64 resultados para linguistic variables,

em Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho"


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A lógica fuzzy admite infinitos valores lógicos intermediários entre o falso e o verdadeiro. Com esse princípio, foi elaborado neste trabalho um sistema baseado em regras fuzzy, que indicam o índice de massa corporal de animais ruminantes com objetivo de obter o melhor momento para o abate. O sistema fuzzy desenvolvido teve como entradas as variáveis massa e altura, e a saída um novo índice de massa corporal, denominado Índice de Massa Corporal Fuzzy (IMC Fuzzy), que poderá servir como um sistema de detecção do momento de abate de bovinos, comparando-os entre si através das variáveis linguísticas )Muito BaixaM, ,BaixaB, ,MédiaM, ,AltaA e Muito AltaM. Para a demonstração e aplicação da utilização deste sistema fuzzy, foi feita uma análise de 147 vacas da raça Nelore, determinando os valores do IMC Fuzzy para cada animal e indicando a situação de massa corpórea de todo o rebanho. A validação realizada do sistema foi baseado em uma análise estatística, utilizando o coeficiente de correlação de Pearson 0,923, representando alta correlação positiva e indicando que o método proposto está adequado. Desta forma, o presente método possibilita a avaliação do rebanho, comparando cada animal do rebanho com seus pares do grupo, fornecendo desta forma um método quantitativo de tomada de decisão para o pecuarista. Também é possível concluir que o presente trabalho estabeleceu um método computacional baseado na lógica fuzzy capaz de imitar parte do raciocínio humano e interpretar o índice de massa corporal de qualquer tipo de espécie bovina e em qualquer região do País.

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In some applications with case-based system, the attributes available for indexing are better described as linguistic variables instead of receiving numerical treatment. In these applications, the concept of fuzzy hypercube can be applied to give a geometrical interpretation of similarities among cases. This paper presents an approach that uses geometrical properties of fuzzy hypercube space to make indexing and retrieval processes of cases.

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

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Pós-graduação em Estudos Linguísticos - IBILCE

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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In this paper, we investigate to which extent social variables act on the medial vowel raising phenomenon in the Portuguese variety spoken in São José do Rio Preto, a city in the countryside of São Paulo State. Based on the theoretical-methodological model of Sociolinguistics Variacionist, we analyse speech samples from this city, the Iboruna database. The results show that the vowel raising applies: (i) for both men and women; (ii) in all age groups and, (iii) in all levels of formal education. Taking into consideration the results of analysis of social and linguistic variables selected by the program GoldVarb, we find evidences that vowel raising phenomenon is not sensitive to social pressures in the speech community studied, which allows us to affirm that it is not a phenomenon socially stigmatized and the variation in its implementation is more strongly subject to linguistic variables.

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In the search for productivity increase, industry has invested on the development of intelligent, flexible and self-adjusting method, capable of controlling processes through the assistance of autonomous systems, independently whether they are hardware or software. Notwithstanding, simulating conventional computational techniques is rather challenging, regarding the complexity and non-linearity of the production systems. Compared to traditional models, the approach with Artificial Neural Networks (ANN) performs well as noise suppression and treatment of non-linear data. Therefore, the challenges in the wood industry justify the use of ANN as a tool for process improvement and, consequently, add value to the final product. Furthermore, Artificial Intelligence techniques such as Neuro-Fuzzy Networks (NFNs) have proven effective, since NFNs combine the ability to learn from previous examples and generalize the acquired information from the ANNs with the capacity of Fuzzy Logic to transform linguistic variables in rules.

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The fuzzy logic accepts infinite intermediate logical values between false and true. In view of this principle, a system based on fuzzy rules was established to provide the best management of Catasetum fimbriatum. For the input of the developed fuzzy system, temperature and shade variables were used, and for the output, the orchid vitality. The system may help orchid experts and amateurs to manage this species. ?Low? (L), ?Medium? (M) and ?High? (H) were used as linguistic variables. The objective of the study was to develop a system based on fuzzy rules to improve management of the Catasetum fimbriatum species, as its production presents some difficulties, and it offers high added value

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The objective of this work was to evaluate the effect of environmental variables on dairy buffaloes physiology in two different places after milking, shaded plus artificial ventilation and another one non-shaded, in Ribeira Valley, São Paulo State, Brazil. Data on the respiratory rate (RR) and the surface temperature (ST) at udder, neckmiddle, forehead, back middle and rump were collected in 12 dairy buffaloes at autumn. In the same way, it were recorded the black globe temperature in the sun (GTS) and in the shade (GTNS), air temperature and wind speed at padronized height of 1.60 meters. All data were collected at 10:30am and 1:30pm. The results showed statistical difference among black globe temperature, wind speed, RR and ST (P<0.01) in two treatments.The results showed the necessity of protection against the solar radiation in the buffaloes, even in periods of warm climates.

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As condições de ambiente térmico e aéreo, no interior de instalações para animais, alteram-se durante o dia, devido à influência do ambiente externo. Para que análises estatísticas e geoestatísticas sejam representativas, uma grande quantidade de pontos distribuídos espacialmente na área da instalação deve ser monitorada. Este trabalho propõe que a variação no tempo das variáveis ambientais de interesse para a produção animal, monitoradas no interior de instalações para animais, pode ser modelada com precisão a partir de registros discretos no tempo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método numérico para corrigir as variações temporais dessas variáveis ambientais, transformando os dados para que tais observações independam do tempo gasto durante a aferição. O método proposto aproximou os valores registrados com retardos de tempo aos esperados no exato momento de interesse, caso os dados fossem medidos simultaneamente neste momento em todos os pontos distribuídos espacialmente. O modelo de correção numérica para variáveis ambientais foi validado para o parâmetro ambiental temperatura do ar, sendo que os valores corrigidos pelo método não diferiram pelo teste Tukey, a 5% de probabilidade dos valores reais registrados por meio de dataloggers.

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