393 resultados para Robustez


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Desafíos complejos como el desarrollo rural sustentable requieren de la integración de las ciencias sociales y ecológicas, y de un papel activo de las ciencias agropecuarias como interfaz conceptual y metodológica. El objetivo general de la tesis es estudiar la vulnerabilidad y robustez de los sistemas trashumantes en el norte de Neuquén, Argentina, analizando la heterogeneidad de componentes y procesos socio-ecológicos y su relación con factores de disturbio o cambios de contexto, considerando las percepciones de diferentes actores sociales. El estudio incorpora una perspectiva del uso del paisaje basado en el análisis de las redes de movimientos de trashumancia y conectividad entre ambientes a escala regional, en tanto constituye una adaptación a la heterogeneidad espacial y temporal biofísica. Se evaluaron las implicancias de los cambios en la organización y dinámicas sociales promovidos por la urbanización. A su vez, se abordaron las perspectivas sobre amenazas, problemas y oportunidades mediante estudios de las percepciones de los agentes de intervención y los crianceros. La vulnerabilidad y la robustez socio-ecológica en sistemas trashumantes varían espacial y temporalmente, y estuvieron influenciadas por un componente de subjetividad, que dependió del sujeto social indagado. La robustez del sistema trashumante depende de la movilidad como estrategia socio-productiva, y de la flexibilidad y capacidad de adaptación ya no sólo frente a la heterogeneidad biofísica, sino también a cambios de origen social. La dependencia de las redes trashumantes respecto de ciertas zonas o nodos clave y de los servicios ecológicos como principal medio de vida, sugieren una mayor sensibilidad a cambios que afecten dichos nodos. Uno de los principales desafíos a futuro es la construcción de una gobernanza activa y plural y una mayor articulación urbano-rural. Se requieren instituciones flexibles y la gobernanza debiera adaptarse a la dinámica socio-productiva regional, con participación de diferentes actores sociales y perspectivas de acción.

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A Diabetes Mellitus Tipo2 é uma doença crónica que afecta sobretudo a população adulta e é responsável por mais de 90% dos casos de diabetes. A sua prevalência tem aumentado rapidamente, implicando elevados custos em saúde. Está normalmente associada a várias co-morbilidades e complicações, constituindo-se uma das principais causas de morbilidade e mortalidade no mundo. Em Portugal, dados dos Observatório Nacional da Diabetes revelam que, em 2012, cerca de 13% da população adulta sofria de diabetes (aproximadamente um milhão de pessoas), sendo a taxa de incidência anual de 500 novos casos por cada 100 000 habitantes. A amostra do estudo incluiu os doentes com DM2 com mais de 20 anos, num total de 205068 utentes registados nos centros de cuidados de saúde primários da ARSLVT e que residem na área de Lisboa e Vale do Tejo. O enfoque desta dissertação não é somente a exploração dos padrões geográficos da DM Tipo2 mas, sobretudo, a análise de sensibilidade e robustez das estatísticas espaciais utilizadas. Os objectivos são fundamentalmente metodológicos e passam pela aplicação de estatísticas espaciais, em ambiente ArcGIS®, GeoDaTM e linguagem de computação estatística R; pela reflexão em torno das medidas de dependência e de heterogeneidade geográfica e ainda pela análise quantitativa da irregularidade da distribuição espacial da DM Tipo2 na região de Lisboa, baseada em decisões decorrentes do estudo da sensibilidade e da robustez das estatísticas espaciais. A estrutura espacial dos dados foi estudada segundo matrizes de vizinhos mais próximos, fazendo variar o número de vizinhos (1 a 20). Uma vez definida a estrutura de vizinhança procurou-se traduzir o grau de similaridade espacial que existe entre áreas que são próximas, utilizando como medida o Índice Global de Moran. A identificação dos clusters espaciais foi feita através da aplicação das estatísticas de Anselin Local Moran´s I e Getis-Ord Gi*. Após aplicação das estatísticas referidas procurou-se avaliar, ao longo dos testes realizados, a percentagem de permanência das freguesias num cluster espacial. Da análise dos resultados, e tendo em conta os objectivos propostos, concluiu-se que o mapeamento de padrões espaciais é pouco sensível à variação dos parâmetros utilizados. As duas ferramentas de análise espacial utilizadas (análise de cluster e outlier - Anselin´s Local Moran´s I e análises de Hot spot - Getis-Ord Gi*), embora muito distintas, geraram resultados muito similares em termos de identificação da localização geográfica dos clusters para todas as variáveis. Desta forma, foi possível identificar alguns clusters, ainda que de um modo geral exista uma aleatoriedade espacial nos dados.

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1. Realizar un estudio exhaustivo del Análisis Discriminante para evaluar su robustez con el fin de hacer las pertinentes recomendaciones al psicólogo aplicado; 2. Determinar criterios estadísticos que ayuden a las interpretaciones heurísticas de los coeficientes más relevantes, para la evaluación de las contribuciones de las variables a las funciones discriminantes. Primera investigación: Se trabajó con un diseño factorial 4x2x3x2x2 lo que supone 96 condiciones experimentales. Las cinco variables eran: a. Normalidad de las variables, b. Varianza de los grupos, c. Número de variables, d. Número de grupos, 5. Número de sujetos en cada grupo. Variable Dependiente: Para cada una de las 200 replicaciones Monte Carlo se obtuvieron las lambdas de Wilks, las V de Bartlett y su probabilidad asociada, como índice de la significación de criterio discriminante. Segunda investigación: Para esta investigación se replicó el diseño de la primera investigación, es decir, las 96 condiciones experimentales con todos los factores, otorgando ahora el perfil de diferencias grupales siguiente para las condiciones con tres grupos y para las condiciones con seis grupos. Se mantuvieron constantes las correlaciones entre las variables e iguales a las de la primera investigación, 0,70. El valor de los parámetros fue obtenido mediante el programa DISCRIMINANT del SPSS/PC+. Hardware: El trabajo de simulación se llevó a cabo con ocho ordenadores personales clónicos PC:PENTIUM/100 Mhz., con 16 MB de RAM. Software: Los procedimientos necesarios para la investigación fueron realizados en el lenguaje de programación GAUSS 386i, versión 3.1 (Aptech Systems, 1994). 1. Los métodos de simulación y concretamente, el método de muestreo bootstrap, son de gran utilidad para los estudios de robustez de las técnicas estadísticas, así como en los de inferencia estadística: cálculo de intervalos de confianza; 2. El Análisis Discriminante es una técnica robusta, siempre y cuando se cumpla la condición de homogeneidad de las varianzas; 3. El Análisis Discriminante no es robusto ante problemas de heterogeneidad en las siguientes condiciones: Con seis o menos variables,cuando los tamaños grupales son diferentes. Para tamaños iguales, si además se presenta una alteración conjunta de asimetría y apuntamiento; 4. Cuando la violación del supuesto de homogeneidad viene provocada porque la varianza mayor la presenta el grupo con menos sujetos la técnica se vuelve demasiado liberal, es decir, se produce un alto grado de error tipo I; 5. Los coeficientes de estructura son más estables e insesgados que los típicos; 6. Es posible determinar los intervalos confidenciales de los coeficientes de estructura mediante el procedimiento sugerido por Dalgleish (1994). 1. El Análisis Discriminante se puede utilizar siempre que se cumpla la condición de Homogeneidad de varianzas. Es por tanto, absolutamente necesario comprobar antes de realizar un Análisis Discriminante este principio, lo cual se puede llevar a cabo a través de cualquiera de los estadísticos pertinentes y, en especial, la prueba de Box; 2. Ante la heterogeneidad de varianzas si el número de variables independientes es seis o inferior, deberá tenerse en cuenta que el número de sujetos debe ser igual en todos los grupos y que las variables no presenten alteraciones conjuntas de asimetría y apuntamiento,por lo que, como paso previo deberá comprobarse la distribución de las variables y detectar si se presenta esta alteración. En cualquier otra condición, y ante la presencia de heterogeneidad de varianzas no se puede utilizar la técnica. Cuando el número de variables predictoras sea nueve o más, podrá utilizarse la técnica siempre, a excepción de diferentes tamaños grupales y no normalidad de las variables. El investigador aplicado deberá conocer la posibilidad que proponemos de apoyatura estadística para la toma de decisiones.

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In this thesis, it is developed the robustness and stability analysis of a variable structure model reference adaptive controller considering the presence of disturbances and unmodeled dynamics. The controller is applied to uncertain, monovariable, linear time-invariant plants with relative degree one, and its development is based on the indirect adaptive control. In the direct approach, well known in the literature, the switching laws are designed for the controller parameters. In the indirect one, they are designed for the plant parameters and, thus, the selection of the relays upper bounds becomes more intuitive, whereas they are related to physical parameters, which present uncertainties that can be known easier, such as resistances, capacitances, inertia moments and friction coefficients. Two versions for the controller algorithm with the stability analysis are presented. The global asymptotic stability with respect to a compact set is guaranteed for both cases. Simulation results under adverse operation conditions in order to verify the theoretical results and to show the performance and robustness of the proposed controller are showed. Moreover, for practical purposes, some simplifications on the original algorithm are developed

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In this work, the variable structure adaptive pole placement controller (VS-APPC) robustness and performance are evaluated and this algorithm is applied in a motor control system. The controller robustness evaluation will be done through simulations, where will be introduced in the system the following adversities: time delay, actuator response boundeds, disturbances, parametric variation and unmodeled dynamics. The VS-APPC will be compared with PI control, pole placement control (PPC) and adaptive pole placement controller (APPC). The VS-APPC will be simulated to track a step and a sine reference. It will be applied in a three-phase induction motor control system to track a sine signal in the stator reference frame. Simulation and experimental results will prove the efficiency and robustness of this control strategy

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This work develops a robustness analysis with respect to the modeling errors, being applied to the strategies of indirect control using Artificial Neural Networks - ANN s, belong to the multilayer feedforward perceptron class with on-line training based on gradient method (backpropagation). The presented schemes are called Indirect Hybrid Control and Indirect Neural Control. They are presented two Robustness Theorems, being one for each proposed indirect control scheme, which allow the computation of the maximum steady-state control error that will occur due to the modeling error what is caused by the neural identifier, either for the closed loop configuration having a conventional controller - Indirect Hybrid Control, or for the closed loop configuration having a neural controller - Indirect Neural Control. Considering that the robustness analysis is restrict only to the steady-state plant behavior, this work also includes a stability analysis transcription that is suitable for multilayer perceptron class of ANN s trained with backpropagation algorithm, to assure the convergence and stability of the used neural systems. By other side, the boundness of the initial transient behavior is assured by the assumption that the plant is BIBO (Bounded Input, Bounded Output) stable. The Robustness Theorems were tested on the proposed indirect control strategies, while applied to regulation control of simulated examples using nonlinear plants, and its results are presented

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Mainstream programming languages provide built-in exception handling mechanisms to support robust and maintainable implementation of exception handling in software systems. Most of these modern languages, such as C#, Ruby, Python and many others, are often claimed to have more appropriated exception handling mechanisms. They reduce programming constraints on exception handling to favor agile changes in the source code. These languages provide what we call maintenance-driven exception handling mechanisms. It is expected that the adoption of these mechanisms improve software maintainability without hindering software robustness. However, there is still little empirical knowledge about the impact that adopting these mechanisms have on software robustness. This work addresses this gap by conducting an empirical study aimed at understanding the relationship between changes in C# programs and their robustness. In particular, we evaluated how changes in the normal and exceptional code were related to exception handling faults. We applied a change impact analysis and a control flow analysis in 100 versions of 16 C# programs. The results showed that: (i) most of the problems hindering software robustness in those programs are caused by changes in the normal code, (ii) many potential faults were introduced even when improving exception handling in C# code, and (iii) faults are often facilitated by the maintenance-driven flexibility of the exception handling mechanism. Moreover, we present a series of change scenarios that decrease the program robustness

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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The goal of this paper is to present a methodology for quality control of horizontal geodetic networks through robustness and covariance analysis. In the proposed methodology, the positional accuracy of each point is estimated by a possible bias in their position (based on robustness analysis), in addition to its own positional precision (uncertainty) (through covariance analysis), being a measure independently from the choice of the datum. Besides presenting the theoretical development of the method, its application is demonstrated in a numerical example. The results indicate that, in general, the greater the distance of an unknown point to the control(s) point(s) of the network, the greater is the propagation of random errors on this unknown point, and the smaller the number of redundant observations around a unknown point, the greater the influence of possible (undetected) non-random errors on this point.

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Currently, the need of reliable coordinates has been one of the main objectives of the scientific and practice community. Thus, the robustness analysis of a geodetic network, aims, at analyzing if the network is robust or not, based on the maximum undetectable errors. The network will be robust if the influence of these errors is small, otherwise it is weak, or not robust. This analysis is performed with the merger of two techniques, one which deals with the statistical analysis of reliability and the other one with the geometric strength analysis. The reliability analysis will provide the maximum error that cannot be detected by tests, after the adjustment. After finding these errors, the geometric strength analysis will determine the potential strain that the network will have, based on these errors. It is emphasized that the robustness analysis doesn't depend of the datum, reflecting only the geometry of the network and the accuracy of the observations (VANÌCEK et al., 2001). Therefore, this work aims at contributing to the scientific research on geodetic networks, checking the same, based on their geometry and observations.

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)