Influência da arquitetura na estimativa de volume de árvores individuais por meio de redes neurais artificiais

As redes neurais supervisionadas são compostas por unidades de processamento organizadas de forma paralela, em que cada uma delas computa determinadas funções matemáticas. As unidades são organizadas em camadas e ligadas por pesos sinápticos que ponderam as entradas, buscando ajustá-los a um padrão de saída previamente estabelecido. É fundamental a correta definição do número de camadas e da quantidade de neurônios em cada uma delas, uma vez que o treinamento é influenciado diretamente por esses parâmetros. Para explorar esse ponto, dados de cubagem de cinco empresas diferentes foram reunidos em uma planilha e, de forma aleatória, divididos em conjunto de treinamento e conjunto de validação. Os dados foram apresentados para três redes com arquiteturas diferentes. A avaliação foi feita por meio de gráficos de resíduos e teste t (p< = 0,05). Com base nos resultados, foi possível concluir que, para obter estimativas de volume por árvore, a rede neural deve ser construída com mais de 10 neurônios na primeira camada, sendo recomendado o uso de mais de uma camada intermediária.

Utilização de redes neurais artificiais para a projeção da distribuição diamétrica de povoamento equiâneos

Objetivou-se neste estudo desenvolver e avaliar a aplicação de redes neurais artificiais para a projeção de parâmetros da distribuição Weibull. Utilizaram-se dados de parcelas permanentes de eucaliptos, mensuradas em oito ocasiões. Ajustou-se a função Weibull com dois parâmetros para todas as parcelas e ocasiões, pelo método da máxima verossimilhança. A projeção da distribuição diamétrica foi feita através de redes neurais artificiais. Comparou-se o método proposto com o método tradicionalmente utilizado na modelagem da distribuição diamétrica. Os modelos utilizando RNA apresentaram melhorias na dispersão gráfica dos resíduos, bem como das estatísticas avaliadas. O método proposto mostrou-se superior ao método comumente usado.

Determinação do módulo de elasticidade da madeira juvenil e adulta de Pinus taeda por ultra-som

A madeira de Pinus sp. tem utilização crescente na indústria madeireira brasileira. O decréscimo constante do suprimento de árvores adultas com grandes diâmetros, provenientes de florestas naturais, tornou comum a produção de madeira em ciclos curtos, com grande proporção de madeira juvenil. Resultados de diversas pesquisas têm reportado que o módulo de elasticidade e a resistência a diferentes solicitações mecânicas são seriamente afetados pela presença de madeira juvenil. Este trabalho teve por objetivo determinar o módulo de elasticidade da madeira juvenil e adulta de Pinus taeda L. a partir da constante dinâmica C LL, obtida em ensaios não-destrutivos de ultra-som. A madeira de P. taeda era originária de plantios da Estação Experimental de Itapeva - SP, sendo amostrados seis indivíduos arbóreos com 34 anos de idade. Os corpos-de-prova (4 cm x 4 cm x 45 cm) foram obtidos separadamente das regiões de madeira juvenil e adulta da prancha central, previamente submetida à secagem industrial (umidade final de 12%), para a determinação da constante dinâmica por meio de ensaios de ultra-som. Para avaliar a sensibilidade do método do ultra-som, os corpos-de-prova foram ensaiados destrutivamente à compressão paralela. Os resultados mostraram boa sensibilidade do método do ultra-som (R² » 0,90) na avaliação desse parâmetro mecânico da madeira juvenil e adulta.

Uso de redes neurais artificiais na identificação de vocalização de suínos

O bem-estar dos animais tem sido importante tópico de pesquisa na produção animal, principalmente no tocante às formas de sua avaliação. Na avaliação do bem-estar animal, a vocalização mostra-se como ferramenta interessante, por fornecer dados de forma não-invasiva, podendo também ser facilmente automatizada. O presente trabalho teve o objetivo de implementar algoritmo baseado em redes neurais artificiais, capaz de reconhecer vocalizações relacionadas com padrões indicativos de bem-estar. A pesquisa teve duas partes, sendo a primeira o desenvolvimento do algoritmo, e a segunda, sua validação com dados de campo. Registros prévios permitiram o desenvolvimento do algoritmo, a partir de comportamentos observados em porcas alojadas em gaiolas de maternidade. O software Matlab® foi utilizado na implementação da rede. Foi selecionado um algoritmo de gradiente de retropropagação para treinar a rede com os seguintes critérios de parada: máximo de 5.000 iterações ou soma quadrática do erro menor que 0,1. A validação deu-se com porcas e leitões alojados em granja comercial. Dentre os comportamentos usuais, os que mereceram destaque foram: a disputa por alimento no momento das mamadas e o eventual risco de agressão involuntária entre os leitões ou entre esses e a porca. O algoritmo foi capaz de reconhecer, por meio da intensidade do ruído, a situação inerente ao risco de redução do bem-estar dos leitões.

Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.

Efeito do ultra-som na prevenção da hérnia incisional mediana em ratos

OBJETIVO: Investigar se o ultra-som é capaz de evitar o aparecimento da hérnia incisional (HI), uma vez que o seu tratamento ainda é um problema não resolvido. MÉTODO: Induziu-se a HI, por secção da linha alba, em 20 ratos Wistar, distribuídos em dois grupos: um recebeu a aplicação do ultra-som, na área operada, por 14 dias e o outro por 28 dias, cada qual com seu subgrupo controle (não tratado). Utilizou-se aparelho com cabeçote reduzido, modo pulsado (1:5), freqüência de 3,0MHz e intensidade de 0,5W/cm², durante 5min/dia, iniciando-se as aplicações no primeiro dia pós-operatório. Ao final, mediu-se o diâmetro transverso do anel herniário ou da largura da cicatriz na linha alba, definindo-se a HI quando esses valores ultrapassassem 2mm. A densidade de vasos sangüíneos, de fibroblastos e de fibras colágenas, nessas estruturas, foi estudada à microscopia óptica. As médias e o erro padrão foram submetidos à análise de variância (ANOVA) e ao teste de comparação múltipla de Tukey-Kramer. RESULTADOS: Dos animais tratados com o ultra-som, 60% não desenvolveram HI e, nos restantes, o anel herniário foi menor do que os não tratados (p<0,0001). A densidade de vasos sangüíneos (p=0,0031), de fibroblastos (p<0,0001) e de fibras colágenas (p=0,0015) também foi maior, em relação aos controles. Não houve diferença significante nesses parâmetros, comparando-se os dois períodos de tratamento. CONCLUSÃO: O ultra-som evitou o aparecimento da HI ou reduziu o seu tamanho, quando aplicado por 14 dias pós-operatórios, nas condições deste experimento.

Efeito do ultra-som terapêutico em ratas prenhes

OBJETIVO: avaliar o efeito da exposição de ratas ao ultra-som terapêutico na fase de pré-implantação. MÉTODOS: ratas Wistar prenhes foram expostas, na fase de pré-implantação, ao ultra-som de 3 MHz, 0,6 W/cm², com ondas pulsadas (USP) ou ondas contínuas (USC), e os controles (USS) ao ultra-som desligado, por cinco minutos. As ratas foram sacrificadas no 20º dia pós-inseminação. Foram feitas análises bioquímicas e hematológicas. Os animais foram submetidos à necrópsia para identificação de lesões de órgãos internos, remoção e pesagem de fígado, rins e ovários. Foram contados os fetos vivos, malformados, mortos e reabsorvidos. Os fetos, seus cérebros, pulmões, fígados, rins e placentas foram pesados. Os dados obtidos foram analisados por ANOVA - uma via - seguida de teste de Dunnett, qui quadrado ou Kruskal-Wallis (α = 0,05). RESULTADOS: as ratas não apresentaram alteração de peso corporal, de órgãos e nem na capacidade reprodutiva, mas houve o aumento dos triglicérides em ambos os grupos, quando comparados ao USS. Os pesos relativos do coração (0,7 ± 0,9), fígado (9,8 ± 0,8), rins (6,2 ± 0,8) e pulmão (3,8 ± 0,4) dos fetos aumentaram no USC, quando comparados ao coração (0,6 ± 0,1), fígado (8,8 ± 0,5), rins (5,52 ± 0,5) e pulmão (3,4 ± 0,4) do USS. CONCLUSÕES: no modelo experimental usado, o ultra-som terapêutico não causou toxicidade materna significativa. Ondas pulsadas não alteraram a morfologia fetal, mas as ondas contínuas acarretaram aumento nos pesos relativos do coração, fígado, pulmão e rins dos fetos.

The influence of selected pathological states on the somatostatin-like immunoreactive (SOM-LI) endocrine cells in the mucosal layer of the porcine descending colon

This study reports on changes in the number of somatostatin-like immunoreactive (SOM-LI) endocrine cells in the porcine descending colon, caused by chemically driven inflammation, axotomy and proliferative enteropathy (PE). The distribution pattern of SOM-LI endocrine cells has been studied using the routine single-labelling immunofluorescence technique. Semi-quantitative evaluation of the number of the SOM-immunostained endocrine cells within the mucosal layer of the porcine descending colon has been based on counting of all endocrine cells immunoreactive to SOM per unit area (0,1 mm²). Under physiological conditions the number of SOM-LI endocrine cells has been shown to constitute 3,30±0,22. All applied pathological processes resulted in changes in the SOM-like immunoreactivity, which varied in particular processes studied. The number of SOM-LI endocrine cells increased to 6,28±0,31 and 4,43±0,35 during chemically driven inflammation and proliferative enteropathy, respectively, and decreased to 1,17%±0,16 after axotomy. The obtained results suggest that SOM-LI endocrine cells may participate in various pathological states within porcine descending colon and their functions probably depend on the type of pathological factor.

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.

O som da Marcha: evangélicos e espaço público na Marcha para Jesus

Neste artigo, trato da relação entre evangélicos e espaço público do ponto de vista das práticas sonoras que operam na chamada "Marcha para Jesus". A "Marcha para Jesus" ocorre anualmente em centenas de cidades e consiste em uma caminhada por locais vistos como importantes para a cidade, acompanhada por músicas evangélicas entoadas em alto som. Nesses eventos, em que se conectam esferas comumente imaginadas como distintas, como religião, indústria cultural (mercado) e política, o som estabelece e dilui fronteiras. Uma coletividade evangélica é performada e se engaja em batalhas sonoras e espirituais pela cidade.

Aplicação de redes neurais para avaliação do teor de carne mecanicamente separada em salsicha de frango

A carne mecanicamente separada (CMS) de frango é uma matéria-prima cárnea produzida através de equipamentos próprios do tipo desossadores mecânicos, utilizando partes de frango de baixo valor comercial como o dorso e o pescoço. Para determinação do teor de CMS utilizada na composição de produtos cárneos comerciais construímos uma rede neural artificial do tipo Backpropagation (BP). O objetivo deste trabalho foi treinar, testar e aplicar uma rede do tipo BP, com três camadas de neurônios, para previsão do teor de CMS a partir do teor de minerais de salsichas formuladas com diferentes teores de carne de frango mecanicamente separada. Utilizamos a composição mineral de 29 amostras de salsicha contendo diferentes teores de CMS e 22 amostras de produtos cárneos comerciais. A topologia da rede foi 5-5-1. O erro quadrático médio no conjunto de treinamento foi de 2,4% e na fase de teste foi de apenas 3,8%. No entanto, a aplicação da rede às amostras comerciais foi inadequada devido à diferença de ingredientes das salsichas usadas no treinamento e os ingredientes das amostras comerciais. A rede neural construída para determinação do teor de carne mecanicamente separada mostrou-se eficiente durante a fase de treinamento e teste da rede.

Ozônio e ultra-som: processos alternativos para o tratamento do café despolpado

Há um crescente interesse em tecnologias que melhorem a qualidade dos alimentos, bem como o aspecto segurança alimentar. Após a água, o café é a bebida mais consumida no planeta, existindo uma demanda crescente por tipos especiais em alguns países importadores, como o café despolpado. Este tipo é obtido pela remoção da mucilagem, ao se submeter o café à fermentação, cujo processo varia com o clima e a microbiota associada, entre outros fatores, podendo levar ao detrimento da qualidade do produto e da saúde do consumidor. Assim, faz-se necessário investigar novas tecnologias que possam auxiliar na obtenção de produtos com melhor padronização, qualidade e que ofereçam maior segurança alimentar. O ozônio e o ultra-som são tecnologias usadas em diversas áreas, com grande flexibilidade e resultados promissores na obtenção e no tratamento de uma infinidade de alimentos. São conhecidas as potentes características oxidantes e microbicidas de ambos, mas seus mecanismos ainda não são bem esclarecidos quando utilizados em tecidos vivos. Seus efeitos sobre os vários parâmetros de qualidade devem ser estudados, compreendidos e ajustados, antes de serem utilizados em larga escala na indústria. No presente trabalho, foi aplicado o ozônio ou o ultra-som como tratamentos prévios à fermentação do café, demonstrando sua eficácia na melhoria da segurança alimentar do café despolpado, sem alteração perceptível da qualidade da bebida.