Existem vários algoritmos para geração de regras a partir de redes treinadas. No entanto, o volume das regras geradas por estes algoritmos pode ser muito grande, dificultando sua análise por parte do usuário. Na literatura, foram apresentadas várias medidas de avaliação e algoritmos de pós-processamento, que permitem ao usuário focalizar sua atenção nas regras que mais se destacam dentro do conjunto gerado. O objetivo principal deste projeto é aplicar t-normas diferenciáveis e interativas para realizarem as operações de conjunção e disjunção numa rede neural difusa, visando a classificação e geração de regras. A Rede Neural Difusa Diferenciável (RNDD), objeto desta dissertação, é completamente conectada, com arquitetura alimentada adiante em três camadas: a camada de entrada difusa, a camada intermediária (composta por neurônios e) e a camada de saída (composta por neurônios ou). Utiliza o algoritmo de retropropagação para o treinamento. Para a geração de regras, será utilizado o algoritmo backtracking. A metodologia proposta foi avaliada em aplicações sobre o conjunto de dados Iris, Vogal e em outros três conjuntos aleatoriamente gerados, com resultados promissores de treino, teste e geração de regras. Em testes sobre o conjunto Vogal, a taxa de acerto alcançada foi de 80.3% e o coeficiente Kappa calculado foi de 0.771. A partir da rede treinada com os dados Iris e Vogal, foram geradas regras difusas justificando a decisão da rede. Com o desenvolvimento do sistema proposto, espera-se obter um método automático de aquisição de conhecimento a partir de exemplos de dados. Advisors/Committee Members: Zanusso, Maria Bernadete (advisor).

Subjects/Keywords: Inteligência Artificial; Redes Neurais; Fuzzy (Inteligência Artificial)

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APA (6^th Edition):

Oliveira, F. R. d. (2007). Rede Neural Difusa com T-normas Diferenciáveis e Interativas . (Thesis). Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Retrieved from http://repositorio.cbc.ufms.br:8080/jspui/handle/123456789/463

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Oliveira, Fabiano Ricardo de. “Rede Neural Difusa com T-normas Diferenciáveis e Interativas .” 2007. Thesis, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.cbc.ufms.br:8080/jspui/handle/123456789/463.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Oliveira, Fabiano Ricardo de. “Rede Neural Difusa com T-normas Diferenciáveis e Interativas .” 2007. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Oliveira FRd. Rede Neural Difusa com T-normas Diferenciáveis e Interativas . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; 2007. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.cbc.ufms.br:8080/jspui/handle/123456789/463.

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Council of Science Editors:

Oliveira FRd. Rede Neural Difusa com T-normas Diferenciáveis e Interativas . [Thesis]. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; 2007. Available from: http://repositorio.cbc.ufms.br:8080/jspui/handle/123456789/463

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Universidade de Brasília

23. Roberto Rodrigues Loiola. Redes neurais artificiais aplicadas ao problema da localização em ambientes fechados.

Degree: 2009, Universidade de Brasília

URL: http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6121 ; http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6120

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Essa dissertação aborda o problema da localização em ambientes fechados baseada em técnicas de redes neurais artificiais. Nesse sistema, a informação da intensidade do sinal… (more)

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Essa dissertação aborda o problema da localização em ambientes fechados baseada em técnicas de redes neurais artificiais. Nesse sistema, a informação da intensidade do sinal recebido (RSSI) disponibilizada por interfaces de rede sem fio padrão é a base para a previsão de localização de dispositivos móveis. Métodos tradicionais de localização indoor possuem diversas características indesejáveis, tais como dificuldade de implementação, pouca flexibilidade (não permitem a utilização da infraestrutura presente no local sem grandes alterações na disposição de APs), número elevado de parâmetros e alto custo computacional. Foram realizadas implementações de algoritmos tradicionais de localização (Algoritmo do Vizinho mais Próximo), métodos baseados em Redes Neurais Multicamadas (Perceptron MLP) e mapas auto-organizáveis de Kohonen. Conclui-se que esta última implementação (Kohonen) é capaz de prover resultados significativamente superiores àqueles obtidos em estudos recentes de localização indoor.

This thesis addresses the indoor location problem using on artificial neural networks-based techniques. In this system, the received signal strength information (RSSI) provided by standard network wireless interfaces are the basis for mobile devices location prediction. Traditional methods of indoor location have several undesirable characteristics, such as implementation difficulties, lack of flexibility (requiring APs specific position), high number of parameters and high computational cost. Traditional indoor location algorithms such as the Nearest Neighbor Algorithm were compared to methods based on Multilayer Neural Networks (Perceptron MLP) and the Kohonen self-organized map. We conclude that the Kohonens implementation is able to provide significantly better results (less errors, faster localization) than those obtained in recent studies of indoor localization.

Advisors/Committee Members: Marco Antonio Assfalk de Oliveira, Janaina Goncalves Guimaraes, Alexandre Ricardo Soares Romariz.

Subjects/Keywords: ENGENHARIA ELETRICA; Engenharia elétrica; redes neurais (Computação)

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APA (6^th Edition):

Loiola, R. R. (2009). Redes neurais artificiais aplicadas ao problema da localização em ambientes fechados. (Thesis). Universidade de Brasília. Retrieved from http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6121 ; http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6120

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Loiola, Roberto Rodrigues. “Redes neurais artificiais aplicadas ao problema da localização em ambientes fechados.” 2009. Thesis, Universidade de Brasília. Accessed January 17, 2021. http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6121 ; http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6120.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Loiola, Roberto Rodrigues. “Redes neurais artificiais aplicadas ao problema da localização em ambientes fechados.” 2009. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Loiola RR. Redes neurais artificiais aplicadas ao problema da localização em ambientes fechados. [Internet] [Thesis]. Universidade de Brasília; 2009. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6121 ; http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6120.

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Council of Science Editors:

Loiola RR. Redes neurais artificiais aplicadas ao problema da localização em ambientes fechados. [Thesis]. Universidade de Brasília; 2009. Available from: http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6121 ; http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6120

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24. SILVA, Adenilton José da. Artificial neural network architecture selection in a quantum computer .

Degree: 2015, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15011

► Miniaturisation of computers components is taking us from classical to quantum physics domain. Further reduction in computer components size eventually will lead to the development… (more)

▼ Miniaturisation of computers components is taking us from classical to quantum physics domain. Further reduction in computer components size eventually will lead to the development of computer systems whose components will be on such a small scale that quantum physics intrinsic properties must be taken into account. The expression quantum computation and a first formal model of a quantum computer were first employed in the eighties. With the discovery of a quantum algorithm for factoring exponentially faster than any known classical algorithm in 1997, quantum computing began to attract industry investments for the development of a quantum computer and the design of novel quantum algorithms. For instance, the development of learning algorithms for neural networks. Some artificial neural networks models can simulate an universal Turing machine, and together with learning capabilities have numerous applications in real life problems. One limitation of artificial neural networks is the lack of an efficient algorithm to determine its optimal architecture. The main objective of this work is to verify whether we can obtain some advantage with the use of quantum computation techniques in a neural network learning and architecture selection procedure. We propose a quantum neural network, named quantum perceptron over a field (QPF). QPF is a direct generalisation of a classical perceptron which addresses some drawbacks found in previous models for quantum perceptrons. We also present a learning algorithm named Superposition based Architecture Learning algorithm (SAL) that optimises the neural network weights and architectures. SAL searches for the best architecture in a finite set of neural network architectures and neural networks parameters in linear time over the number of examples in the training set. SAL is the first quantum learning algorithm to determine neural network architectures in linear time. This speedup is obtained by the use of quantum parallelism and a non linear quantum operator. Advisors/Committee Members: LUDERMIR, Teresa Bernarda (advisor), OLIVEIRA, Wilson Rosa de (advisor), http://lattes.cnpq.br/6321179168854922 (advisor).

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Redes neurais (Computação); Computação quântica

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APA (6^th Edition):

SILVA, A. J. d. (2015). Artificial neural network architecture selection in a quantum computer . (Doctoral Dissertation). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15011

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

SILVA, Adenilton José da. “Artificial neural network architecture selection in a quantum computer .” 2015. Doctoral Dissertation, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15011.

MLA Handbook (7^th Edition):

SILVA, Adenilton José da. “Artificial neural network architecture selection in a quantum computer .” 2015. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

SILVA AJd. Artificial neural network architecture selection in a quantum computer . [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade Federal de Pernambuco; 2015. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15011.

Council of Science Editors:

SILVA AJd. Artificial neural network architecture selection in a quantum computer . [Doctoral Dissertation]. Universidade Federal de Pernambuco; 2015. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15011

Universidade do Rio Grande do Sul

25. Depiné, Haline. Influência do preenchimento de falhas de dados horários de precipitação por redes neurais artificiais (RNAs) na simulação hidrológica de base física em uma bacia rural.

Degree: 2014, Universidade do Rio Grande do Sul

URL: http://hdl.handle.net/10183/168819

► A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos… (more)

▼ A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos modelos hidrológicos não apresentam bons resultados quando utilizados dados de entrada com valores faltantes. Neste estudo, as capacidades de Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram analisadas para estimar falta de dados das estações pluviométricas. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em testar a utilização de séries pluviométricas preenchidas, em escala horária, a partir de redes neurais artificiais como entrada em um modelo hidrológico de base física, com parâmetros distribuídos. A hipótese levantada neste estudo é que o preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação com as Redes Neurais Artificiais potencializam a sua utilização em estudos e na modelização hidrológica. Na metodologia foi proposto um método para preenchimento de falhas dos dados históricos de precipitação horária monitorados em dezoito postos pluviométricos. Posteriormente os dados de precipitação preenchidos foram aplicados em um modelo de previsão de vazão (SWAT). Foram simuladas sete situações para a verificação do desempenho do modelo SWAT, utilizando dados de entrada horários preenchidos de 16 postos pluviométricos, posteriormente, as séries de entrada foram sendo reduzidas, para 8 postos, 4, 2 e por fim 1 posto pluviométrico. Também foi simulado um cenário onde se utilizou como dados de entrada as 16 séries de dados horários sem preenchimento, e um cenário onde os dados horários preenchidos foram convertidos em diários. Foram construídos 1784 modelos para preenchimento de falhas nas séries de dados horários dos postos pluviométricos da bacia. O preenchimento das falhas apresentou coeficientes de analise de desempenho dos modelos elevados. De maneira geral, os valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) encontrados no treinamento e na verificação das redes variaram de 0,80 a 0,99. A frequência com que foram encontrados valores de NS menores que 0.90 nos preenchimentos dos pluviógrafos foi baixa, da ordem de 3,6%. Na aplicação do modelo SWAT, a calibração e a verificação dos parâmetros do modelo foram realizadas com o uso das 16 séries horárias preenchidas com as RNAs. Resultados demonstraram que o coeficiente de eficiência de NS diminui à medida que quantidade de estações pluviométricas utilizadas na entrada do modelo são reduzidas, de 16 para 8, de 8 para 4, de 4 para 2 e de 2 para 1. Variaram de NS = 0,86 (com 16 pluviógrafos) a NS = 0,75 (com dois e um pluviógrafos). Ao se utilizar os dados sem preenchimento o modelo obteve um desempenho inferior, alcançando um coeficiente de NS 6 igual a 0,69. Com relação ao último cenário, em que os dados horários preenchidos foram acumulados e convertidos em diários para serem inseridos no modelo, os resultados foram os piores obtidos, o NS se igualou a 0,61. Nota-se que o preenchimento das falhas das precipitações horárias proporcionou a maximização dos dados disponíveis, com representação das variabilidades espaciais e,… Advisors/Committee Members: Castro, Nilza Maria dos Reis.

Subjects/Keywords: Bacia rural; Redes neurais artificiais; Modelos hidrológicos

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APA (6^th Edition):

Depiné, H. (2014). Influência do preenchimento de falhas de dados horários de precipitação por redes neurais artificiais (RNAs) na simulação hidrológica de base física em uma bacia rural. (Thesis). Universidade do Rio Grande do Sul. Retrieved from http://hdl.handle.net/10183/168819

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Depiné, Haline. “Influência do preenchimento de falhas de dados horários de precipitação por redes neurais artificiais (RNAs) na simulação hidrológica de base física em uma bacia rural.” 2014. Thesis, Universidade do Rio Grande do Sul. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/10183/168819.

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Depiné, Haline. “Influência do preenchimento de falhas de dados horários de precipitação por redes neurais artificiais (RNAs) na simulação hidrológica de base física em uma bacia rural.” 2014. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Depiné H. Influência do preenchimento de falhas de dados horários de precipitação por redes neurais artificiais (RNAs) na simulação hidrológica de base física em uma bacia rural. [Internet] [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2014. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/10183/168819.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Council of Science Editors:

Depiné H. Influência do preenchimento de falhas de dados horários de precipitação por redes neurais artificiais (RNAs) na simulação hidrológica de base física em uma bacia rural. [Thesis]. Universidade do Rio Grande do Sul; 2014. Available from: http://hdl.handle.net/10183/168819

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

26. VIEIRA, Davi Carnaúba de Lima. Modelo de rede neural crescente de aprendizagem por reforço .

Degree: 2016, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25491

► Os algoritmos da Aprendizagem por Reforço (AR) têm sido amplamente utilizados para a construção de agentes autônomos. Inspirada no comportamento da aprendizagem animal, a AR… (more)

▼ Os algoritmos da Aprendizagem por Reforço (AR) têm sido amplamente utilizados para a construção de agentes autônomos. Inspirada no comportamento da aprendizagem animal, a AR é um paradigma que serve como base para algoritmos que aprendem por tentativa e erro. Apesar da sua popularidade e sua sólida base matemática e garantia teórica de convergência para uma solução ótima, a AR apresenta restrições de aplicação em tarefas em que o espaço de estados é muito grande. Por meio do agrupamento de estados similares é possível reduzir o tamanho do espaço de estados. Uma vez reduzido, o problema pode ser resolvido utilizando os algoritmos tradicionais da AR. A principal questão que se coloca aqui é como efetuar a agregação, de tal modo que, por um lado, se possa obter uma “boa” representação do espaço de estados, e pelo outro lado, o desempenho do modelo não degrade. Este é um dos grandes desafios da AR. Esta tese propõe agrupar estados similares, por meio do uso do mapa auto-organizável de Fritzke, como forma de reduzir o espaço de estados. A maior parte das pesquisas que envolvem o uso de algoritmos que discretizam o espaço de estados busca aprimorar o momento certo para a partição do espaço de estados, onde particionar e quando parar, enquanto os algoritmos AR permanecem inalterados. Esses trabalhos em geral resultam em algoritmos que não convergem em determinados problemas ou que possuem uma capacidade de aprendizagem “fraca”. O presente trabalho contribui mostrando a fragilidade destes algoritmos ao mesmo tempo em que apresenta uma solução eficaz para o problema. Esta tese compara o algoritmo proposto com quatro algoritmos AR chamados: Tile Coding (TC), Temporal Difference Adaptive Vector Quantification (TD-AVQ), Q(λ) com Discretização Uniforme (Q(λ)-DU) e Interpolating Growing Neural Gas Q-learning (IGNG-Q). Os experimentos mostram que o algoritmo proposto foi capaz de encontrar a solução dos cinco ambientes de teste envolvidos. Em comparação com o algoritmo TC, o algoritmo proposto foi capaz de proporcionar uma redução no uso da memória de 88%, 87%, 98% e 97% nos ambientes Continuous Maze, Slow Puddle World, Mountain Car e Acrobot, respectivamente. No teste, o algoritmo proposto foi o único capaz de produzir uma política utilizável nos ambientes Continuous Maze e Slow Puddle World. O presente trabalho também mostra que o algoritmo n-step Temporal Difference with Elegibility Traces (TD(nλ)) é mais indicado para o uso em ambientes discretizados que o Q(λ). O uso do algoritmo proposto com Discretização Uniforme (DU) foi capaz de mostrar convergência em problemas onde o Q(λ) não conseguiu. O produto final desta tese é um algoritmo robusto capaz de encontrar em tempo hábil uma solução para todos os ambientes de teste envolvidos. Advisors/Committee Members: ADEODATO, Paulo Jorge Leitão (advisor), http://lattes.cnpq.br/3524590211304012 (advisor).

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Redes neurais; Diferença temporal

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APA (6^th Edition):

VIEIRA, D. C. d. L. (2016). Modelo de rede neural crescente de aprendizagem por reforço . (Doctoral Dissertation). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25491

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

VIEIRA, Davi Carnaúba de Lima. “Modelo de rede neural crescente de aprendizagem por reforço .” 2016. Doctoral Dissertation, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25491.

MLA Handbook (7^th Edition):

VIEIRA, Davi Carnaúba de Lima. “Modelo de rede neural crescente de aprendizagem por reforço .” 2016. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

VIEIRA DCdL. Modelo de rede neural crescente de aprendizagem por reforço . [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25491.

Council of Science Editors:

VIEIRA DCdL. Modelo de rede neural crescente de aprendizagem por reforço . [Doctoral Dissertation]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25491

27. STOSIC, Dusan. q-Gaussians for pattern recognition .

Degree: 2016, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17361

► Pattern recognition plays an important role for solving many problems in our everyday lives: from simple tasks such as reading texts to more complex ones… (more)

▼ Pattern recognition plays an important role for solving many problems in our everyday lives: from simple tasks such as reading texts to more complex ones like driving cars. Subconsciously, the recognition of patterns is instantaneous and an innate ability to every human. However, programming (or “teaching”) a machine how to do the same can present an incredibly difficult task. There are many situations where irrelevant or misleading patterns, poorly represented classes, and complex decision boundaries make recognition very hard, or even impossible by current standards. Important contributions to the field of pattern recognition have been attained through the adoption of methods of statistical mechanics, which has paved the road for much of the research done in academia and industry, ranging from the revival of connectionism to modern day deep learning. Yet traditional statistical mechanics is not universal and has a limited domain of applicability - outside this domain it can make wrong predictions. Non-extensive statistical mechanics has recently emerged to cover a variety of anomalous situations that cannot be described within standard Boltzmann-Gibbs theory, such as non-ergodic systems characterized by long-range interactions, or long-term memories. The literature on pattern recognition is vast, and scattered with applications of non-extensive statistical mechanics. However, most of this work has been done using non-extensive entropy, and little can be found on practical applications of other non-extensive constructs. In particular, non-extensive entropy is widely used to improve segmentation of images that possess strongly correlated patterns, while only a small number of works employ concepts other than entropy for solving similar recognition tasks. The main goal of this dissertation is to expand applications of non-extensive distributions, namely the q-Gaussian, in pattern recognition. We present ourcontributions in the form of two (published) articles where practical uses of q-Gaussians are explored in neural networks. The first paper introduces q Gaussian transfer functions to improve classification of random neural networks, and the second paper extends this work to ensembles which involves combining a set of such classifiers via majority voting. Advisors/Committee Members: LUDERMIR, Teresa Bernarda (advisor).

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Reconhecimento de padrões; Redes neurais.

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STOSIC, D. (2016). q-Gaussians for pattern recognition . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17361

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

STOSIC, Dusan. “q-Gaussians for pattern recognition .” 2016. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17361.

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STOSIC, Dusan. “q-Gaussians for pattern recognition .” 2016. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

STOSIC D. q-Gaussians for pattern recognition . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17361.

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STOSIC D. q-Gaussians for pattern recognition . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17361

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28. Fanfoni, Caroline Meireles [UNESP]. Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial.

Degree: 2017, Universidade Estadual Paulista

URL: http://hdl.handle.net/11449/150994

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A patologia mais recorrente na coluna vertebral é a escoliose. A modificação estrutural causada pela escoliose gera o desalinhamento postural global do indivíduo. Uma das… (more)

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A patologia mais recorrente na coluna vertebral é a escoliose. A modificação estrutural causada pela escoliose gera o desalinhamento postural global do indivíduo. Uma das modificações causadas pelo desalinhamento postural é a forma como o indivíduo distribui o peso na região plantar dos pés. O objetivo deste trabalho foi implementar um sistema eletrônico constituído por um baropodômetro e redes neurais artificiais para separar pacientes com Grau I na classificação de Ricard, de 1o a 19o de escoliose, em dois grupos, C1 (1o a 9o) e C2 (10o a 19o). A maior percentagem de pacientes com escoliose está nesta faixa, aqueles que não precisam usar coletes ou fazer cirurgia, e cujo tratamento é realizado com ginásticas especiais e com avaliações freqüentes pelo profissional de saúde. A classificação dos pacientes nos grupos de escoliose foi implementada com o software Matlab e redes neurais artificiais, usando o algoritmo de treinamento backpropagation. A precisão média da classificação foi de 93,7% para o grupo C1 e 94,5% para o grupo C2. As acurácias na classificação foram de 83,3% para o grupo C1 e 96% para o grupo C2. O sistema implantado pode contribuir para o tratamento de pacientes com grau de escoliose na faixa de 1o a 19o, o intervalo de maior incidência desta patologia, no qual o monitoramento da condição clínica com técnicas não invasivas é de fundamental importância.

The most recurrent pathology in the spine is scoliosis. The structural modification caused by scoliosis generates the individual's overall postural misalignment. One of the modifications caused by postural misalignment is the way the individual distributes the weight in the plantar region of the feet. The objective of this work was to implement an electronic system consisting of a baropodometer and artificial neural networks to separate patients with Grade I in the classification of Ricard, from 1o to 19o of scoliosis, in two groups, C1 (1o to 9o) and C2 (10o to 9o). The largest percentage of patients with scoliosis are in this range, those who do not need to wear vests or have surgery, and whose treatment is performed with special gymnastics and with frequent evaluations by the health professional. The classification of patients in the scoliosis groups was implemented with Matlab software and artificial neural networks, using the backpropagation training algorithm. The mean precision of the classification was 93.7% for the C1 group and 94.5% for the C2 group. The accuracy in the classification was 83.3% for the group C1 and 96.0% for the group C2. The implemented system can contribute to the treatment of patients with grade of scoliosis in the range from 1o to 19o, the interval of higher incidence of this pathology, in which the monitoring of the clinical condition by non-invasive techniques is of fundamental importance.

Advisors/Committee Members: Carvalho, Aparecido Augusto de [UNESP], Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Subjects/Keywords: Escoliose; Baropodômetro; Redes neurais artificiais; Retropropagação

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APA (6^th Edition):

Fanfoni, C. M. [. (2017). Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial. (Thesis). Universidade Estadual Paulista. Retrieved from http://hdl.handle.net/11449/150994

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

Fanfoni, Caroline Meireles [UNESP]. “Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial.” 2017. Thesis, Universidade Estadual Paulista. Accessed January 17, 2021. http://hdl.handle.net/11449/150994.

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MLA Handbook (7^th Edition):

Fanfoni, Caroline Meireles [UNESP]. “Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial.” 2017. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

Fanfoni CM[. Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial. [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://hdl.handle.net/11449/150994.

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Council of Science Editors:

Fanfoni CM[. Avaliação de escoliose utilizando baropodômetro e rede neural artificial. [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. Available from: http://hdl.handle.net/11449/150994

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29. OLIVEIRA, Nicolas Melo de. Otimização em computadores quânticos: formulação QUBO para o problema CMO .

Degree: 2018, Universidade Federal de Pernambuco

URL: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31429

► A computação quântica é um paradigma computacional que tem motivado o aparecimento de diversas pesquisas que visam apresentar soluções para problemas, atualmente, considerados difíceis. O… (more)

▼ A computação quântica é um paradigma computacional que tem motivado o aparecimento de diversas pesquisas que visam apresentar soluções para problemas, atualmente, considerados difíceis. O surgimento de algoritmos quânticos que operam mais rápido que seus análogos clássicos tem feito com que corporações como Google, NASA e IBM invistam nesse paradigma. Por isso, intensificou-se a busca por formulações alternativas para problemas, visando resolvê-los em um ambiente computacional quântico. Entre essas formulações, estão os trabalhos que abordam a resolução de problemas na computação quântica a partir de formulações QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization), um problema NP-difícil cujo princípio consiste em minimizar uma função quadrática. O formato QUBO é comumente utilizado na literatura quando da solução quântica de problemas de otimização e diversos autores têm recorrido à esta caracterização devido à sua aplicabilidade em uma considerável gama de problemas. Dessa forma, representar um dado problema como um problema QUBO implica diretamente que podemos executá-lo em um ambiente computacional quântico (genérico ou de propósito específico). O problema CMO (Contact Map Overlap) é definido como um problema de otimização combinatória NPdifícil que consiste na medida de semelhança entre pares de proteínas com base em seus respectivos mapas de contato. Em bioinformática, o estudo de problemas que buscam por funções similares entre estruturas biológicas, especialmente de proteínas, é um campo de grande interesse. Com isso, este trabalho de pesquisa aborda o problema CMO na conjectura da resolução dos problemas de otimização em computadores quânticos através da formulação QUBO dos mesmos. Além de fornecermos uma formulação QUBO para o problema de proteína CMO, resultados experimentais foram obtidos com o auxílio da ferramenta qbsolv e validaram esta abordagem como uma alternativa aos métodos clássicos existentes. Advisors/Committee Members: SILVA, Ricardo Martins de Abreu (advisor), OLIVEIRA JUNIOR, Wilson Rosa de (advisor), http://lattes.cnpq.br/6234141909588262 (advisor).

Subjects/Keywords: Redes neurais artificiais; Otimização; Computação quântica

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APA (6^th Edition):

OLIVEIRA, N. M. d. (2018). Otimização em computadores quânticos: formulação QUBO para o problema CMO . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31429

Chicago Manual of Style (16^th Edition):

OLIVEIRA, Nicolas Melo de. “Otimização em computadores quânticos: formulação QUBO para o problema CMO .” 2018. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31429.

MLA Handbook (7^th Edition):

OLIVEIRA, Nicolas Melo de. “Otimização em computadores quânticos: formulação QUBO para o problema CMO .” 2018. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

OLIVEIRA NMd. Otimização em computadores quânticos: formulação QUBO para o problema CMO . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. [cited 2021 Jan 17]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31429.

Council of Science Editors:

OLIVEIRA NMd. Otimização em computadores quânticos: formulação QUBO para o problema CMO . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31429

30. MINEU, Nicole Luana. Otimização evolucionária multimodal de redes neurais artificiais para composição de ensembles .

Degree: 2011, Universidade Federal de Pernambuco

URL: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2735

► Esta dissertação apresenta um novo método de otimização de redes neurais artificiais para composição de ensembles de redes neurais artificiais. O método proposto combina o… (more)

Subjects/Keywords: Redes neurais artificiais; Evolução diferencial; Ensembles; Otimização multimodal de redes neurais artificiais

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APA (6^th Edition):

MINEU, N. L. (2011). Otimização evolucionária multimodal de redes neurais artificiais para composição de ensembles . (Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2735

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Chicago Manual of Style (16^th Edition):

MINEU, Nicole Luana. “Otimização evolucionária multimodal de redes neurais artificiais para composição de ensembles .” 2011. Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed January 17, 2021. http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2735.

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MLA Handbook (7^th Edition):

MINEU, Nicole Luana. “Otimização evolucionária multimodal de redes neurais artificiais para composição de ensembles .” 2011. Web. 17 Jan 2021.

Vancouver:

MINEU NL. Otimização evolucionária multimodal de redes neurais artificiais para composição de ensembles . [Internet] [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2011. [cited 2021 Jan 17]. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2735.

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Council of Science Editors:

MINEU NL. Otimização evolucionária multimodal de redes neurais artificiais para composição de ensembles . [Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2011. Available from: http://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2735

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