6 resultados para heterogeneous regressions algorithms

em Universidade Federal do Pará


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Gerenciamento de recursos de rádio é um tema importante e desafiador em redes sem fio. Na próxima geração de redes (redes 4G) esse tema é ainda mais desafiador devido à necessidade de gerenciamento de recursos das diversas redes sem fio de forma conjunta. Algoritmos de controle de admissão de chamadas (CAC) é uma alternativa viável e amplamente estudada em redes homogêneas para este fim. Contudo, os algoritmos de CAC propostos para redes homogêneas não são adequados para a próxima geração de redes sem fio por não possuírem uma visão global do sistema. Diante da importância de gerenciamento de recursos de rádio e da escassez de algoritmos de CAC destinados às redes heterogêneas, tem-se este tema como foco primário deste trabalho. Além da confecção de um modelo para controle conjunto de admissão de chamadas através da utilização de processos semi-markovianos de decisão, dada a existência de um conglomerado de tecnologias de acesso sem fio atuando colaborativamente, um estudo é realizado buscando-se avaliar o impacto da proporcionalidade existente entre os tamanhos de áreas de coberturas, no desempenho do sistema.

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O avanço nas áreas de comunicação sem fio e microeletrônica permite o desenvolvimento de equipamentos micro sensores com capacidade de monitorar grandes regiões. Formadas por milhares de nós sensores, trabalhando de forma colaborativa, as Redes de Sensores sem Fio apresentam severas restrições de energia, devido à capacidade limitada das baterias dos nós que compõem a rede. O consumo de energia pode ser minimizado, permitindo que apenas alguns nós especiais, chamados de Cluster Head, sejam responsáveis por receber os dados dos nós que formam seu cluster e propagar estes dados para um ponto de coleta denominado Estação Base. A escolha do Cluster Head ideal influencia no aumento do período de estabilidade da rede, maximizando seu tempo de vida útil. A proposta, apresentada nesta dissertação, utiliza Lógica Fuzzy e algoritmo k-means com base em informações centralizadas na Estação Base para eleição do Cluster Head ideal em Redes de Sensores sem Fio heterogêneas. Os critérios usados para seleção do Cluster Head são baseados na centralidade do nó, nível de energia e proximidade para a Estação Base. Esta dissertação apresenta as desvantagens de utilização de informações locais para eleição do líder do cluster e a importância do tratamento discriminatório sobre as discrepâncias energéticas dos nós que formam a rede. Esta proposta é comparada com os algoritmos Low Energy Adaptative Clustering Hierarchy (LEACH) e Distributed energy-efficient clustering algorithm for heterogeneous Wireless sensor networks (DEEC). Esta comparação é feita, utilizando o final do período de estabilidade, como também, o tempo de vida útil da rede.

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Este artigo apresenta uma aplicação do método para determinação espectrofotométrica simultânea dos íons divalentes de cobre, manganês e zinco à análise de medicamento polivitamínico/polimineral. O método usa 4-(2-piridilazo) resorcinol (PAR), calibração multivariada e técnicas de seleção de variáveis e foi otimizado o empregando-se o algoritmo das projeções sucessivas (APS) e o algoritmo genético (AG), para escolha dos comprimentos de onda mais informativos para a análise. Com essas técnicas, foi possível construir modelos de calibração por regressão linear múltipla (RLM-APS e RLM-AG). Os resultados obtidos foram comparados com modelos de regressão em componentes principais (PCR) e nos mínimos quadrados parciais (PLS). Demonstra-se a partir do erro médio quadrático de previsão (RMSEP) que os modelos apresentam desempenhos semelhantes ao prever as concentrações dos três analitos no medicamento. Todavia os modelos RLM são mais simples pois requerem um número muito menor de comprimentos de onda e são mais fáceis de interpretar que os baseados em variáveis latentes.

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Os principais objetivos deste trabalho são propor um algoritmo eficiente e o mais automático possível para estimar o que está coberto por regiões de nuvens e sombras em imagens de satélite; e um índice de confiabilidade, que seja aplicado previamente à imagem, visando medir a viabilidade da estimação das regiões cobertas pelos componentes atmosféricos usando tal algoritmo. A motivação vem dos problemas causados por esses elementos, entre eles: dificultam a identificação de objetos de imagem, prejudicam o monitoramento urbano e ambiental, e desfavorecem etapas cruciais do processamento digital de imagens para extrair informações ao usuário, como segmentação e classificação. Através de uma abordagem híbrida, é proposto um método para decompor regiões usando um filtro passa-baixas não-linear de mediana, a fim de mapear as regiões de estrutura (homogêneas), como vegetação, e de textura (heterogêneas), como áreas urbanas, na imagem. Nessas áreas, foram aplicados os métodos de restauração Inpainting por suavização baseado em Transformada Cosseno Discreta (DCT), e Síntese de Textura baseada em modelos, respectivamente. É importante salientar que as técnicas foram modificadas para serem capazes de trabalhar com imagens de características peculiares que são obtidas por meio de sensores de satélite, como por exemplo, as grandes dimensões e a alta variação espectral. Já o índice de confiabilidade, tem como objetivo analisar a imagem que contém as interferências atmosféricas e daí estimar o quão confiável será a redefinição com base no percentual de cobertura de nuvens sobre as regiões de textura e estrutura. Tal índice é composto pela combinação do resultado de algoritmos supervisionados e não-supervisionados envolvendo 3 métricas: Exatidão Global Média (EGM), Medida De Similaridade Estrutural (SSIM) e Confiança Média Dos Pixels (CM). Finalmente, verificou-se a eficácia destas metodologias através de uma avaliação quantitativa (proporcionada pelo índice) e qualitativa (pelas imagens resultantes do processamento), mostrando ser possível a aplicação das técnicas para solucionar os problemas que motivaram a realização deste trabalho.

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Nos últimos anos tem-se verificado um interesse crescente no desenvolvimento de algoritmos de imageamento sísmico com a finalidade de obter uma imagem da subsuperfície da terra. A migração pelo método de Kirchhoff, por exemplo, é um método de imageamento muito eficiente empregado na busca da localização de refletores na subsuperficie, quando dispomos do cálculo dos tempos de trânsito necessários para a etapa de empilhamento, sendo estes obtidos neste trabalho através da solução da equação eiconal. Primeiramente, é apresentada a teoria da migração de Kirchhoff em profundidade baseada na teoria do raio, sendo em seguida introduzida a equação eiconal, através da qual são obtidos os tempos de trânsitos empregados no empilhamento das curvas de difrações. Em seguida é desenvolvido um algoritmo de migração em profundidade fazendo uso dos tempos de trânsito obtidos através da equação eiconal. Finalmente, aplicamos este algoritmo a dados sintéticos contendo ruído aditivo e múltiplas e obtemos como resultado uma seção sísmica na profundidade. Através dos experimentos feitos neste trabalho observou-se que o algoritmo de migração desenvolvido mostrou-se bastante eficiente e eficaz na reconstrução da imagem dos refletores.

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Inherited resistance to activated protein C caused by the factor V Leiden (FVL) mutation is the most common genetic cause of venous thrombosis yet described, being found in 20-60% of patients with venous thrombophilia. A relationship between the FVL mutation and an increased predisposition to arterial thrombosis in young women was recently reported. We assessed the prevalence of the FVL mutation in 440 individuals (880 chromosomes) belonging to four different ethnic groups: Caucasians, African Blacks, Asians and Amerindians. PCR amplification followed by MnlI digestion was employed to define the genotype. The FVL mutation was found in a heterozygous state in four out of 152 Whites (2.6%), one out of 151 Amerindians (0.6%), and was absent among 97 African Blacks and 40 Asians. Our results confirm that FVL has a heterogeneous distribution in different human populations, a fact that may contribute to geographic and ethnic differences in the prevalence of thrombotic diseases. In addition, these data may be helpful in decisions regarding the usefulness of screening for the FVL mutation in subjects at risk for thrombosis.