Modelo de avaliação de maturidade em gerenciamento de projetos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Novel expert system for defining power quality compensators

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Expert system to detect incipient fauts in rotating machines using fuzzy logic and virtual instrumentation

This paper refers to the design of an expert system that captures a waveform through the use of an accelerometer, processes the signal and converts it to the frequency domain using a Fast Fourier Transformer to then, using artificial intelligence techniques, specifically Fuzzy Reasoning, it determines if there is any failure present in the underlying mode of the equipment, such as imbalance, misalignment or bearing defects.

Sistema fuzzy para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Fuzzy modeling to predict chicken egg hatchability in commercial hatchery

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modeling of optoelectronic devices through neuro-fuzzy architectures

The advantages offered by the electronic component LED (Light Emitting Diode) have caused a quick and wide application of this device in replacement of incandescent lights. However, in its combined application, the relationship between the design variables and the desired effect or result is very complex and it becomes difficult to model by conventional techniques. This work consists of the development of a technique, through comparative analysis of neuro-fuzzy architectures, to make possible to obtain the luminous intensity values of brake lights using LEDs from design data.

Electric load forecasting using a fuzzy ART&ARTMAP neural network

This work presents a neural network based on the ART architecture ( adaptive resonance theory), named fuzzy ART& ARTMAP neural network, applied to the electric load-forecasting problem. The neural networks based on the ARTarchitecture have two fundamental characteristics that are extremely important for the network performance ( stability and plasticity), which allow the implementation of continuous training. The fuzzy ART& ARTMAP neural network aims to reduce the imprecision of the forecasting results by a mechanism that separate the analog and binary data, processing them separately. Therefore, this represents a reduction on the processing time and improved quality of the results, when compared to the Back-Propagation neural network, and better to the classical forecasting techniques (ARIMA of Box and Jenkins methods). Finished the training, the fuzzy ART& ARTMAP neural network is capable to forecast electrical loads 24 h in advance. To validate the methodology, data from a Brazilian electric company is used. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.

Structural damage detection by fuzzy clustering

The development of strategies for structural health monitoring (SHM) has become increasingly important because of the necessity of preventing undesirable damage. This paper describes an approach to this problem using vibration data. It involves a three-stage process: reduction of the time-series data using principle component analysis (PCA), the development of a data-based model using an auto-regressive moving average (ARMA) model using data from an undamaged structure, and the classification of whether or not the structure is damaged using a fuzzy clustering approach. The approach is applied to data from a benchmark structure from Los Alamos National Laboratory, USA. Two fuzzy clustering algorithms are compared: fuzzy c-means (FCM) and Gustafson-Kessel (GK) algorithms. It is shown that while both fuzzy clustering algorithms are effective, the GK algorithm marginally outperforms the FCM algorithm. (C) 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Índice fuzzy de conforto térmico para frangos de corte

A estimativa de conforto térmico na avicultura moderna é importante para que sistemas de climatização possam ser acionados no tempo correto, diminuindo perdas e aumentando rendimentos. Embora a literatura corrente apresente alguns índices de conforto térmico, que são aplicados para essa estimativa, estes são baseados apenas em condições do ambiente térmico e não consideram fatores importantes inerentes aos animais, tais como genética e capacidade de aclimatação, provendo, geralmente, uma estimativa inadequada do conforto térmico das aves. Este trabalho desenvolveu o Índice Fuzzy de Conforto Térmico (IFCT), com o intuito de estimar o conforto térmico de frangos de corte, considerando que o mecanismo usado pelas aves para perda de calor em ambientes fora da zona termoneutra é a vasodilatação periférica, que aumenta a temperatura superficial, e que pode ser usada como indicador do estado de conforto. O IFCT foi desenvolvido a partir de dois experimentos, que proporcionaram 108 cenários ambientais diferentes. Foram usadas imagens termográficas infravermelhas, para o registro dos dados de temperaturas superficiais das penas e da pele, e o grau de empenamento das aves. Para os mesmos cenários de ambiente térmico observados nos experimentos, foram comparados os resultados obtidos usando o IFCT e o Índice de Temperatura e Umidade (ITU). Os resultados validaram o IFCT para a estimativa do conforto térmico de frangos de corte, sendo específico na estimativa de condições de perigo térmico, usual em alojamentos em países de clima tropical. Essa característica é desejável em modelos que estimem o bem-estar térmico de frangos de corte, pois situações classificadas como perigo acarretam no dispêndio de recursos para evitar perdas produtivas.

Establishing the risk of neonatal mortality using a fuzzy predictive model

O objetivo do artigo foi avaliar o uso da lógica fuzzy para estimar possibilidade de óbito neonatal. Desenvolveu-se um modelo computacional com base na teoria dos conjuntos fuzzy, tendo como variáveis peso ao nascer, idade gestacional, escore de Apgar e relato de natimorto. Empregou-se o método de inferência de Mamdani, e a variável de saída foi o risco de morte neonatal. Criaram-se 24 regras de acordo com as variáveis de entrada, e a validação do modelo utilizou um banco de dados real de uma cidade brasileira. A acurácia foi estimada pela curva ROC; os riscos foram comparados pelo teste t de Student. O programa MATLAB 6.5 foi usado para construir o modelo. Os riscos médios foram menores para os que sobreviveram (p < 0,001). A acurácia do modelo foi 0,90. A maior acurácia foi com possibilidade de risco igual ou menor que 25% (sensibilidade = 0,70, especificidade = 0,98, valor preditivo negativo = 0,99 e valor preditivo positivo = 0,22). O modelo mostrou acurácia e valor preditivo negativo bons, podendo ser utilizado em hospitais gerais.

Uma abordagem fuzzy para a avaliação técnico-econômica de redes de acesso

O surgimento de novas tecnologias e serviços vem impondo mudanças substanciais ao tradicional sistema de telecomunicações. Múltiplas possibilidades de evolução do sistema fazem da etapa de planejamento um procedimento não só desejável como necessário, principalmente num ambiente de competitividade. A utilização de metodologias abrangentes e flexíveis que possam auxiliar no processo de decisão, fundadas em modelos de otimização, parece um caminho inevitável. Este artigo propõe um modelo de programação linear inteiro misto para ajudar no planejamento estratégico de sistemas de telecomunicações, e em particular da rede de acesso. Os principais componentes de custo e receita são identificados e o modelo é desenvolvido para determinar a configuração da rede (serviços, tecnologias, etc) que maximize a receita esperada pelo operador do sistema. O conceito de números fuzzy é adotado para avaliar o risco técnico-econômico em situações de imprecisão nos dados de demanda. Resultados de experimentos computacionais são apresentados e discutidos.

Leak detection in petroleum pipelines using a fuzzy system

A methodology for pipeline leakage detection using a combination of clustering and classification tools for fault detection is presented here. A fuzzy system is used to classify the running mode and identify the operational and process transients. The relationship between these transients and the mass balance deviation are discussed. This strategy allows for better identification of the leakage because the thresholds are adjusted by the fuzzy system as a function of the running mode and the classified transient level. The fuzzy system is initially off-line trained with a modified data set including simulated leakages. The methodology is applied to a small-scale LPG pipeline monitoring case where portability, robustness and reliability are amongst the most important criteria for the detection system. The results are very encouraging with relatively low levels of false alarms, obtaining increased leakage detection with low computational costs. (c) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.

Lógica fuzzy na avaliação da fertilidade do solo e produtividade do café conilon

The objective of this study was to analyze, using the geoestatistic and a system of classification fuzzy, the fertility of an experimental area with base in chemical attributes of the soil and its relationship with the productivity of the conilon coffee. The study was accomplished in the experimental farm of the INCAPER - ES. The soil samples were collected in the depth of 0 - 0.2 m, being analyzed the attributes: matches, potassium, calcium and magnesium, aluminum, sum of bases, cation exchange capacity (pH 7), and saturation percentage. The data were submitted to a descriptive, exploratory, and geostatistical analysis. A system of fuzzy classification was applied using the attributes described to infer about the fertility of the soil and its relationship with the productivity of the culture. The fertility possibility presented positive spatial relationship with the productivity of the culture, with higher values of this where the possibility of fertile soil is superior.

Case-based system: Indexing and retrieval with fuzzy hypercube

In some applications with case-based system, the attributes available for indexing are better described as linguistic variables instead of receiving numerical treatment. In these applications, the concept of fuzzy hypercube can be applied to give a geometrical interpretation of similarities among cases. This paper presents an approach that uses geometrical properties of fuzzy hypercube space to make indexing and retrieval processes of cases.

Avaliação do uso da terra em micro̧bacia utilizando uma matriz de partição fuzzy

Informatics evolution presently offers the possibility of new technique and methodology development for studies in all human knowledge areas. In addition, the present personal computer capacity of handling a large volume of data makes the creation and application of new analysis tools easy. This paper aimed the application of a fuzzy partition matrix to analyze data obtained from the Landsat 5 TMN sensor, in order to elaborate the supervised classification of land use in Arroio das Pombas microbasin in Botucatu, SP, Brazil. It was possible that one single training area present input in more than one covering class due to weight attribution at the signature creation moment. A change in the classification result was also observed when compared to maximum likelihood classification, mainly when related to bigger uniformity and better class edges classification.