Previsão de demanda de cargas elétricas por seleção de variáveis stepwise e redes neurais artificiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Projeto e implementação de redes neurais artificiais em distintos níveis de abstrações para o reconhecimento de deficiências de diversos macronutrientes e cultivares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Monitoramento e identificação de falhas em estruturas aeronáuticas e mecânicas utilizando técnicas de computação inteligente

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Contagem automatizada de veículos utilizando segmentação estatística

In this work was developed a program capable of performing automatic counting of vehicles on roads. The problem of counting vehicles is using expensive techniques for its realization, techniques which often involve manual counting or degradation of the pavement. The main motivation for this work was the importance that the vehicle counting represents to the Traffic Engineer, being essential to analyze the performance of the roads, allowing to measure the need for installation of traffic lights, roundabouts, access ways, among other means capable of ensuring a continuous flow and safe for vehicles. The main objective of this work was to apply a statistical segmentation technique recently developed, based on a nonparametric linear regression model, to solve the segmentation problem of the program counter. The development program was based on the creation of three major modules, one for the segmentation, another for the tracking and another for the recognition. For the development of the segmentation module, it was applied a statistical technique combined with the segmentation by background difference, in order to optimize the process. The tracking module was developed based on the use of Kalman filters and application of simple concepts of analytical geometry. To develop the recognition module, it was used Fourier descriptors and a neural network multilayer perceptron, trained by backpropagation. Besides the development of the modules, it was also developed a control logic capable of performing the interconnection among the modules, mainly based on a data structure called state. The analysis of the results was applied to the program counter and its component modules, and the individual analysis served as a means to establish the par ameter values of techniques used. The find result was positive, since the statistical segmentation technique proved to be very useful and the developed program was able to count the vehicles belonging to the three goal..

Uso de redes neurais com adaptação de pesos por modos deslizantes para controle de sistemas e aplicações em máquinas elétricas

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Seleção de materiais e design: um método com base nas redes neurais artificiais

Pós-graduação em Design - FAAC

Desenvolvimento de um sistema inteligente para o diagnóstico e prognóstico de falhas em sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Utilização de redes neurais artificiais aplicadas na discriminação de padrões de doenças florestais

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Supervisão da furação com foco na estimativa do diâmetro do furo

Processos automatizados, como a furação, podem melhorar com o uso de métodos de controle e supervisão, com destaque para sensores e redes neurais artificiais. Neste estudo, foram utilizados diferentes sensores instalados em máquina-ferramenta para o registro dos sinais de força de avanço, potência elétrica, aceleração e sinal acústico, durante a furação de corpos de prova compostos por uma liga de titânio seguida de uma liga de alumínio. Os sinais e os diâmetros dos furos medidos na furação das amostras foram utilizados no treinamento da rede neural artificial. Os erros foram apresentados e analisados. Os resultados demonstraram alta capacidade da rede em estimar o diâmetro do furo nas diferentes condições de usinagem com erros baixos e até mesmo desprezíveis para a maior parte das aplicações industriais, mostrando assim eficiência do método proposto.

Utilização dos parâmetros físico-químicos e redes neurais artificiais na identificação dos méis de abelhas (Apis mellifera L.) produzidos no verão e inverno na microrregião de Campos de Jordão, São Paulo

The objective of this work was to typify, through physicochemical parameters, honey from Campos do Jordão’s microrregion, and verify how samples are grouped in accordance with the climatic production seasonality (summer and winter). It were assessed 30 samples of honey from beekeepers located in the cities of Monteiro Lobato, Campos do Jordão, Santo Antonio do Pinhal e São Bento do Sapucaí-SP, regarding both periods of honey production (November to February; July to September, during 2007 and 2008; n = 30). Samples were submitted to physicochemical analysis of total acidity, pH, humidity, water activity, density, aminoacids, ashes, color and electrical conductivity, identifying physicochemical standards of honey samples from both periods of production. Next, we carried out a cluster analysis of data using k-means algorithm, which grouped the samples into two classes (summer and winter). Thus, there was a supervised training of an Artificial Neural Network (ANN) using backpropagation algorithm. According to the analysis, the knowledge gained through the ANN classified the samples with 80% accuracy. It was observed that the ANNs have proved an effective tool to group samples of honey of the region of Campos do Jordao according to their physicochemical characteristics, depending on the different production periods.

Modelagem da irradiação direta na incidência normal em Botucatu: aprendizado de máquina, estatístico e linke

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Resolvendo problemas de fluxo de potência ótimo DC através de uma rede de hopfield modificada

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