Combinando sistemas de informação geográfica e redes neurais GMDH para prever densidades demográficas

The aim of this work is to advance a new approach for estimating demographic density, through combining a Geographic Information System with GMDH Neural Networks. The model that is suggested parts the analyzed space into a rectangular grid formed by multiple cells measuring 0.01 km2 each. The forecasts are elaborated based on the demographic density in each cell and in its neighboring cells at a given time. Despite the limited availability of data during the modeling phase, the utilization of this method for studying a Brazilian medium-sized city presented promising results.

Uma abordagem baseada em redes neurais artificiais para a estimação de densidade de solo

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana

As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.

Associação entre espessura da pele e densidade óssea em mulheres adultas

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

Efeitos do treinamento resistido sobre variáveis relacionadas com a baixa densidade óssea de mulheres menopausadas tratadas com alendronato

A osteoporose é uma doença crônica que atinge o esqueleto humano. OBJETIVO: Verificar os efeitos do treinamento resistido sobre a densidade mineral óssea (DMO), força muscular, equilíbrio e qualidade de vida em mulheres menopausadas em tratamento com alendronato. MÉTODOS: Participaram do estudo 16 voluntárias. Elas foram separadas em dois grupos: que praticaram o treino resistido (n = 9, 49,7 ± 4,2 idade) e que constituíram o grupo controle (n = 7, 53,8 ± 4,4 idade). Os instrumentos de avaliação seguintes foram usados: a absorciometria de dupla energia por raios X -DXA (que mediu a coluna lombar L2-L4, colo do fêmur, triângulo de Wards e trocanter maior), o Osteoporosis Assessment Questionnaire (OPAQ) e um teste de equilíbrio. O treinamento foi periodizado em 12 meses, divididos em seis ciclos com intensidade de 70-90% da carga máxima (10RM). Testes paramétricos (t ou Wilcoxon), para análise intragrupo e (Anova) para intergrupos, foram usados. RESULTADOS: Foram encontradas diferenças significativas favoráveis ao grupo que treinou nos sítios da lombar L2-L4 (6,8%, p = 0,001), colo do fêmur (4,8%, p = 0,005) e trocanter (0,76%, p = 0,005). Além de diferenças significativas também para o equilíbrio corporal (21,4%, p = 0,001), qualidade de vida (9,1%, p = 0,001) e todas as medidas de força como na pressão de pernas 45° (49,3%, p < 0,001). CONCLUSÃO: Os resultados sugerem que a metodologia aplicada ao treino resistido pode ser recomendada a mulheres menopausadas com baixa DMO.

Caracterização de leite bovino utilizando ultra-som e redes neurais artificiais

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

Caracterização de leite utilizando técnicas de ultra-som e redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise dos sinais radiográficos da densidade óssea mineral em radiografias panorâmicas em pacientes na pré e pós menopausa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise da densidade óssea de rádio-ulna de cães SRD utilizando o método de imersão

Imaging diagnosis is a medical specialty that uses imaging techniques to perform diagnosis. In diagnostic imaging various methods are used such as direct absorption of photons - SPA and DPA, radiographic photometry, the dual-energy radiographic absorptiometry - DEXA, ultrasound, magnetic resonance imaging, computed tomography and optical densitometry in radiographic image. The dog can be considered one of the most widely used animals in the study of bone diseases and searching for a reliable diagnosis, although not an ideal model for the study of osteoporosis, because these animals tend not to develop a decrease in bone mineral density. The objective of this study was to analyze bone density in mongrel dogs from the determination of the variation of density along the radio-ulna bone and also the mean value related to gender, weight and age of individuals. The density analysis carried out showed that for this data set, there is a significant difference in the case of gender and age of the animal and may generalize according to these variables. The only significant difference was found in the weight, which increases bone mass is related to weight gain through the growth of the animal

Efeito da plataforma vibratória na recuperação da densidade óssea de ratas ovariectomizadas

As mudanças demográficas decorrentes do envelhecimento populacional têm contribuído substancialmente para o aumento de doenças crônicas não transmissíveis relacionadas à idade, dentre elas está a osteoporose, considerada um dos principais problemas de saúde pública, por sua prevalência crescente e pela associação a fraturas em diversas áreas do corpo, com graves repercussões clínicas e sociais. Com isso vem se buscando cada vez mais alternativas de exercício físico válidas para o combate e prevenção a estas doenças ósseas. Como possível alternativa têm se estudado os efeitos e benefícios dos treinamentos realizados em Plataformas Vibratórias, equipamento que através de baixa amplitude e alta freqüência pode vir a influenciar positivamente nas capacidades físicas. Portanto, devido à escassez de informações acerca dos efeitos do exercício na plataforma vibratória sobre a microarquitetura dos ossos em indivíduos idosos e já acometidos pela osteoporose, o objetivo deste estudo foi, com um modelo animal, descrever através de imagens de Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV), a reação do tecido ósseo de ratas idosas ovariectomizadas ao exercício em Plataforma Vibratória. Para execução deste estudo foram utilizadas 20 ratas Wistar (Rattus Norvegicus Albinus Wistar), separadas em 4 grupos: Sedentário Controle (S), Sedentário Ovariectomizado (SO), Treinado Controle (T) e Treinado Ovariectomizado (TO). Como protocolo de treinamento a plataforma vibratória foi regulada com freqüência de 35 Hz e amplitude baixa (1 a 2 mm) e consistiu de uma fase de adaptação ao exercício e à vibração e após este período uma fase de treinamento. Para análise a região do osso selecionada foi o terço proximal da diáfise do fêmur. Como resultado, obtivemos que para o grupo SO a indução à osteoporose foi positiva quando comparada ao grupo S, que ...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

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.

Redes neurais e representação mental: um ensaio sobre harmonia e racionalidade

Investigaremos, a partir da perspectiva da Ciência Cognitiva, a noção de representação mental, no domínio da percepção visual humana. Ênfase é dada ao paradigma Conexionista, ou de Redes Neurais, de acordo com o qual tais representações mentais são descritas como estruturas emergentes da interação entre sistemas de processamento de informação que se auto-organizam - tais como o cérebro - e a luz estruturada no meio ambiente. Sugerimos que essa noção de representação mental indica uma solução para uma antiga polêmica, entre Representacionalistas e Eliminativistas, acerca da existência de representações mentais no sistema perceptual humano.

Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita

Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso de um número massivo de elementos processadores simples. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver uma rica classe de problemas de otimização. Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização restrita utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, uma rede de Hopfield modificada é desenvolvida cujos parâmetros internos são calculados usando a técnica de subespaço válido de soluções. A partir da obtenção destes parâmetros a rede tende a convergir aos pontos de equilíbrio que representam as possíveis soluções para o problema. Exemplos de simulação são apresentados para justificar a validade da abordagem proposta.

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.