Extração semiautomática de rodovias no espaço-objeto: uso integrado de um estereopar de imagens aéreas e um MDT

Neste artigo é proposto um método semiautomático para extração de rodovias combinando um estereopar de imagens aéreas de baixa resolução com um poliedro gerado a partir de um modelo digital do terreno (MDT). O problema é formulado no espaço-objeto através de uma função objetivo que modela o objeto 'rodovia' como uma curva suave e pertencente a uma superfície poliédrica. A função objetivo proposta depende também de informações radiométricas, que são acessadas no espaço-imagem via relação de colinearidade entre pontos da rodovia no espaço-objeto e os correspondentes nos espaços imagem do estereopar. A linha poligonal que melhor modela a rodovia selecionada é obtida por otimização no espaço-objeto da função objetivo, tendo por base o algoritmo de programação dinâmica. O processo de otimização é iterativo e dependente do fornecimento por um operador de uma aproximação inicial para a rodovia selecionada. Os resultados obtidos mostraram que o método é robusto frente a anomalias existentes ao longo das rodovias, tais como obstruções causadas por sombras e árvores.

Modelagem matemática e simulação numérica do resfriamento rápido de morango com ar forçado

Este trabalho abordou o resfriamento rápido com ar forçado de morango via simulação numérica. Para tanto, foi empregado o modelo matemático que descreve o processo de transferência de calor, com base na lei de Fourier, escrito em coordenadas esféricas e simplificado para descrever o processo unidimensional. A resolução da equação expressa pelo modelo matemático deu-se por meio da implementação de um algoritmo, fundamentado no esquema explícito do método numérico das diferenças finitas, executado no ambiente de computação científica MATLAB 6.1. A validação do modelo matemático foi realizada a partir da comparação de dados teóricos com dados obtidos num experimento, no qual morangos foram resfriados com ar forçado. Os resultados mostraram que esse tipo de investigação para a determinação do coeficiente de transferência de calor por convecção é promissora como ferramenta no suporte à decisão do uso ou desenvolvimento de equipamentos na área de resfriamento rápido de frutos esféricos com ar forçado.

Proposta metodológica para avaliação de controlador automático de seções e pulverização

Na aplicação de produtos fitossanitários, a utilização de equipamentos que controlam automaticamente as seções da barra e a pulverização já é realidade; entretanto, ainda não há resultados que demonstrem a sua eficácia. Por esse motivo, este trabalho teve por finalidade desenvolver uma metodologia para a avaliação de um equipamento que controla automaticamente as seções e a pulverização. Avaliou-se um controlador automático de seções e pulverização de mercado, e, para tanto, foram utilizados três níveis de acurácia do sinal de GPS (algoritmo interno, SBAS e RTK), três ângulos para a simulação de entrada e saída da barra de pulverização em relação à borda do talhão (0; 45 e 60º ) e três velocidades de trabalho (1,66; 5,00 e 8,33 m s-1). A metodologia proposta possibilitou a determinação dos tempos e distâncias de abertura e fechamento das seções. Os coeficientes de variação para os tempos e distâncias de abertura e fechamento das seções indicaram uma variação considerável. Houve interações significativas em função do tipo de sinal de GPS. A configuração recomendada pelo fabricante e adotada para a avaliação do controlador automático de seções e pulverização não atende a todas as situações simuladas.

Image analysis for assessing broiler breeder behavior response to thermal environment

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

Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo

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

Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial: um estudo da capacidade de agrupamento para a classificação de pixels

Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada com função de base radial, que é capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios. Um algoritmo de aprendizado foi aplicado com sucesso nesta rede pulsada, que se mostrou capaz de mapear uma seqüência de pulsos de entrada em uma seqüência de pulsos de saída. Mais recentemente, um método baseado no uso de campos receptivos gaussianos foi proposto para codificar dados constantes em uma seqüência de pulsos temporais. Este método tornou possível a essa rede lidar com dados computacionais. O processo de aprendizado desta nova rede não se encontra plenamente compreendido e investigações mais profundas são necessárias para situar este modelo dentro do contexto do aprendizado de máquinas e também para estabelecer as habilidades e limitações desta rede. Este trabalho apresenta uma investigação desse novo classificador e um estudo de sua capacidade de agrupar dados em três dimensões, particularmente procurando estabelecer seus domínios de aplicação e horizontes no campo da visão computacional.

Fundamentos de otimização por inteligência de enxames: uma visão geral

Este artigo apresenta uma breve revisão de alguns dos mais recentes métodos bioinspirados baseados no comportamento de populações para o desenvolvimento de técnicas de solução de problemas. As metaheurísticas tratadas aqui correspondem às estratégias de otimização por colônia de formigas, otimização por enxame de partículas, algoritmo shuffled frog-leaping, coleta de alimentos por bactérias e colônia de abelhas. Os princípios biológicos que motivaram o desenvolvimento de cada uma dessas estratégias, assim como seus respectivos algoritmos computacionais, são introduzidos. Duas aplicações diferentes foram conduzidas para exemplificar o desempenho de tais algoritmos. A finalidade é enfatizar perspectivas de aplicação destas abordagens em diferentes problemas da área de engenharia.

Inferência bayesiana aplicada à estimação de herdabilidades dos parâmetros da curva de crescimento de fêmeas da raça Nelore

Objetivou-se estimar parâmetros genéticos, utilizando inferência Bayesiana, para as estimativas dos parâmetros individuais de peso à maturidade (Â) e taxa de crescimento, obtidos pela função de crescimento Brody. O arquivo estava constituído de 14.563 registros de pesos e idades referentes a 1.158 fêmeas da raça Nelore, participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore. Para a análise das estimativas dos parâmetros da curva, via inferência bayesiana, foi proposto um modelo animal unicaráter, que incluiu como fixo o efeito de grupo contemporâneo (animais nascidos no mesmo estado, no mesmo trimestre do ano, mesmo ano e mesmo regime alimentar) e como aleatórios os efeitos genético direto e residual. Nessa análise, foram utilizados dois diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs, de 550 e 1.100 mil ciclos, com períodos de descarte amostral de 50 e 100 mil ciclos, respectivamente, e amostragens a cada 500 e 1.000 ciclos, respectivamente. As médias posteriores da variância genética aditiva e residual foram próximas, tanto para  quanto para a, mesmo quando implementados diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs. Os coeficientes de herdabilidade estimados para Â, variaram de 0,44 a 0,46, amplitude semelhante aos 0,46 a 0,48 obtidos para as estimativas de. Essas magnitudes indicam que a seleção pode ser usada como instrumento para alterar a forma da curva de crescimento desses animais. Entretanto, o uso das informações obtidas, visando à alteração da curva de crescimento dos animais, deve ser feito com grande cautela, uma vez que as características a serem trabalhadas na modificação do formato da curva de crescimento, de acordo com resultados da literatura especializada, são negativamente correlacionadas.

Um problema de programação da produção numa fundição automatizada

Este trabalho apresenta a modelagem de um problema particular de Programação da Produção numa Fundição Automatizada e sua resolução por um algoritmo de busca heurística, que explora a estrutura do problema.

Determinação de caminhos k-críticos em redes PERT

Neste trabalho, apresenta-se um estudo sobre os principais métodos para identificar os caminhos de maior duração em redes PERT, denominados na literatura de caminhos k-críticos (quando k = 1, tem-se o caminho mais longo, conhecido tradicionalmente por caminho crítico; quando k = 2, tem-se o segundo caminho mais longo, e assim sucessivamente). São discutidos três algoritmos apresentados na literatura e propõe-se um novo procedimento, denominado algoritmo da folga mínima, que apresenta algumas vantagens sobre os anteriores. O comportamento do algoritmo da folga mínima, quando aplicado a redes PERT, é verificado por meio de simulação.

Uma nova heurística para o problema de minimização de trocas de ferramentas

O problema de minimização de troca de ferramentas (MTSP) busca uma sequência de processamento de um conjunto de tarefas, de modo a minimizar o número de trocas de ferramentas requeridas. Este trabalho apresenta uma nova heurística para o MTSP, capaz de produzir bons limitantes superiores para um algoritmo enumerativo. Esta heurística possui duas fases: uma fase construtiva que é baseada em um grafo em que os vértices correspondem a ferramentas e existe um arco k = (i, j) que liga os vértices i e j se e somente se as ferramentas i e j são necessárias para a execução de alguma tarefa k; e uma fase de refinamento baseada na meta-heurística Busca Local Iterativa. Resultados computacionais mostram que a heurística proposta tem um bom desempenho para os problemas testados, contribuindo para uma redução significativa no número de nós gerados de um algoritmo enumerativo.

Utilização de redes neurais artificiais para a determinação do número de refeições diárias de um restaurante universitário

OBJETIVO: Construir uma rede neural artificial para auxiliar os gestores de restaurantes universitários na previsão de refeições diárias. MÉTODOS: O estudo foi desenvolvido a partir do levantamento de oito variáveis que influenciam o número de refeições diárias servidas no restaurante universitário. Utiliza-se o algoritmo de treinamento Backpropagation. Os resultados por meio da rede são comparados com os da série estudada e com resultados da estimação por média aritmética simples. RESULTADOS: A rede proposta acompanha as inúmeras alterações que ocorrem no número de refeições diárias do restaurante universitário. em 73% dos dias analisados, o método das redes neurais artificiais apresenta uma taxa de acerto maior do que o método da média aritmética simples. CONCLUSÃO: A rede neural artificial mostrou-se mais adequada para a previsão do número de refeições do que a metodologia de média simples ou quando a decisão do número de refeições é feita de forma subjetiva, sem critérios científicos.

Estratégias para a redução de ciclos da serra no problema de corte de estoque na indústria moveleira

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Organização prosódica e interpretação de canções: a frase entonacional em quatro diferentes interpretações de Na batucada da vida

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Classificação da curvatura de vertentes em perfil via Thin Plate Spline e Inferência Fuzzy

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)