23 resultados para Fuzzy logic prediction


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O objetivo deste trabalho é avaliar os riscos de ocorrências de intrusos em um sistema de computação em nuvem para sistemas distribuídos utilizando lógica nebulosa. A computação em nuvem é um tema que vem sendo bastante abordado e vem alavancando discussões calorosas, tanto na comunidade acadêmica quanto em palestras profissionais. Embora essa tecnologia esteja ganhando mercado, alguns estudiosos encontram-se céticos afirmando que ainda é cedo para se tirar conclusões. Isto se deve principalmente por causa de um fator crítico, que é a segurança dos dados armazenados na nuvem. Para esta dissertação, foi elaborado um sistema distribuído escrito em Java com a finalidade de controlar um processo de desenvolvimento colaborativo de software na nuvem, o qual serviu de estudo de caso para avaliar a abordagem de detecção de intrusos proposta. Este ambiente foi construído com cinco máquinas (sendo quatro máquinas virtuais e uma máquina real). Foram criados dois sistemas de inferência nebulosos, para análise de problemas na rede de segurança implementados em Java, no ambiente distribuído. Foram realizados diversos testes com o intuito de verificar o funcionamento da aplicação, apresentando um resultado satisfatório dentro dessa metodologia.

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As emissões atmosféricas têm sido consideradas por especialistas, poder público, iniciativa privada e organizações ambientalistas, um dos maiores impactos ambientais que o planeta vem enfrentando. Neste contexto estão tanto as fontes estacionárias quanto as fontes móveis. Ao mesmo tempo em que se lançam na atmosfera milhões de toneladas de poluentes a cada ano através da indústria, o homem procura soluções alternativas através de fontes de energia limpa. Adicionalmente, procura-se ao diminuir as emissões das fontes fixas exercer melhor controle e tratamento. Apresenta-se nesse trabalho, a possibilidade da implementação de ações que visem minimizar o impacto causado pelas caldeiras geradoras de energia, em especial as que operam com queimadores convencionais. Experimentou-se um procedimento capaz de ser utilizado de imediato pelas indústrias, antes mesmo de se implementar inovações tecnológicas, que demandam tempo e recursos. Desta forma, pode-se reduzir, de maneira imediata, o volume de poluentes lançados diariamente na atmosfera, em especial o monóxido de carbono, CO, os óxidos de nitrogênio, NOx, e o material particulado, MP. Objetivou-se atingir um nível de emissões capaz de minimizar o custo do dano, sem perder a eficiência da combustão. Apresenta-se ainda a base metodológica de um modelo, utilizando-se a lógica difusa, como forma de se obter um controle e confiabilidade na gestão das emissões.

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Os testes são uma atividade crucial no desenvolvimento de sistemas, pois uma boa execução dos testes podem expor anomalias do software e estas podem ser corrigidas ainda no processo de desenvolvimento, reduzindo custos. Esta dissertação apresenta uma ferramenta de testes chamada SIT (Sistema de Testes) que auxiliará no teste de Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Os SIG são caracterizados pelo uso de informações espaciais georreferenciadas, que podem gerar um grande número de casos de teste complexos. As técnicas tradicionais de teste são divididas em funcionais e estruturais. Neste trabalho, o SIT abordará os testes funcionais, focado em algumas técnicas clássicas como o particionamento de equivalência e análise do Valor Limite. O SIT também propõe o uso de Lógica Nebulosa como uma ferramenta que irá sugerir um conjunto mínimo de testes a executar nos SIG, ilustrando os benefícios da ferramenta.

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Este trabalho está inserido no campo da Geomática e se concentra, mais especificamente, no estudo de métodos para exploração e seleção de rotas em espaços geográficos sem delimitação prévia de vias trafegáveis. As atividades que poderiam se beneficiar de estudos desse tipo estão inseridas em áreas da engenharia, logística e robótica. Buscou-se, com as pesquisas realizadas nesse trabalho, elaborar um modelo computacional capaz de consultar as informações de um terreno, explorar uma grande quantidade de rotas viáveis e selecionar aquelas rotas que oferecessem as melhores condições de trajetória entre dois pontos de um mapa. Foi construído um sistema a partir do modelo computacional proposto para validar sua eficiência e aplicabilidade em diferentes casos de estudo. Para que esse sistema fosse construído, foram combinados conceitos de sistemas baseados em agentes, lógica nebulosa e planejamento de rotas em robótica. As informações de um terreno foram organizadas, consumidas e apresentadas pelo sistema criado, utilizando mapas digitais. Todas as funcionalidades do sistema foram construídas por meio de software livre. Como resultado, esse trabalho de pesquisa disponibiliza um sistema eficiente para o estudo, o planejamento ou a simulação de rotas sobre mapas digitais, a partir de um módulo de inferência nebuloso aplicado à classificação de rotas e um módulo de exploração de rotas baseado em agentes autônomos. A perspectiva para futuras aplicações utilizando o modelo computacional apresentado nesse trabalho é bastante abrangente. Acredita-se que, a partir dos resultados alcançados, esse sistema possa ajudar a reduzir custos e automatizar equipamentos em diversas atividades humanas.

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Este trabalho propõe-se a descrever uma metodologia para avaliação do sistema de educação fundamental do Estado do Rio de Janeiro, que utiliza a teoria dos conjuntos nebulosos como base, no processo de inferência para geração do Indicador Avaliação do Sistema Educacional (IASE). A base de dados utilizada para criação do indicador IASE foi extraída de dados obtidos do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP). Em seguida, os resultados obtidos são apresentados em um Sistema de informação Geográfica (SIG) possibilitando compreender a correlação de valores alfanuméricos e espacial das informações geradas no sistema nebuloso, de modo apoiar a tomada de decisão das ações governamentais no setor.

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Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema de tomada de decisão que propõe uma metodologia inteligente, de tal maneira a efetuar a melhor alocação possível de um grupo de usuários a um grupo de recursos em um espaço geográfico. Tal metodologia se baseou na lógica fuzzy e ao longo da dissertação foram feitas comparações com outras técnicas, como o Algoritmo Ingênuo e a Busca Exaustiva. O conjunto de dados que foi adotado como o escopo desse trabalho foi a matrícula de alunos do município de Nova Iguaçu.

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O contato com pessoas acometidas por dermatoses imunobolhosas (DI) é impactante devido ao visível sofrimento causado pelo desconforto/mal-estar e comprometimento da autoimagem. Trata-se de um grupo de doenças de evolução crônica cuja manifestação primária e fundamental consiste no desenvolvimento de bolhas e menos frequentemente de vesículas na pele e/ou mucosas. O desafio de cuidar desta clientela justifica-se pelo caráter desfigurante e desconfortante, complexidade e vulnerabilidade a complicações, dentre as quais infecções e infestações, principalmente no ambiente hospitalar, fato agravado pelas drogas imunossupressoras utilizadas para o tratamento. Neste contexto, sobreleva-se a necessidade de ampliação do cuidado de enfermagem, sem limitar-se ao cumprimento das prescrições dos demais profissionais de saúde, objetivando atender às necessidades desta clientela e contemplá-la em todas as suas dimensões. Assim, este estudo teve como objetivo geral: propor uma Tecnologia de Cuidados de Enfermagem ao Cliente com Dermatoses Imunobolhosas (TCECDI) que reconheça padrões de conforto/bem-estar do cliente hospitalizado, antes e após a sua aplicação. A necessidade de trabalhar com dados imprecisos como a subjetividade do conforto/bem-estar, e com um grupo de doenças de incomum acometimento às pessoas, despertou o interesse pela lógica fuzzy, uma teoria que auxilia na compreensão dos conceitos que extrapolam as barreiras da lógica formal, permitindo estabelecer diferentes graus de pertinência dos atributos julgados relevantes, representando uma ferramenta que pode capturar informações subjetivas convertendo-as em valores de pertinência. Os atributos estabelecidos para avaliação do conforto nos três momentos foram: dor, mobilidade, padrão de sono, exposição do corpo e das lesões, conhecimento sobre a doença e autocuidado. Trata-se de um estudo quase experimental, interinstitucional, realizado no período de junho de 2012 a abril de 2013, em unidades de internação especializadas em dermatologia localizadas no Rio de Janeiro e no Mato Grosso do Sul. O delineamento alternativo para o ensaio clínico utilizado foi destinado a um único grupo não randomizado do tipo série temporal. As aferições foram realizadas antes (T0), 24 horas após (T1) e uma semana após (T2) o recebimento da intervenção. Como inexiste grupo controle, em cada sujeito considerou-se o seu próprio controle. Baseando-se nas classificações advindas da lógica fuzzy, na definição de conforto e nos três sentidos técnicos preconizados por Kolcaba: alívio, calma e transcendência,constatou-se a redução significativa no padrão de desconforto. Assim, pode-se afirmar que a implementação da TCECDI interferiu de forma expressiva e positiva nas necessidades de conforto dos sujeitos do estudo. Ao privilegiar a autonomia do enfermeiro e o seu saber específico, esta pesquisa contribuiu para a enfermagem como profissão, preenchendo lacunas nesta área do conhecimento, possibilitando o ensino qualificado, além de estimular entre os profissionais de saúde a reflexão, compreensão e desenvolvimento de outras pesquisas sobre a prática do cuidado em saúde, principalmente em dermatologia.

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Esta dissertação apresenta um sistema de indução de classificadores fuzzy. Ao invés de utilizar a abordagem tradicional de sistemas fuzzy baseados em regras, foi utilizado o modelo de Árvore de Padrões Fuzzy(APF), que é um modelo hierárquico, com uma estrutura baseada em árvores que possuem como nós internos operadores lógicos fuzzy e as folhas são compostas pela associação de termos fuzzy com os atributos de entrada. O classificador foi obtido sintetizando uma árvore para cada classe, esta árvore será uma descrição lógica da classe o que permite analisar e interpretar como é feita a classificação. O método de aprendizado originalmente concebido para a APF foi substituído pela Programação Genética Cartesiana com o intuito de explorar melhor o espaço de busca. O classificador APF foi comparado com as Máquinas de Vetores de Suporte, K-Vizinhos mais próximos, florestas aleatórias e outros métodos Fuzzy-Genéticos em diversas bases de dados do UCI Machine Learning Repository e observou-se que o classificador APF apresenta resultados competitivos. Ele também foi comparado com o método de aprendizado original e obteve resultados comparáveis com árvores mais compactas e com um menor número de avaliações.