Flight delay forecast due to weather using Data Mining

A Data Mining model that is able to predict if a flight is going to leave late due to a weather delay. It is used, to be able to get a later connection if you have a connecting flight.

Combination of web usage, content and structure information for diverse web mining applications in the tourism context and the context of users with disabilities

188 p.

High power coherent beam combination from two fiber lasers

Phase locking of two fiber lasers is demonstrated experimentally by the use of a self-imaging resonator with a spatial filter. The high-contrast interference strips of the coherent beam profile are observed. The coherent output power of the fiber array exceeds 12W and the efficiency of coherent power combination is 88% with pump power of 60W. The whole system operates quite stably and, for the spatial filter, no thermal effects have been observed, which means that we can increase the coherent output power further by this method. (c) 2006 Optical Society of America

Beam combination of a radial laser array: Flat-topped beam

An analytical expression of a radial laser array for flat-topped beam is derived based on the generalized Collins formula. The intensity distribution of the resulting beam focused by a lens at the focus plane, for phase-locked and nonphase-locked cases, is studied numerically. The effect of the Fresnel number and normalized radius on intensity distribution for phase-locked and nonphase-locked cases is also presented. It is found that intensity distribution for nonphase-locked case is much less sensible to the Fresnel number and normalized radius than that of phase-locked case. (C) 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Collective dynamics of glass-forming polymers at intermediate length scales: a synergetic combination of neutron scattering, atomistic simulations and theoretical modelling

Qens/wins 2014 - 11th International Conference on Quasielastic Neutron Scattering and 6th International Workshop on Inelastic Neutron Spectrometers / editado por:Frick, B; Koza, MM; Boehm, M; Mutka, H

Uso de neuro-fuzzy na avaliação da suscetibilidade de escorregamento de taludes.

A Presente dissertação apresenta uma aplicação de Inteligência Computacional na área de Geotecnia, com a utilização da Técnica de Neuro-Fuzzy para indicar a suscetibilidade de escorregamento de taludes no município do Rio de Janeiro, a partir de inspeção visual. Neste trabalho, a suscetibilidade corresponde à possibilidade de ocorrência de escorregamento sem considerar os danos relacionados ao evento. Adotou-se como variável de saída a Previsão de Escorregamento (PE) com três adjetivos que correspondem a Suscetibilidades Alta, Média e Baixa. A metodologia utilizada consistiu em, inicialmente, montar um banco de dados com informações preliminares de análise de estabilidade, com a indicação dos condicionantes de escorregamento relacionados à geomorfologia, pluviosidade, capacidade de drenagem, vegetação e ocupação com seus respectivos graus de suscetibilidades de escorregamento obtidos em um conjunto de Laudos de Vistoria da Geo Rio. O banco de dados foi aplicado em um algoritmo de Neuro-Fuzzy. Diversos testes foram realizados com as alterações dos parâmetros do modelo Neuro-Fuzzy para uma combinação de fatores condicionantes de escorregamento e refinamento do banco de dados. Os testes apresentaram diminuição do erro fornecido pelo programa com o aumento de tipos de condicionantes utilizados no treinamento, o que permite inferir que o escorregamento ocorre por uma complexa relação entre diversos fatores condicionantes. O banco de dados utilizado nos testes apresenta descontinuidades nas relações entre os diversos condicionantes, ou seja, para uma mesma faixa de valores de Altura do talude, não é possível obter uma relação para todas as faixas de outro condicionante e, até mesmo, para todas as faixas da Previsão de Escorregamento. As PEs obtidas na validação do modelo tiveram seus valores próximos aos desejados somente nos conjuntos de variáveis utilizadas para o treinamento. O modelo não foi capaz de apresentar valores de suscetibilidades dentro da faixa de valores utilizados no treinamento para combinação de variáveis com pequenos ruídos, o que indica a necessidade de ampliação do banco de dados tanto quantitativamente quanto qualitativamente de modo a cobrir as descontinuidades apresentadas nas relações entre as variáveis.