Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

FOG: função de objetivo genérico para roteamento e alocação de comprimentos de onda em redes ópticas com tráfego de demanda estática

Esta tese de doutorado propõe uma formulação matemática para simulação de roteamento e alocação de comprimentos de onda em redes ópticas, sem a inclusão de restrições que não são inerentes ao problema básico e com o objetivo de ser aplicável a qualquer tipo de rede óptica com tráfego de demanda estática. O estabelecimento de uma rota seguida da seleção de um comprimento de onda é um dos pontos chave para o bom funcionamento de uma rede óptica, pois influencia na forma como os recursos da rede serão gerenciados. Assim, o processo de roteamento e alocação de comprimentos de onda em redes ópticas, conhecido como RWA (Routing and Wavelength Assignment), necessita de soluções que busquem a sua otimização. Entretanto, a despeito dos inúmeros estudos com o objetivo de otimizar o processo RWA, observa-se que não há, a priori, nenhuma solução que possa levar a uma padronização do referido processo. Considerando que a padronização é desejável na consolidação do uso de qualquer tecnologia, a Tese descrita neste trabalho é uma Função de Objetivo Genérico (FOG) que trata do processo de roteamento e alocação de comprimentos de onda, visando estabelecer uma base a partir da qual seja possível desenvolver um padrão ou vários padrões para redes ópticas. A FOG foi testada, via simulação, no processo de alocação de comprimentos de onda do inglês, Wavelength Assignment e no processo RWA como um todo. Em ambos os casos, os testes foram realizados considerando redes opacas, trazendo resultados surpreendentes, considerando a simplicidade da solução para um problema não trivial.

Proposta para minimizar penalidade do tráfego de melhor esforço (BE) em redes óticas passivas ethernet (EPON): análise através de modelo híbrido analítico/simulado

Neste trabalho, propõe-se uma melhoria na estratégia de escalonamento baseada em pesos das classes de tráfego em redes óticas passivas Ethernet – EPON, de modo a não penalizar demasiadamente a classe tipo melhor esforço (BE). Como suporte, desenvolveu-se um modelo híbrido analítico/simulado para análise de desempenho do fluxo de subida, baseado no atraso total de quadros. A modelagem foi feita utilizando Redes de Petri Coloridas Estocásticas (Stochastic Colored Petri Nets - SCPN) da qual se obtém, por simulação, o tamanho médio da fila que posteriormente é usado para, analiticamente, obter-se o atraso total. Não obstante ao crescimento de aplicações multimídia em tempo real, no ano de 2010, o tráfego tradicional na Internet (navegação web, email, mensagens instantâneas) classificado como melhor esforço ainda foi responsável, sozinho (excluindo transferência de arquivos P2P), por valores em torno de 18% do tráfego na Internet. Somando-se a este percentual as aplicações P2P, que também não são essencialmente sensíveis ao atraso, têm-se uma participação de 58% (o tráfego P2P foi no ano de 2010 responsável por aproximadamente 40% do volume total de informações trafegadas na Internet). Mesmo em previsões feitas para o ano de 2014 o tráfego BE ainda representará aproximadamente 40% do volume total de dados a serem trafegados nas redes IPs mundiais. Estes números demonstram que a preocupação com este tipo de tráfego não pode ser relegada a uma importância secundária em detrimento às aplicações que exigem maior qualidade de serviço. Tomando como base o escalonamento IPACT (Interleaved Polling with Adapting Cycle Time) esta dissertação demonstra que é possível, através da melhoria proposta, obter atrasos menores no tráfego de melhor esforço, sem que as classes de tráfego prioritárias ultrapassem as especificações de atraso recomendadas para cada uma destas.

Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Análise e desempenho de tráfego triple play em redes PLC de baixa tensão

Este trabalho faz uma análise de desempenho de aplicações triple play através da tecnologia Power Line Communication, fazendo uma abordagem direcionada para qualidade de serviço e qualidade de experiência. Apresenta resultados obtidos em cenários residenciais onde o uso desta tecnologia como última milha mostra-se uma solução passível de implementação diante dos testes realizados com transmissões de chamadas VoIP, transmissões de vídeo em alta definição e dados. O conceito de rede doméstica, interligando todos os pontos de uma casa, vem representando um novo rumo na definição de um padrão global, no qual a transmissão de dados por meio da fiação elétrica será uma das tecnologias empregadas e de maior destaque. Também será mostrado o desempenho das métricas avaliadas como jitter, largura de banda, perda de pacotes, PSNR, MOS, VQM, SSIM e suas correlações.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Classificação multivariada de ervas medicinais da Região Amazônica e suas infusões de acordo com sua composição mineral

ABSTRACT: In this study, the mineral composition of leaves and teas of medicinal plants was evaluated. Ca, Cu, Fe, Mg, Mn e Zn were determined in the samples using flame atomic absorption spectrometry. Principal component analysis was applied to discriminate the samples studied. The samples were divided within the 2 groups according to their mineral composition. Copper and iron were the variables that contributed most to the separation of the samples followed by Ca, Mg, Mn and Zn. The information in the principal component analysis was confirmed by the dendrogram obtained by hierarchical cluster analysis.

Influência do ruído de tráfego em edifícios e proposta de solução desenvolvida com auxílio de modelos numéricos

No Brasil, é grande o número de casas e apartamentos que sofrem a influência da poluição sonora. Atualmente, esta questão ganhou importante destaque no cenário local, uma vez que Belém-PA foi eleita a “Capital Nacional do Ruído” por vários anos, segundo dados obtidos pelo IBGE. Dentre os tipos mais comuns de poluição sonora, percebe-se que há uma maior queixa por parte da sociedade em relação ao c, o qual é inerente ao cotidiano de qualquer grande cidade. À medida que os problemas de ruído de tráfego aumentam, cresce a preocupação com o grau de incômodo gerado na população, justificando o desenvolvimento de meios para quantificar e reduzir tal desconforto, além da busca por uma regulamentação desta situação, através de normas brasileiras. Portanto, a condição do ruído de tráfego, enquanto principal agente de incômodo da população, no que se refere à poluição sonora, vem justificar a necessidade de realização de um estudo que vise o desenvolvimento de elementos de edificações, de novas geometrias e de composição de materiais existentes, tais que se minimize a penetração do ruído de tráfego aos ambientes internos dessas edificações. Assim, este trabalho apresenta os resultados de estudos do comportamento acústico em edificações situadas frontalmente às vias de grande fluxo de veículos e que sofrem interferências ocasionadas pelo ruído de tráfego gerado em excesso, por essas fontes veiculares. Para tanto, foram realizadas medições em campo numa edificação de 25 andares, em fase avançada de construção e escolhida como piloto para o presente estudo, o qual apresenta uma modelagem numérica da edificação modelo, com o auxílio do software ODEON.

Pesagem em movimento e caracterização do tráfego ferroviário com uso da técnica B-WIM

Nesta dissertação é apresentado o desenvolvimento de algoritmos para aplicação do método Bridge-Weigh In Motion (B-WIM) para a pesagem em movimento de trens e para a caracterização do tráfego ferroviário, permitindo-se obter informações sobre a velocidade de passagem dos trens, número e espaçamento entre eixos. Os sistemas B-WIM a partir de uma simples instrumentação permitem determinar as cargas por eixo de veículos em movimento, eliminando o efeito dinâmico. Foram implementados os algoritmos para a determinação dos valores referentes a geometria do trem e das cargas, que foi validado a partir de um exemplo teórico, onde se simulou a passagem de um trem de características conhecidas sobre a ponte e as cargas por eixos foram determinadas com 100% de exatidão. Além disso, foi feito um exemplo numérico em elementos finitos, de um viaduto em concreto armado para aplicação do método, onde foi feita a determinação das cargas por eixo para diferentes velocidades de passagem do trem. A fim de reduzir o tempo de processamento nas análises do exemplo numérico, foi desenvolvido um algoritmo para a geração de cargas nodais no modelo numérico que reduziram o tempo de processamento em até 96% quando comparado com a análise de múltiplos passos (“Multi-Step”), que simula automaticamente a passagem do trem sobre a estrutura. Finalmente, o método foi testado em um caso real a partir de monitorações realizadas em um viaduto de concreto armado da Estrada de Ferro Carajás. Apesar de não ter sido possível a determinação das cargas por eixo da locomotiva, foi possível medir precisamente o peso bruto total da locomotiva quando se utilizou o modelo constitutivo de Collins & Mitchell (1991) para o concreto.

Busca e classificação sistemática das proteínas oxigenases com ferro não hêmico em plantas

As proteínas oxigenases com ferro não hêmico compartilham um domínio conservado composto por oito histidinas, podem ser encontradas em organismos eucariotos e procariotos, e participam de importantes vias de biossíntese lipídica. Para compreender a relação evolutiva existente entre essas proteínas, foram realizadas análises comparativa e filogenética em procariotos e eucariotos que permitiram uma classificação dessa família, até então inexistente. A busca de seqüências resultou, após a curadoria, em uma coleção de 448 proteínas, pertencentes a 58 organismos previamente selecionados dentro dos principais taxa. O alinhamento múltiplo de seqüências gerado com a ferramenta MAFFT (BLOSUM 62; L-INS-i) mostrou a presença do domínio de histidinas com espaçamento conservado entre os motivos. A classificação das proteínas feita com o software CLANS gerou 28 grupos a partir da similaridade entre pares de seqüências. Dentre esses, 2 contêm seqüências que não tiveram similaridade com proteínas já caracterizadas e 48 seqüências não foram atribuídas a quaisquer dos grupos formados. As seqüências de plantas, representadas por 119 seqüências da coleção, foram distribuídas em 7 grupos correspondentes às funções C4 metilesterol monoxigenase, C5 esterol desaturase, ácido graxo hidroxilase, esfingolipídeo C4 monooxigenase, aldeído decarbonilase, β-caroteno hidroxilase e Acil-ACP desaturase. A análise filogenética, utilizando o método de máxima verossimilhança com a ferramenta PhyML, mostrou a formação de grupos bem definidos e que foram similares aos gerados por CLANS. Esses resultados começam a preencher a lacuna existente até o momento acerca da relação evolutiva e da classificação das oxigenases com ferro não hêmico. Além disso, sugerem que dentro dessa família ainda há proteínas com funções desconhecidas, reforçando a necessidade de realizar mais estudos de caracterização funcional das mesmas.