Discriminação entre pacientes normais e hemiplégicos utilizando plataforma de força e redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicações de redes neurais e neuro fuzzy em engenharia biomédica e agronomia

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Classificação de níveis de desgaste de dressadores de ponta única utilizando sinais de emissão acústica e redes neurais artificiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

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

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de redes neurais artificiais no monitoramento da operação de dressagem

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de redes neurais no controle de teores de cobre e ouro do depósito de Chapada (GO)

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Projeto otimizado de redes neurais artificiais para predição da rugosidade em processos de usinagem com a utilização da metodologia de projeto de experimentos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Redes neurais aplicadas em processos de usinagem da madeira

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Previsão da velocidade dos ventos por redes neurais artificiais e arima de box & jenkins

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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.

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.