Projeto e implementação de redes neurais artificiais em distintos níveis de abstrações para o reconhecimento de deficiências de diversos macronutrientes e cultivares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Monitoramento da condição da ferramenta de dressagem usando sinais de vibração e modelos neurais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Uso de redes neurais com adaptação de pesos por modos deslizantes para controle de sistemas e aplicações em máquinas elétricas

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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

Pós-graduação em Design - FAAC

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

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Uso de Redes Neurais ARTMAP Nebulosas para a classificação de padrões em sinais ECoG relacionados ao movimento dos dedos

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Combinando sistemas de informação geográfica e redes neurais GMDH para prever densidades demográficas

The aim of this work is to advance a new approach for estimating demographic density, through combining a Geographic Information System with GMDH Neural Networks. The model that is suggested parts the analyzed space into a rectangular grid formed by multiple cells measuring 0.01 km2 each. The forecasts are elaborated based on the demographic density in each cell and in its neighboring cells at a given time. Despite the limited availability of data during the modeling phase, the utilization of this method for studying a Brazilian medium-sized city presented promising results.

Obtenção de neurônios de redes neurais de base radial via agrupamento de dados por floresta de caminhos ótimos

Neste artigo é apresentada uma abordagem para aumentar a eficácia das Redes Neurais Artificiais de Funções de Base Radial utilizando um algoritmo de agrupamento de dados via Floresta de Caminhos Ótimos. Algumas técnicas comumente empregadas para essa tarefa, como o conhecido k-médias, requerem um determinado número de classes/agrupamentos prévio à sua execução. Embora o número de classes seja conhecido em problemas supervisionados, o número real de agrupamentos é difícil de ser encontrado, dado que uma classe pode ser representada por mais de um agrupamento. Experimentos em nove bases de dados, em conjunto com análises estatísticas, demonstraram que o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um melhor desempenho que a técnica k-médias, bem como encontra as médias das distribuições Gaussianas em posições muito similares às encontradas por este último. Entretanto, o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um custo computacional maior, dado que a sua etapa de treinamento é mais custosa que a da técnica k-médias.

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.

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

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Estudo da proliferação, migração e diferenciação dos precursores neurais do sistema nervoso pós-natal de camundongos (Mus musculus)

Pós-graduação em Medicina Veterinária - FMVZ

Estudo da proliferação, migração e diferenciação dos precursores neurais do sistema nervoso pós-natal de camundongos (Mus musculus)

Pós-graduação em Medicina Veterinária - FMVZ

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.

Contexto e modularização em redes neurais recorrentes para aprendizagem de seqüências temporais

Este trabalho apresenta um sistema neural modular, que processa separadamente informações de contexto espacial e temporal, para a tarefa de reprodução de sequências temporais. Para o desenvolvimento do sistema neural foram considerados redes neurais recorrentes, modelos estocásticos, sistemas neurais modulares e processamento de informações de contexto. Em seguida, foram estudados três modelos com abordagens distintas para aprendizagem de seqüências temporais: uma rede neural parcialmente recorrente, um exemplo de sistema neural modular e um modelo estocástico utilizando a teoria de modelos markovianos escondidos. Com base nos estudos e modelos apresentados, esta pesquisa propõe um sistema formado por dois módulos sucessivos distintos. Uma rede de propagação direta (módulo estimador de contexto espacial) realiza o processamento de contexto espacial identificando a seqüência a ser reproduzida e fornecendo um protótipo do contexto para o segundo módulo. Este é formado por uma rede parcialmente recorrente (módulo de reprodução de sequências temporais) para aprender as informações de contexto temporal e reproduzir em suas saídas a seqüência identificada pelo módulo anterior. Para a finalidade mencionada, este mestrado utiliza a distribuição de Gibbs na saída do módulo para contexto espacial de forma que este forneça probabilidades de contexto espacial, indicando o grau de certeza do módulo e possibilitando a utilização de procedimentos especiais para os casos de dúvida. O sistema neural foi testado em conjuntos contendo trajetórias abertas, fechadas, e com diferentes situações de ambigüidade e complexidade. Duas situações distintas foram avaliadas: (a) capacidade do sistema em reproduzir trajetórias a partir de pontos iniciais treinados; e (b) capacidade de generalização do sistema reproduzindo trajetórias considerando pontos iniciais ou finais em situações não treinadas. A situação (b) é um problema de difícil ) solução em redes neurais devido à falta de contexto temporal, essencial na reprodução de seqüências. Foram realizados experimentos comparando o desempenho do sistema modular proposto com o de uma rede parcialmente recorrente operando sozinha e um sistema modular neural (TOTEM). Os resultados sugerem que o sistema proposto apresentou uma capacidade de generalização significamente melhor, sem que houvesse uma deterioração na capacidade de reproduzir seqüências treinadas. Esses resultados foram obtidos em sistema mais simples que o TOTEM.