Seleção de materiais e design: um método com base nas redes neurais artificiais

Pós-graduação em Design - FAAC

Aplicação de sistemas imunológicos artificiais para biometria facial: Reconhecimento de identidade baseado nas características de padrões binários

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Utilização de redes neurais artificiais aplicadas na discriminação de padrões de doenças florestais

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Efeitos de perfurações artificiais no processo de decomposição em Sus Scrofa (L.) e confecção de uma check-list da entomofauna de Diptera visitante, durante inverno e verão, na região sudeste

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Considerações relevantes na seleção de dentes artificiais

Nowadays the search for aesthetic in removable dentures is considered a success clinical factor. Besides, both the selection of artificial denture teeth and the characterization of dentures have been based on the facial harmony and cultural factors. But these factors change over time. Therefore, the present study aimed to discuss the selection of artificial denture teeth in relation to patient’s variables such as face shape, skin color, hair color, eye color, age and gender. Moreover, artificial denture teeth’ color, shape and size were presented.

Utilização dos parâmetros físico-químicos e redes neurais artificiais na identificação dos méis de abelhas (Apis mellifera L.) produzidos no verão e inverno na microrregião de Campos de Jordão, São Paulo

The objective of this work was to typify, through physicochemical parameters, honey from Campos do Jordão’s microrregion, and verify how samples are grouped in accordance with the climatic production seasonality (summer and winter). It were assessed 30 samples of honey from beekeepers located in the cities of Monteiro Lobato, Campos do Jordão, Santo Antonio do Pinhal e São Bento do Sapucaí-SP, regarding both periods of honey production (November to February; July to September, during 2007 and 2008; n = 30). Samples were submitted to physicochemical analysis of total acidity, pH, humidity, water activity, density, aminoacids, ashes, color and electrical conductivity, identifying physicochemical standards of honey samples from both periods of production. Next, we carried out a cluster analysis of data using k-means algorithm, which grouped the samples into two classes (summer and winter). Thus, there was a supervised training of an Artificial Neural Network (ANN) using backpropagation algorithm. According to the analysis, the knowledge gained through the ANN classified the samples with 80% accuracy. It was observed that the ANNs have proved an effective tool to group samples of honey of the region of Campos do Jordao according to their physicochemical characteristics, depending on the different production periods.

Equipamentos de pulverização associados a volumes de calda e avaliados por alvos artificiais em cafeeiro

The aim of this study was to evaluate the quality of spray droplet spectrum on coffee tree, by using different equipments and syrup volumes. The experiment was set up in a coffee farm, Acaiá variety, Campos Gerais city, MG, Brazil. The treatments were three syrup volumes (150, 300 and 600 L/ha). The lower volume was sprayed with the pneumatic sprayer Martignani, Whirlwind B612 Autonom-Trac mode, and the other volume rates using the conventional hydraulic sprayer to coffee tree. It was possible concludes that the spray volume can be reduced in applications on coffee tree using the pneumatic sprayer.

Mapeamento da cinemática inversa de um manipulador robótico utilizando redes neurais artificiais configuradas em paralelo

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Adição de carotenóides naturais e artificiais na alimentação de galinhas poedeiras: efeitos na qualidade de ovos frescos e armazenados

A pesquisa teve como objetivo avaliar os atributos de qualidade e de durabilidade dos ovos de duas diferentes linhagens de poedeiras, com dietas contendo aditivos artificiais ou naturais, em diferentes períodos de armazenamento. Foram quantificadas durante o armazenamento as variáveis perda de peso, pH da gema e albúmen, gravidade específica, índice de gema (IG) e foi realizada também classificação por peso e Unidade Haugh (UH). Os resultados foram avaliados segundo teste de Tukey (P≤0,05). As linhagens diferiram quanto à classificação extra dos ovos, com maior porcentagem para a Isa Brown. Os ovos obtidos das poedeiras Carijó apresentaram maior porcentagem de gema (Carijó 30,66 e Isa-Brown 24,55). O tempo de armazenamento fez com que a porcentagem de gema aumentasse nas duas linhagens (Carijó 30,66 tempo zero para 34,85 depois de 36 dias; e Isa- Brown de 24,55 para 27,48). As dietas com aditivos artificiais ou naturais não influenciaram a porcentagem de clara (% Clara 58,72 Controle; 59,52 Aditivo; 60,11 Urucum 1,5%; 59,43 e de gema %Gema 27,64 Controle; 27,90 Aditivo; 27,21 Urucum 1,5%; 27,66 Urucum 2%). O pH da clara diferiu entre os tratamentos no tempo inicial e aos 36 dias de armazenamento, mas o pH da gema não diferiu durante todo o armazenamento. O índice de gema diferiu nos tempos de armazenamento, mas não diferiu considerando os tratamentos. Em dietas com aditivos artificiais ou naturais, as linhagens e os tempos de armazenamento influenciam na qualidade e durabilidade dos ovos.

Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte

As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984), com defasagem de um, seis e doze meses. Para tal, foram utilizados testes de Wilcoxon, coeficiente de determinação R² e o percentual de erro médio dos modelos. O conjunto de dados foi dividido em dois, sendo um grupo usado para treinamento das redes neurais artificiais, enquanto outro grupo era utilizado para verificar a capacidade de predição dos modelos e sua capacidade de generalização. Com isso, o trabalho concluiu que determinados modelos de redes neurais artificiais têm uma razoável capacidade de predição da inflação no curto prazo e se constituem em uma alternativa razoável para esse tipo de mensuração.