24 resultados para fuzzy logic systems


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Com a demanda por energia elétrica nos dias atuais e a grande quantidade de bacias hidrográficas presentes no Brasil, a geração de energia hidrelétrica se tornou a principal forma de suprimento. Dentre as diversas mudanças ocorridas em represamento de rios, a redução na vazão da água influencia no acúmulo de nutrientes afetando diretamente na qualidade da água, podendo acarretar em um processo denominado eutrofização, caracterizado pelo aumento na quantidade de nutrientes em um sistema e contribuindo para o desenvolvimento de produtores primários (fitoplâncton e macrófitas aquáticas) em níveis acima do crescimento natural. Para identificar o estado de trofia dos reservatórios pertencentes ao Complexo Hidrelétrico de Ribeirão das Lajes (RJ) foi utilizada a metodologia de Lu e Lo (2002) de avaliação trófica fuzzy (ou difusa) sintética e não sintética, além da avaliação trófica através do índice de estado trófico de Carlson (1977). As classes de estado trófico utilizadas na metodologia é da OECD (1982) e utiliza transparência, concentrações de fósforo total e de clorofila-a como variáveis. Outras variáveis limnológicas como temperatura, oxigênio dissolvido, condutividade elétrica, turbidez, pH e sólidos dissolvidos totais foram utilizadas para caracterização dos reservatórios. As coletas foram realizadas em três momentos, no período seco de 2011, no período chuvoso de 2012 e no período seco de 2012. As análises fuzzy não sintéticas apontaram os reservatórios de Santana, Vigário e Ponte Coberta como oligotrófico/eutrófico durante o período de estudo. O reservatório de Ribeirão das Lajes foi classificado como oligotrófico nos períodos secos no ano de 2011 e 2012, e como mesotrófico no período chuvoso de 2012, assim como o reservatório de Tocos. Foram observadas diferenças significativas entre o período seco e o chuvoso em relação às concentrações de clorofila-a, transparência e turbidez, demonstrando influência sazonal no grau de trofia dos reservatórios, uma vez que clorofila-a e transparência são variáveis utilizadas em índices de estado trófico

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A estabilidade de taludes naturais é um tema de grande interesse ao engenheiro geotécnico, face às significativas perdas econômicas, e até mesmo humanas, resultantes da ruptura de taludes. Estima-se que a deflagração de escorregamentos já provocou milhares de mortes, e dezenas de bilhões de dólares em prejuízos anuais em todo o mundo. Os fenômenos de instabilização de encostas são condicionados por muitos fatores, como o clima, a litologia e as estruturas das rochas, a morfologia, a ação antrópica e outros. A análise dos condicionantes geológicos e geotécnicos de escorregamentos proporciona a apreciação de cada um dos fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, permitindo a obtenção de resultados de interesse, no que diz respeito ao modo de atuação destes fatores. O presente trabalho tem como objetivo a utilização da Lógica Nebulosa (Fuzzy) para criação de um Modelo que, de forma qualitativa, forneça uma previsão do risco de escorregamento de taludes em solos residuais. Para o cumprimento deste objetivo, foram estudados os fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, e a forma como estes fatores se interrelacionam. Como experiência do especialista para a elaboração do modelo, foi analisado um extenso banco de dados de escorregamentos na cidade do Rio de Janeiro, disponibilizado pela Fundação Geo-Rio. Apresenta-se, neste trabalho, um caso histórico bem documentado para a validação do Modelo Fuzzy e análises paramétricas, realizadas com o objetivo verificar a coerência do modelo e a influência de cada um dos fatores adotados na previsão do risco de escorregamento. Dentre as principais conclusões, destaca-se a potencialidade da lógica nebulosa na previsão de risco de escorregamentos de taludes em solo residual, aparecendo como uma ferramenta capaz de auxiliar na detecção de áreas de risco.

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A pressão antrópica crescente impõe a necessidade de um monitoramento sistemático da água e de seus ambientes aquáticos. O desenvolvimento de Índices de Qualidade de Água (IQAs) tem como objetivo transformar dados em informações acessíveis e de fácil entendimento para os gestores e usuários das águas, visando refletir a deterioração deste recurso em nível de bacia hidrográfica e ao longo do tempo. O Instituto Estadual do Ambiente (INEA) adotou um novo Índice de Qualidade de Água para ambiente lótico, baseado em lógica nebulosa, o IQAFAL, desenvolvido no âmbito do rio Paraíba do Sul. O objetivo principal deste estudo consiste em aplicar o IQAFAL aos rios dos Macacos, Cabeça e Rainha, contribuintes da bacia de drenagem da Lagoa Rodrigo de Freitas, de grande interesse sócio-político-ambiental para a cidade do Rio de Janeiro. Busca-se analisar a sua adequação em sintetizar a qualidade de água em bacias hidrográficas de pequeno porte e primordialmente urbana. Para tanto, utilizam-se dados físicos, químicos e biológicos do INEA, no período 2003 - 2010. Os resultados mostraram que o IQAFAL foi capaz de refletir a qualidade da água de modo satisfatório e compatível com os registros disponíveis e a percepção de especialistas acerca da real qualidade dos rios. Ou seja, este Índice se mostrou mais sensível às condições ruins, traduzindo a verdadeira condição destes corpos dágua, ao contrário do IQACETESB, que classifica estas águas como de qualidade mediana. Os resultados confirmam também as vantagens deste índice, observadas em estudos anteriores, sobretudo quanto à capacidade de identificar as variáveis de qualidade de água que são mais determinantes para o resultado final do Índice, através do estudo dos subíndices.

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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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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 dissertaçãoo investiga a utilização de Particle Swarm Optimization (PSO) para a obtenção automática de sistemas fuzzy do tipo Mamdani, tendo como insumo apenas as definições das variáveis do problema, seus domínios e a função objetivo. Neste trabalho utilizam-se algumas técnicas conhecidas na tentativa de minimizar a obtenção de sistemas fuzzy que não sejam coerentes. As principais técnicas usadas são o método de Wang e Mendell, chamado de WM, para auxiliar na obtenção de regras, e os conceitos de clusterização para obtenção das funções de pertinência. Na função de avaliação proposta, considera-se não somente a acurácia do sistema fuzzy, através da medida do erro, mas também a sua interpretabilidade, através da medida da compacidade, que consiste da quantidade de regras e funções membro, da distinguibilidade, que permite evitar que as funções membro não se confundam, e da completude, que permite avaliar que as funções membro abranjam o máximo do domínio. O propósito deste trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em PSO, cuja função de avaliação congregue todos esses objetivos. Com parâmetros bem definidos, o algoritmo pode ser utilizado em diversos tipos de problemas sem qualquer alteração, tornando totalmente automática a obtenção de sistemas fuzzy. Com este intuito, o algoritmo proposto é testado utilizando alguns problemas pré-selecionados, que foram classificados em dois grupos, com base no tipo de função: contínua ou discreta. Nos testes com funções contínuas, são utilizados sistemas tridimensionais, com duas variáveis de entrada e uma de saída, enquanto nos testes com funções discretas são utilizados problemas de classificação, sendo um com quatro variáveis e outro com seis variáveis de entrada. Os resultados gerados pelo algoritmo proposto são comparados com aqueles obtidos em outros trabalhos.

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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.