22 resultados para network-based intrusion detection system

em Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal


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The increased integration of wind power into the electric grid, as nowadays occurs in Portugal, poses new challenges due to its intermittency and volatility. Wind power prediction plays a key role in tackling these challenges. The contribution of this paper is to propose a new hybrid approach, combining particle swarm optimization and adaptive-network-based fuzzy inference system, for short-term wind power prediction in Portugal. Significant improvements regarding forecasting accuracy are attainable using the proposed approach, in comparison with the results obtained with five other approaches.

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In this paper, a novel hybrid approach is proposed for electricity prices forecasting in a competitive market, considering a time horizon of 1 week. The proposed approach is based on the combination of particle swarm optimization and adaptive-network based fuzzy inference system. Results from a case study based on the electricity market of mainland Spain are presented. A thorough comparison is carried out, taking into account the results of previous publications, to demonstrate its effectiveness regarding forecasting accuracy and computation time. Finally, conclusions are duly drawn. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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A novel hybrid approach, combining wavelet transform, particle swarm optimization, and adaptive-network-based fuzzy inference system, is proposed in this paper for short-term electricity prices forecasting in a competitive market. Results from a case study based on the electricity market of mainland Spain are presented. A thorough comparison is carried out, taking into account the results of previous publications. Finally, conclusions are duly drawn.

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This paper provides a two-stage stochastic programming approach for the development of optimal offering strategies for wind power producers. Uncertainty is related to electricity market prices and wind power production. A hybrid intelligent approach, combining wavelet transform, particle swarm optimization and adaptive-network-based fuzzy inference system, is used in this paper to generate plausible scenarios. Also, risk aversion is explicitly modeled using the conditional value-at-risk methodology. Results from a realistic case study, based on a wind farm in Portugal, are provided and analyzed. Finally, conclusions are duly drawn.

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In this paper, a novel hybrid approach is proposed for electricity prices forecasting in a competitive market, considering a time horizon of 1 week. The proposed approach is based on the combination of particle swarm optimization and adaptive-network based fuzzy inference system. Results from a case study based on the electricity market of mainland Spain are presented. A thorough comparison is carried out, taking into account the results of previous publications, to demonstrate its effectiveness regarding forecasting accuracy and computation time. Finally, conclusions are duly drawn.

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Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde - Área de especialização: Imagem Digital por Radiação X.

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The ECG signal has been shown to contain relevant information for human identification. Even though results validate the potential of these signals, data acquisition methods and apparatus explored so far compromise user acceptability, requiring the acquisition of ECG at the chest. In this paper, we propose a finger-based ECG biometric system, that uses signals collected at the fingers, through a minimally intrusive 1-lead ECG setup recurring to Ag/AgCl electrodes without gel as interface with the skin. The collected signal is significantly more noisy than the ECG acquired at the chest, motivating the application of feature extraction and signal processing techniques to the problem. Time domain ECG signal processing is performed, which comprises the usual steps of filtering, peak detection, heartbeat waveform segmentation, and amplitude normalization, plus an additional step of time normalization. Through a simple minimum distance criterion between the test patterns and the enrollment database, results have revealed this to be a promising technique for biometric applications.

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This paper proposes a multifunctional architecture to implement field-programmable gate array (FPGA) controllers for power converters and presents a prototype for a pulsed power generator based on a solid-state Marx topology. The massively parallel nature of reconfigurable hardware platforms provides very high processing power and fast response times allowing the implementation of many subsystems in the same device. The prototype includes the controller, a failure detection system, an interface with a safety/emergency subsystem, a graphical user interface, and a virtual oscilloscope to visualize the generated pulse waveforms, using a single FPGA. The proposed architecture employs a modular design that can be easily adapted to other power converter topologies.

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Immunohistochemistry (IHC) is the group of techniques that use antibodies as specific reagents to identify and demonstrate several cell and tissue components that are antigens. This linking allows locating and identifying the in situ presence of various substances by means of color that is associated with the formed antigen-antibody complexes. The practical value of this biotechnology area, widely used in Pathology and Oncology, in diagnostic, prognostic, theranostic and research context, results from the possibility of combining a colour marker with an antibody without causing any damage to specific binding established between antibody and antigen. This provides the microscopic observation of the target locations where the antibody and hence the antigen are present. IHC is presented as a powerful means for identification of several cellular and tissue structures that can be associated with pathologies, and of the consequences, at functional and morphological level, of these same elements action.

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A presente dissertação pretende conceber e implementar um sistema de controlo tolerante a falhas, no canal experimental de rega da Universidade de Évora, utilizando um modelo implementado em MATLAB/SIMULINK®. Como forma de responder a este desafio, analisaram-se várias técnicas de diagnóstico de falhas, tendo-se optado por técnicas baseadas em redes neuronais para o desenvolvimento de um sistema de detecção e isolamento de falhas no canal de rega, sem ter em conta o tipo de sistema de controlo utilizado. As redes neuronais foram, assim, os processadores não lineares utilizados e mais aconselhados em situações onde exista uma abundância de dados do processo, porque aprendem por exemplos e são suportadas por teorias estatísticas e de optimização, focando não somente o processamento de sinais, como também expandindo os horizontes desse processamento. A ênfase dos modelos das redes neuronais está na sua dinâmica, na sua estabilidade e no seu comportamento. Portanto, o trabalho de investigação do qual resultou esta Dissertação teve como principais objectivos o desenvolvimento de modelos de redes neuronais que representassem da melhor forma a dinâmica do canal de rega, de modo a obter um sistema de detecção de falhas que faça uma comparação entre os valores obtidos nos modelos e no processo. Com esta diferença de valores, da qual resultará um resíduo, é possível desenvolver tanto o sistema de detecção como de isolamento de falhas baseados nas redes neuronais, possibilitando assim o desenvolvimento dum sistema de controlo tolerante a falhas, que engloba os módulos de detecção, de isolamento/diagnóstico e de reconfiguração do canal de rega. Em síntese, na Dissertação realizada desenvolveu-se um sistema que permite reconfigurar o processo em caso de ocorrência de falhas, melhorando significativamente o desempenho do canal de rega.

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Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde. Área de especialização: Protecção contra Radiações

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A presença de sistemas eletrónicos nos veículos automóveis tem vindo a aumentar de forma considerável nos últimos 30 anos, tornando possível o aumento dos padrões de eficiência, segurança e conforto dos mesmos. Os sistemas de acionamento automático dos limpa-para-brisas, baseados em sensores de chuva óticos, têm registado um crescimento quase exponencial nos últimos 10 a 15 anos; no ano 2000, apenas 5 % dos veículos novos produzidos na Europa estavam equipados com este sistema, hoje é um equipamento amplamente difundido na oferta automóvel existente. O presente trabalho consistiu no estudo de uma solução para deteção de chuva em veículos automóveis com a aplicação de um sensor piezoelétrico, tendo em vista a obtenção de uma solução mais versátil e aplicável em vários pontos do veículo. As reduzidas dimensões, a elevada sensibilidade do sensor e a facilidade de aplicação nas superfícies de ensaio foram fatores que motivaram a escolha deste tipo de equipamento como elemento sensorial. As hipóteses definidas para o procedimento laboratorial basearam-se nas conclusões obtidas em estudos anteriormente desenvolvidos no campo dos sensores de chuva para automóveis e nas capacidades dos materiais piezoelétricos para medição de pluviosidade. Os sensores foram instalados sob as superfícies do veículo que apresentavam, simultaneamente, uma maior exposição à pluviosidade, quando este está em movimento, e um menor risco de sofrer danos. Os resultados obtidos permitiram concluir que a utilização deste tipo de sensores permite detetar elevados níveis de pluviosidade e em superfícies com considerável capacidade de deformação elástica. A sua implementação futura em veículos automóveis exige mais algum trabalho de melhoria dos processos de fixação dos sensores e do condicionamento de sinal utilizados.

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Desde o início da utilização da imunohistoquímica em anatomia patológica, um dos objetivos tem sido detetar as quantidades mais ínfimas de antigénio, tornando-o visível ao microscópio ótico. Vários sistemas de amplificação têm sido aplicados de forma a concretizar este objetivo, tendo surgido um grupo genérico de métodos simples e que apresentam uma amplificação superior: são os denominados métodos do polímero indireto. Tendo em conta a variedade de métodos disponíveis, o autor propõe-se a comparar a qualidade de quatro sistemas de amplificação, que recorrem ao método do polímero indireto com horseradish peroxidase (HRP). Foram utilizadas lâminas de diferentes tecidos, fixados em formol e incluídos em parafina, nos quais se procedeu à identificação de 15 antigénios distintos. Na amplificação recorreu-se a quatro sistemas de polímero indireto (Dako EnVision+ System – K4006; LabVision UltraVision LP Detection System – TL-004-HD; Leica NovoLink – RE7140-k; Vector ImmPRESS Reagent Kit – MP-7402). A observação microscópica e classificação da imunomarcação obtida foram feitas com base num algoritmo que enquadra intensidade, marcação específica, marcação inespecífica e contraste, num score global que pode tomar valores entre 0 e 25. No tratamento dos dados, para além da estatística descritiva, foi utilizado o teste one-way ANOVA com posthoc de tukey (alfa=0.05). O melhor resultado obtido, em termos de par média/desvio-padrão, dos scores globais foi o do NovoLink (22,4/2,37) e o pior foi o do EnVision+ (17,43/3,86). Verificou-se ainda que existe diferença estatística entre os resultados obtidos pelo sistema NovoLink e os sistemas UltraVision (p=.004), ImmPRESS (p=.000) e EnVision+ (p=.000). Concluiu-se que o sistema que permitiu a obtenção de melhores resultados, neste estudo, foi o Leica NovoLink.

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Trabalho Final de Mestrado para a obtenção de grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

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Desde o início da utilização da imunocitoquímica em anatomia patológica, um dos objectivos tem sido detectar as quantidades mais ínfimas de antigénio, tornando-o visível ao microscópio óptico. Vários sistemas de amplificação têm sido aplicados de forma a concretizar este objectivo, tendo surgido um grupo genérico de métodos simples e que apresentam uma amplificação superior: são os denominados métodos do polímero indirecto. Tendo em conta a variedade de métodos disponíveis, os autores propõem-se comparar a sensibilidade de quatro sistemas de amplificação, que recorrem ao método do polímero indirecto com horseradish peroxidase (HRP). Foram utlizadas lâminas de diferentes tecidos fixados em formol e incluídos em parafina, nos quais se procedeu à utilização de 15 antigénios distintos. Na amplificação recorreu-se a quatro sistemas de polímero indirecto (Dako EnVision+ System K4006; LabVision UltraVision LP Detection System TL-004-HD; Novocastra NovoLink RE7140-k; Vector ImmPRESS Reagent Kit MP-7402). A observação microscópica e classificação da marcação obtida foi feita com base num algoritmo que enquadra intensidade, marcação específica, contraste e fundo num score global que pode tomar valores entre 0 e 25. Para o tratamento estatístico foi utilizado o teste oneway ANOVA com post-hoc de tukey (alfa=0.05). O melhor resultado obtido em termos de par média/desvio-padrão dos scores globais foi o do NovoLink (22.4/2.37) e o pior EnVision+ (17.43/3.86). Verificou-se ainda que existite diferença estatística entre os resultados obtidos pelo sistema NovoLink e os sistemas UltraVision (p=.004), ImmPRESS (p=.000) e EnVision+ (p=.000). Concluiu-se que o sistema que permitiu a obtenção de melhores resultados, neste estudo, foi o NovoLink.