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)

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

Influência de diferentes dietas na densidade óssea de calopsitas (Nymphicus hollandicus)

Pós-graduação em Ciência Animal - FMVA

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

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Uso de Redes Neurais ARTMAP Nebulosas para a classificação de padrões em sinais ECoG relacionados ao movimento dos dedos

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Obtenção de neurônios de redes neurais de base radial via agrupamento de dados por floresta de caminhos ótimos

Neste artigo é apresentada uma abordagem para aumentar a eficácia das Redes Neurais Artificiais de Funções de Base Radial utilizando um algoritmo de agrupamento de dados via Floresta de Caminhos Ótimos. Algumas técnicas comumente empregadas para essa tarefa, como o conhecido k-médias, requerem um determinado número de classes/agrupamentos prévio à sua execução. Embora o número de classes seja conhecido em problemas supervisionados, o número real de agrupamentos é difícil de ser encontrado, dado que uma classe pode ser representada por mais de um agrupamento. Experimentos em nove bases de dados, em conjunto com análises estatísticas, demonstraram que o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um melhor desempenho que a técnica k-médias, bem como encontra as médias das distribuições Gaussianas em posições muito similares às encontradas por este último. Entretanto, o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um custo computacional maior, dado que a sua etapa de treinamento é mais custosa que a da técnica k-médias.

Mapeamento da cinemática inversa de um manipulador robótico utilizando redes neurais artificiais configuradas em paralelo

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Avaliação da densidade mineral óssea e os fatores a ela associados em indivíduos adultos com Diabetes Mellitus

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Densidade mineral óssea de adolescentes saudáveis do sexo feminino

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

Avaliação da densidade mineral óssea em mulheres na pós-menopausa tratadas de câncer e mama

Pós-graduação em Ginecologia, Obstetrícia e Mastologia - FMB

Avaliação da sensibilidade insulínica, transdução do sinal insulínico e da densidade mineral óssea em ratas tratadas com fluoreto de sódio

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise da pevalência da osteoporose e dos principais fatores associados á perda óssea em portadores de cirrose

Pós-graduação em Fisiopatologia em Clínica Médica - FMB

Fatores de risco para osteoporose em mulheres na pós-menopausa do sudeste brasileiro

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

Densidade mineral óssea em cadelas submetidas à ovarioisterectomia com e sem reposição estrogênica oral

Estudaram-se os efeitos da ovarioisterectomia na densidade mineral óssea de cadelas e da reposição de estrógenos após a cirurgia. Foram utilizadas 12 cadelas, sem raça definida, entre dois e seis anos de idade e pesos entre 5 e 15kg. Os animais, submetidos à ovarioisterectomia, foram separados em dois grupos de seis. Um grupo serviu como controle, e o outro recebeu estrógenos naturais conjugados na dose de 0,01mg/kg via oral a cada 48 horas, durante 12 meses. No dia da cirurgia e após 12 meses, foram feitas radiografias com vistas à densitometria óptica em imagem radiográfica. A ovarioisterectomia diminuiu a densidade óssea, e a reposição estrogênica, na dose utilizada, foi capaz de preservá-la.