Genetic programming and bacterial algorithm for neural networks and fuzzy systems design

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.

Análise de conversores de frequência óptica baseados em amplificadores ópticos semicondutores

Dissertação de mest. em Engenharia de Sistemas e Computação, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2002

B-spline and neuro-fuzzy models design with function and derivative equalities

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.

Antioxidant and phenolic compounds in sweet potato peels and leaves: food applications and health benefits

Tese de doutoramento, Ciências Biotecnológicas (Biotecnologia Alimentar), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014

Algoritmos construtivos para treino de redes neuronais b-spline

Dissertação de mest. em Engenharia de Sistemas e Computação - Área de Sistemas de Controlo, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ.do Algarve, 2001

Genetic and bacterial programming for B-Spline neural networks design

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.

Design of B-spline neural networks using a bacterial programming approach

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.

Diagnóstico de CVA isquémicos asistido por redes neuronales mediante la exploración por CT

La evolución tecnologica y computacional ha generado más oportunidades de mejorar la calidad de vida mediante nuevos logos médicos; en particular, con la calidad de las evaluaciones de diagnóstico. La tomografía computarizada (CT) es uno de los equipos de proyección de imagen para diagnóstico que más se han beneficiado de las mejoras tecnológicas.

Sistemas de antenas MIMO

Os sistemas de rádio comunicação com múltiplas antenas transmissoras (Tx) e receptoras (Rx), também conhecidos como sistemas MIMO (Multiple Input-Multiple Output), são um dos mais importantes avanços nos sistemas de telecomunicações. Estes sistemas tiram vantagem do uso de várias antenas transmissoras e várias antenas receptoras para explorar as propriedades espaciais do canal rádio. O crescimento dramático da capacidade dos canais que os sistemas MIMO vêm acrescentar, faz com que esta tecnologia seja promissora para os futuros serviços de Internet Wireless. Estes sistemas MIMO utilizam diversidade espacial, ou seja, tiram partido da natureza aleatória da propagação das ondas através do multipercurso e na qual réplicas de um sinal são combinadas no receptor com o intuito de se obter maior fiabilidade na detecção desse sinal. Assim sendo, um canal MIMO é o meio por onde se propaga a informação transmitida por este conjunto de antenas. O conceito inerente aos sistemas MIMO passa por combinar os sinais emitidos e recebidos de modo que seja possível melhorar a performance do sistema. Esta melhoria de desempenho irá reflectir-se na maximização dos ritmos de transmissão associados e na melhoria da qualidade de serviço oferecida ao cliente final. Esta tecnologia tem sido aprofundada com o objectivo de se resolver o problema de estrangulamento da capacidade de tráfego nas futuras redes de telecomunicações sem fios. Isto é extremamente importante em sistemas onde a capacidade é bastante limitada devido às características do ambiente de propagação. Existe portanto, um grande interesse em comparar o comportamento, características, vantagens e desvantagens dos vários tipos de sistemas existentes (SISO - Single Input - Single Output, SIMO - Single Input - Multiple Output, MISO - Multiple Input - Single Output, MIMO - Multiple Input - Multiple Output). Torna-se então necessário o estudo dos sistemas de antenas Multiple Input - Multiple Output (MIMO) e as suas vantagens/desvantagens na transmissão de informação relativamente aos sistemas Single Input - Single Output (SISO). Este estudo vem comprovar que a tecnologia MIMO é uma evolução natural para as tecnologias sem fios, visto que existe uma crescente demanda de serviços multimédia e um esforço constante para se aumentar as taxas de transmissão nas redes sem fios. Os sistemas MIMO vêm também dar um enorme contributo à investigação nesta área das telecomunicações.

Redes rádio sobre fibra: influência da camada MAC do protocolo 802.11 no desempenho da rede

As redes de comunicação de nova geração, sejam elas por cabo ou sem fios, têm sido uma área onde os investigadores têm apostado muito e por consequência tem havido imenso desenvolvimento. As tecnologias FTTx (Fiber To The x) já são uma realidade em alguns países, em especial a FTTH (Fiber To The Home) onde se tem apostado muito nos últimos anos em Portugal. Para além de chegar às casas (edifícios), a fibra óptica já penetrou nos edifícios, sendo actualmente a sua instalação regulamentada através do manual do ITED (Prescrições e Especificações Técnicas das Infra-estruturas de Telecomunicações em Edifícios). Por outro lado, a utilização das redes sem fios tem vindo a crescer em detrimento da rede cablada. Em alguns cenários de aplicação, onde existia uma rede de fibra óptica instalada, um edifício que não seja totalmente coberto pelo router sem fios poderá beneficiar dessa cobertura, se o sinal wireless for transmitido transparentemente no domínio óptico através de fibra óptica e convertido novamente para o domínio eléctrico, num ponto remoto do edifício. Nesta dissertação, inicialmente é elaborada uma análise à tecnologia Rádio sobre Fibra, evidenciando-se as vantagens e desvantagens da sua aplicação. São também apresentados alguns dos possíveis cenários de aplicação da mesma com alguns exemplos reais. O padrão IEEE 802.11 é exposto, dando-se especial atenção à sua camada MAC, as suas principais funções e os seus modos de funcionamento. Por fim, são analisadas eventuais influências da camada MAC do IEEE802.11 no funcionamento e performance das redes Radio sobre Fibra. O Modelo de Simulação utilizado nesta dissertação é apresentado e são também apresentados alguns dos conceitos principais e benefícios da utilização. O sistema que se pretende desenvolver e simular é também apresentado assim como o simulador utilizado na elaboração deste trabalho. O seu modo de funcionamento é explicado, assim como a sua estrutura. Por fim, são simulados alguns cenários utilizando o simulador de eventos OMNeT++ onde se pretende verificar o desempenho de um sistema RoF, fazendo variar o comprimento de uma fibra óptica que liga dois equipamentos a trocar mensagens entre si.

Aplicação de um modelo de dimensionamento e simulação de redes de rega sob pressão em ArcMap

No âmbito da unidade curricular “Dissertação, Projeto ou Estágio” do mestrado em Geomática, é desenvolvido um estágio curricular com a duração de 86 dias (645 horas) na Empresa de Desenvolvimento e Infra-estruturas do Alqueva, SA (EDIA). Este estágio tem como objetivo principal fornecer a primeira experiência profissional na área dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), permitindo desenvolver e consolidar as competências adquiridas ao longo do curso. Este relatório de estágio tem como finalidade dar a conhecer as atividades desenvolvidas pela aluna, e também servir como complemento ao manual da aplicação utilizada, o SIGOPRAM uma vez que o respetivo manual não reúne toda a informação necessária para que o utilizador menos experiente consiga desenvolver uma simulação na aplicação. O trabalho realizado incide na utilização de dois modelos distintos, o de dimensionamento e o de simulação, permitindo analisar o desempenho da aplicação, uma vez que esta nunca tinha sido utilizada na EDIA. Opta-se por aplicar os dois modelos para uma rede de rega pequena, tendo em consideração o tempo de duração do estágio e o facto de, no início do estágio, a aluna não estar familiarizada com a área de Hidráulica. O modelo de dimensionamento é aplicado a uma rede de rega do sub-bloco Cuba Este 1, de forma a analisar o comportamento do software DIOPRAM e a validar os seus resultados, através de uma comparação entre os resultados obtidos pela aplicação do modelo e os resultados de dimensionamento obtidos pela equipa projetista externa. Com a aplicação do modelo de dimensionamento obtêm-se resultados sobre o caudal, pressão dinâmica, velocidade, diâmetro e tipo de material aplicado em cada troço, otimizados de forma a obter a rede mais barata possível. Com a aplicação do modelo de simulação, são analisados possíveis problemas operacionais que a rede possa apresentar, ao nível da pressão e de velocidade de circulação da água nas condutas, através do software EPANET.

Design of neuro-fuzzy models by evolutionary and gradient-based algorithms

All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.