30 resultados para Programação (Computadores)

em SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal


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O grande objectivo deste estudo foi contribuir para a melhoria do ensino da programação de computadores para aluno principiantes, através de um processo de observação da relação pedagógica estabelecida em sala de aula.

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Dissertação de mestrado, Ensino de Informática no 3.º Ciclo do Ensino Básico e no Ensino Secundário, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014

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Dissertação de mestrado, Ensino de Informática no 3.º Ciclo do Ensino Básico e no Ensino Secundário, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014

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Dissertação de Mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

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In the field of control systems it is common to use techniques based on model adaptation to carry out control for plants for which mathematical analysis may be intricate. Increasing interest in biologically inspired learning algorithms for control techniques such as Artificial Neural Networks and Fuzzy Systems is in progress. In this line, this paper gives a perspective on the quality of results given by two different biologically connected learning algorithms for the design of B-spline neural networks (BNN) and fuzzy systems (FS). One approach used is the Genetic Programming (GP) for BNN design and the other is the Bacterial Evolutionary Algorithm (BEA) applied for fuzzy rule extraction. Also, the facility to incorporate a multi-objective approach to the GP algorithm is outlined, enabling the designer to obtain models more adequate for their intended use.

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The design phase of B-spline neural networks is a highly computationally complex task. Existent heuristics have been found to be highly dependent on the initial conditions employed. Increasing interest in biologically inspired learning algorithms for control techniques such as Artificial Neural Networks and Fuzzy Systems is in progress. In this paper, the Bacterial Programming approach is presented, which is based on the replication of the microbial evolution phenomenon. This technique produces an efficient topology search, obtaining additionally more consistent solutions.

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Current and past research has brought up new views related to the optimization of neural networks. For a fixed structure, second order methods are seen as the most promising. From previous works we have shown how second order methods are of easy applicability to a neural network. Namely, we have proved how the Levenberg-Marquard possesses not only better convergence but how it can assure the convergence to a local minima. However, as any gradient-based method, the results obtained depend on the startup point. In this work, a reformulated Evolutionary algorithm - the Bacterial Programming for Levenberg-Marquardt is proposed, as an heuristic which can be used to determine the most suitable starting points, therefore achieving, in most cases, the global optimum.

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As zonas costeiras, os estuários e os sistemas lagunares são regiões de elevada importância do ponto de vista económico devido à intensa actividade nelas desenvolvida. Encontram-se por esse motivo sujeitas a fortes pressões do tipo ambiental. A correcta gestão dos seus recursos deve ser apoiada em ferramentas que possibilitem uma análise precisa dos fenómenos que nelas ocorrem e permitam a previsão da evolução desses sistemas. A recente evolução na capacidade de cálculo dos computadores de pequeno porte tornou viável a utilização de modelos hidrodinâmicos como ferramentas de apoio à decisão.

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The design of neuro-fuzzy models is still a complex problem, as it involves not only the determination of the model parameters, but also its structure. Of special importance is the incorporation of a priori information in the design process. In this paper two known design algorithms for B-spline models will be updated to account for function and derivatives equality restrictions, which are important when the neural model is used for performing single or multi-objective optimization on-line.

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The design phase of B-spline neural networks represents a very high computational task. For this purpose, heuristics have been developed, but have been shown to be dependent on the initial conditions employed. In this paper a new technique, Bacterial Programming, is proposed, whose principles are based on the replication of the microbial evolution phenomenon. The performance of this approach is illustrated and compared with existing alternatives.

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Tese dout., Engenharia Electrónica e Computação, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação mest., Ciências da educação, Universidade do Algarve, 2007

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Tese de dout., Engenharia Electrónica e de Computadores, Faculdade de Ciência e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2007

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Tese de dout., Engenharia Electrónica e Computação, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2003

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Dissertação de mest., Ciências da Educação (Educação e Formação de Adultos), Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Univ. do Algarve, 2010