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.

Comparison of on-line learning algorithms for RBF models in greenhouse environmental control problems

The problem with the adequacy of radial basis function neural networks to model the inside air temperature as a function of the outside air temperature and solar radiation, and the inside relative humidity in an hydroponic greenhouse is addressed.

Instrumentação e controlo para regulação de pH em sistemas de cultivo de organismos aquáticos

A Ria Formosa é um tesouro ambiental sem paralelo, preservando uma fauna e flora únicas no mundo. A riqueza deste habitat é de enorme importância para a região, e extremamente apetecível para cientistas oriundos de todas as partes do globo, que aqui frequentemente se deslocam para conduzirem estudos científicos e experiências. O Centro de Ciências do Mar (CCMAR) da Universidade do Algarve (que inclui o Centro Experimental do Ramalhete) conduz estudos e experiências neste palco, estudos que são de inquestionável valor para o conhecimento e desenvolvimento científico. Um assunto que está a merecer a atenção da comunidade científica mundial nos últimos anos é a questão da acidificação dos oceanos. A diminuição gradual do pH das águas pode vir a ter graves repercussões nos ecossistemas marinhos, e o Centro Experimental do Ramalhete tem vindo a conduzir experiências com fauna e flora provenientes da Ria Formosa em águas com níveis de pH mais reduzido, condições que se prevê que os oceanos venham a ter no futuro. Os equipamentos de instrumentação e controlo a que o Centro tem acesso condicionam as experiências que ali são levadas a cabo pelos investigadores, pelo que o desenvolvimento de equipamentos adequados incorporando tecnologias apropriadas permitiria a realização de novas e melhores experiências no campo da biologia marinha. Ao nível do controlo existe uma lacuna no mercado, entre controladores para aquariofilia demasiado simples e controladores industriais demasiado dispendiosos e complexos. Esta dissertação pretende colmatar essa lacuna através do desenvolvimento de um protótipo de um sistema distribuído microcontrolado para aquisição de dados e controlo de pH que vá ao encontro das necessidades dos investigadores do Centro e que se pretende simples, modular, flexível, económico e expansível no futuro. O foco centra-se no desenvolvimento da instrumentação necessária para as medições de temperatura e pH, e depois no estudo de uma malha de controlo PID utilizando como base um modelo do sistema obtido através de resultados experimentais, para o controlo automático do pH.