Progettazione di uno strumento di analisi dati per sistemi SCADA-ENERGY Management System

L’obiettivo di questa tesi è approfondire le competenze sulle funzionalità sviluppate nei sistemi SCADA/EMS presenti sul mercato, così da conoscerne le potenzialità offerte: tutte le conoscenze acquisite servono a progettare uno strumento di analisi dati flessibile e interattivo, con il quale è possibile svolgere analisi non proponibili con le altre soluzioni analizzate. La progettazione dello strumento di analisi dei dati è orientata a definire un modello multidimensionale per la rappresentazione delle informazioni: il percorso di progettazione richiede di individuare le informazioni d’interesse per l’utente, così da poterle reintrodurre in fase di progettazione della nuova base dati. L’infrastruttura finale di questa nuova funzionalità si concretizza in un data warehouse: tutte le informazioni di analisi sono memorizzare su una base dati diversa da quella di On.Energy, evitando di correlare le prestazione dei due diversi sottosistemi. L’utilizzo di un data warehouse pone le basi per realizzare analisi su lunghi periodi temporali: tutte le tipologie di interrogazione dati comprendono un enorme quantità d’informazioni, esattamente in linea con le caratteristiche delle interrogazioni OLAP

Fenomeni di interazione audio-visiva in soggetti sani e in soggetti autistici: analisi mediante rete neurale

Negli ultimi anni, studi scientifici hanno evidenziato come il nostro sistema nervoso abbia la capacità di combinare e integrare informazioni di diversa natura sensoriale. Una interazione ampiamente studiata è quella audiovisiva. Oggetto principale di questa tesi è un esempio di interazione audiovisiva, ovvero un fenomeno illusorio visivo indotto dal suono che prende il nome “sound-induced flash illusion”: quando una coppia flash+beep è preceduta o seguita - ad una distanza temporale detta Stimulus Onset Asynchorny (SOA) - da un secondo beep, i soggetti spesso riportano la percezione di aver visto due flash. Il fenomeno illusorio tende a svanire al crescere dell’SOA, e si definisce “finestra temporale d’integrazione” l’intervallo di valori di SOA all’interno del quale si verifica l’illusione. Il fenomeno illusorio è presente anche nei soggetti autistici; questi, rispetto ai soggetti sani, presentano una maggiore propensione nel riportare l’illusione e una finestra temporale d’integrazione di durata maggiore. Obiettivo di questo lavoro è stato approfondire questi fenomeni di interazione mediante l’utilizzo di un modello di rete neurale precedentemente sviluppato dal gruppo di Bioingegneria dell’Università di Bologna. Tale modello era in grado di simulare il fenomeno illusorio, ma presentava il limite di non considerare l’intera finestra temporale in cui tale fenomeno si verifica. Un’analisi di sensitività del modello ha individuato quali variazioni dei parametri potessero spiegare l’illusione in un ampio intervallo temporale e interpretare le differenze tra soggetti sani e soggetti autistici. I risultati delle simulazioni hanno evidenziato un soddisfacente accordo con i dati di letteratura. Le analisi svolte possono contribuire a chiarire i meccanismi alla base del fenomeno illusorio e della finestra temporale in cui esso ha luogo e a fare luce sulle possibili alterazioni nelle singole aree cerebrali e nella interazione tra esse che possono interpretare le differenze osservate nei soggetti autistici rispetto ai sani.

Tasso di fuga per perturbazioni aperte di sistemi dinamici caotici

Si dimostra che una classe di trasformazioni espandenti a tratti sull'intervallo unitario soddisfa le ipotesi di un teorema di analisi funzionale contenuto nell'articolo "Rare Events, Escape Rates and Quasistationarity: Some Exact Formulae" di G. Keller e C. Liverani. Si considera un sistema dinamico aperto, con buco di misura epsilon. Se al diminuire di epsilon i buchi costituiscono una famiglia decrescente di sottointervalli di I, e per epsilon che tende a zero essi tendono a un buco formato da un solo punto, allora il teorema precedente consente di dimostrare la differenziabilità del tasso di fuga del sistema aperto, visto come funzione della dimensione del buco. In particolare, si ricava una formula esplicita per l'espansione al prim'ordine del tasso di fuga .