Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos

Algoritmos ótimos na extração de componentes principais com aprendizado não-supervisionado em redes neurais de múltiplos neurônios de saída são não-locais, ou seja, as modificações em uma dada sinapse entre dois neurônios dependem também da atividade de outros neurônios. Esta rede ótima extrairá as principais componentes dos dados e submetidos à sua primeira camada. As principais componentes são as projeções destes vetores nos autovalores máximos da matriz de correlação Gij = (eiej), onde a média (-) é sobre a distribuição de e. Existem fortes evidências indicando que sinapses biológicas só se modificam via regras locais, como por exemplo a regra de Hebb. Mas se aplicarmos regras locais numa rede com múltiplas saídas, todos os neurônios da saída serão equivalentes e darão respostas redundantes. A rede será bastante ineficiente. Um modo de contornar este problema é através da restrição dos campos receptivos dos neurônios de saída. Se cada neurônio acessar diferentes partes dos estímulos de entrada, a redundância diminui significativamente. Em contrapartida, ao mesmo tempo que a redundância diminui, também diminui a informação contida em cada neurônio; assim, devemos balancear os dois efeitos otimizando o campo receptivo. O valor ótimo, em geral, depende da natureza dos estímulos, sua estatística, e também do ruído intrínseco à rede. Objetivamos com este trabalho determinar a estrutura ótima de campos receptivos com aprendizado não-supervisionado para uma rede neural de uma camada em diversas condições medindo seu desempenho a partir de técnicas de reconstrução.

Redes neurais aplicadas ao reconhecimento de regiões promotoras na família Mycoplasmataceae

Este trabalho apresenta o estudo, investigação e realização de experimentos práticos, empregados na resolução do problema de reconhecimento de regiões promotoras em organismos da família Mycoplasmataceae. A partir disso, é proposta uma metodologia para a solução deste problema baseada nas Redes Neurais Artificiais. Os promotores são considerados trechos de uma seqüência de DNA que antecedem um gene, podem ser tratados como marcadores de uma seqüência de letras que sinalizam a uma determinada enzima um ponto de ligação. A posição onde se situa o promotor antecede o ponto de início do processo de transcrição, onde uma seqüência de DNA é transformada em um RNA mensageiro e, este potencialmente, em uma proteína. As Redes Neurais Artificiais representam modelos computacionais, inspirados no funcionamento de neurônios biológicos, empregadas com sucesso como classificadores de padrões. O funcionamento básico das Redes Neurais está ligado ao ajuste de parâmetros que descrevem um modelo representacional. Uma revisão bibliográfica de trabalhos relacionados, que empregam a metodologia de Redes Neurais ao problema proposto, demonstrou a sua viabilidade. Entretanto, os dados relativos à família Mycoplasmataceae apresentam determinadas particularidades de difícil compreensão e caracterização, num espaço restrito de amostras comprovadas. Desta forma, esta tese relata vários experimentos desenvolvidos, que buscam estratégias para explorar o conteúdo de seqüências de DNA, relativas à presença de promotores. O texto apresenta a discussão de seis experimentos e a contribuição de cada um para consolidação de um framework que agrega soluções robustas consideradas adequadas à solução do problema em questão.

Localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia : uma metodologia baseada em redes neurais artificiais

O presente trabalho apresenta uma nova metodologia de localização de faltas em sistemas de distribuição de energia. O esquema proposto é capaz de obter uma estimativa precisa da localização tanto de faltas sólidas e lineares quanto de faltas de alta impedância. Esta última classe de faltas representa um grande problema para as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, uma vez que seus efeitos nem sempre são detectados pelos dispositivos de proteção utilizados. Os algoritmos de localização de faltas normalmente presentes em relés de proteção digitais são formulados para faltas sólidas ou com baixa resistência de falta. Sendo assim, sua aplicação para localização de faltas de alta impedância resulta em estimativas errôneas da distância de falta. A metodologia proposta visa superar esta deficiência dos algoritmos de localização tradicionais através da criação de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais que poderá ser adicionado como uma rotina adicional de um relé de proteção digital. O esquema proposto utiliza dados oscilográficos pré e pós-falta que são processados de modo que sua localização possa ser estimada através de um conjunto de características extraídas dos sinais de tensão e corrente. Este conjunto de características é classificado pelas redes neurais artificiais de cuja saída resulta um valor relativo a distância de falta. Além da metodologia proposta, duas metodologias para localização de faltas foram implementadas, possibilitando a obtenção de resultados comparativos. Os dados de falta necessários foram obtidos através de centenas de simulações computacionais de um modelo de alimentador radial de distribuição. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do uso da metodologia proposta para localização de faltas em sistemas de distribuição de energia, especialmente faltas de alta impedância.

Mapas de complementaridade dos potenciais solar e eólico no estado do Rio Grande do Sul

A energia solar e a energia eólica são fontes de energias renováveis com potencial inesgotável e que não liberam contaminantes ao meio ambiente. O uso destas energias em conjunto, explorando a sua complementaridade, pode viabilizar economicamente e permitir um uso confiável deste sistema, denominado sistema híbrido fotovoltaico-eólico, podendo ser um sistema autônomo de geração de energia elétrica. Dependendo das aplicações, o sistema híbrido fotovoltaico-eólico pode apresentar vantagens em comparação ao sistema que utiliza somente uma das fontes de energia solar ou eólica, dito singelo. A elaboração de mapas de complementaridade dos potenciais solar e eólico no Estado do Rio Grande do Sul, permitiria um melhor aproveitamento de sistemas híbridos fotovoltaico-eólico neste Estado do Brasil. O uso desses mapas é de grande valia para a identificação de potenciais locais geográficos para o emprego de sistemas híbridos fotovoltaico-eólico no Estado do Rio Grande do Sul. Através de uma pesquisa dos dados existentes e dos métodos utilizados para estimar a radiação solar e a velocidade dos ventos, obtiveram-se valores das médias trimestrais correspondentes às quatro estações do ano (verão, outono, inverno e primavera) e a média anual, que possibilitaram a elaboração dos mapas de complementaridade dos potenciais solar e eólico para serem utilizados em sistemas híbridos fotovoltaico-eólico no Estado do Rio Grande do Sul para estes períodos. A metodologia utilizada para a obtenção dos dados de mapas da velocidade dos ventos a 10 metros de altura no Estado do Rio Grande do Sul fez uso de um programa de leitura de mapas de velocidade do vento a 50 metros de altura e de rugosidade e, após foi feita a correção para obtenção da velocidade do vento a 10 metros de altura. Os dados referentes à radiação solar horizontal também sofreram uma correção da inclinação, para a obtenção da radiação incidente em uma superfície inclinada, de forma a obter-se o melhor rendimento do módulo fotovoltaico. A conclusão obtida é que existem regiões no Estado do Rio Grande do Sul que apresentam um potencial energético fotovoltaico-eólico que viabilizariam o uso dos sistemas híbridos fotovoltaico-eólico, possibilitando uma opção a mais para o uso de energias alternativas.