Análise funcional comparativa de algoritmos de aprendizagem por reforço

De entre todos os paradigmas de aprendizagem actualmente identificados, a Aprendizagem por Reforço revela-se de especial interesse e aplicabilidade nos inúmeros processos que nos rodeiam: desde a solitária sonda que explora o planeta mais remoto, passando pelo programa especialista que aprende a apoiar a decisão médica pela experiencia adquirida, até ao cão de brincar que faz as delícias da criança interagindo com ela e adaptando-se aos seus gostos, e todo um novo mundo que nos rodeia e apela crescentemente a que façamos mais e melhor nesta área. Desde o aparecimento do conceito de aprendizagem por reforço, diferentes métodos tem sido propostos para a sua concretização, cada um deles abordando aspectos específicos. Duas vertentes distintas, mas complementares entre si, apresentam-se como características chave do processo de aprendizagem por reforço: a obtenção de experiência através da exploração do espaço de estados e o aproveitamento do conhecimento obtido através dessa mesma experiência. Esta dissertação propõe-se seleccionar alguns dos métodos propostos mais promissores de ambas as vertentes de exploração e aproveitamento, efectuar uma implementação de cada um destes sobre uma plataforma modular que permita a simulação do uso de agentes inteligentes e, através da sua aplicação na resolução de diferentes configurações de ambientes padrão, gerar estatísticas funcionais que permitam inferir conclusões que retractem entre outros aspectos a sua eficiência e eficácia comparativas em condições específicas.

Systematic and liquidity risk in sub-prime mortgage-backed assets

The mis-evaluation of risk in securitized financial products is central to understanding the global financial crisis. This paper characterizes the evolution of risk factors affecting collateralized debt obligations (CDOs) based on subprime mortgages. A key feature of subprime mortgage-backed indices is that they are distinct in their vintage of issuance. Using a latent factor framework that incorporates this vintage effect, we show the increasing importance of common factors on more senior tranches during the crisis. An innovation of the paper is that we use the unbalanced panel structure of the data to identify the vintage, credit, common and idiosyncratic effects from a state-space specification.

Modelação do comportamento dinâmico de sistemas barragem-fundação-albufeira: formulação no espaço de estados com amortecimento generalizado

Com este trabalho mostra-se a importância da utilização integrada de modelos numéricos e de resultados da observação do comportamento dinâmico de barragens com vista ao controlo da segurança de sistemas barragem-fundação-albufeira. Neste trabalho utilizou-se o MATLAB para desenvolver um programa de elementos finitos 3D (DySSA 1.0, “Dynamic State Space Analysis”) para análise do comportamento dinâmico de sistemas barragem-fundação-albufeira considerando uma formulação em deslocamentos com a albufeira discretizada em elementos finitos com módulo de distorção nulo. Utiliza-se uma formulação no espaço de estados o que permite considerar amortecimento não proporcional à massa e à rigidez e conduz a modos de vibração complexos. Apresentam-se os fundamentos do método dos elementos finitos na perspetiva da sua implementação computacional para análise dinâmica de estruturas, e apresenta-se sumariamente o programa DySSA 1.0, o qual permite a análise estática e dinâmica de estruturas utilizando elementos finitos tridimensionais isoparamétricos do segundo grau (tipo cubo com 20 pontos nodais), e correspondentes elementos de junta (com 16 pontos nodais, 8 por cada face). O programa foi testado com base na análise dinâmica de uma parede em consola submetida à pressão hidrodinâmica. Os resultados numéricos foram comparados com soluções analíticas e com resultados experimentais obtidos no laboratório de estruturas do ISEL. Descrevem-se os fundamentos da análise dinâmica de estruturas no domínio do tempo, e referem-se os princípios em que se baseiam as metodologias de identificação modal no domínio da frequência. Analisa-se o comportamento dinâmico da barragem do Cabril em termos de frequências naturais e configurações modais, utilizando um modelo 3D representativo do sistema. Os resultados deste modelo numérico são comparados com resultados experimentais obtidos com base no sistema de monitorização dinâmica em contínuo, que foi instalado pelo LNEC em 2008.

Sei whale (Balaenoptera borealis) ecology and management in the North Atlantic

Tese de Doutoramento em Ciências do Mar, especialidade em Ecologia Marinha.

Optimização do posicionamento de câmaras de vídeo-vigilância

Dissertação de Mestrado em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia

Modelação e monitorização do comportamento dinâmico de barragens abóbada: identificação modal automática

Trabalho Final de Mestrado elaborado no Laboratório de Engenharia Civil (LNEC) para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa no âmbito do protocolo de cooperação entre o ISEL e o LNEC

Shannon entropy analysis of the genome code

This paper studies the chromosome information of twenty five species, namely, mammals, fishes, birds, insects, nematodes, fungus, and one plant. A quantifying scheme inspired in the state space representation of dynamical systems is formulated. Based on this algorithm, the information of each chromosome is converted into a bidimensional distribution. The plots are then analyzed and characterized by means of Shannon entropy. The large volume of information is integrated by averaging the lengths and entropy quantities of each species. The results can be easily visualized revealing quantitative global genomic information.

Complex dynamics of financial indices

This paper presents a novel method for the analysis of nonlinear financial and economic systems. The modeling approach integrates the classical concepts of state space representation and time series regression. The analytical and numerical scheme leads to a parameter space representation that constitutes a valid alternative to represent the dynamical behavior. The results reveal that business cycles can be clearly revealed, while the noise effects common in financial indices can elegantly be filtered out of the results.

Accessing complexity from genome information

This paper studies the information content of the chromosomes of 24 species. In a first phase, a scheme inspired in dynamical system state space representation is developed. For each chromosome the state space dynamical evolution is shed into a two dimensional chart. The plots are then analyzed and characterized in the perspective of fractal dimension. This information is integrated in two measures of the species’ complexity addressing its average and variability. The results are in close accordance with phylogenetics pointing quantitative aspects of the species’ genomic complexity.

Optical nonlinearity in Tandem SI-C photodetectors

The behavior of tandem pin heterojunctions based on a-SiC: H alloys is investigated under different optical and electrical bias conditions. The devices are optimized to act as optically selective wavelength filters. Depending on the device configuration (optical gaps, thickness, sequence of cells in the stack structure) and on the applied voltage (positive or negative) and optical bias (wavelength, intensity, frequency) it is possible to combine the wavelength discrimination function with the self amplification of the signal. This wavelength nonlinearity allows the amplification or the rejection of a weak signal-impulse. The device works as an active tunable optical filter for wavelength selection and can be used as an add/drop multiplexer (ADM) which enables data to enter and leave an optical network bit stream without having to demultiplex the stream. Results show that, even under weak transient input signals, the background wavelength controls the output signal. This nonlinearity, due to the transient asymmetrical light penetration of the input channels across the device together with the modification on the electrical field profile due to the optical bias, allows tuning an input channel without demultiplexing the stream. This high optical nonlinearity makes the optimized devices attractive for the amplification of all optical signals. Transfer characteristics effects due to changes in steady state light, control d.c. voltage and applied light pulses are presented. Based on the experimental results and device configuration an optoelectronic model is developed. The transfer characteristics effects due to changes in steady state light, dc control voltage or applied light pulses are simulated and compared with the experimental data. A good agreement was achieved.

Modelação e previsão de vendas no setor do retalho de calçado

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos

Gestão da cadeia de abastecimento de bens de consumo baseada em modelos de previsão lineares

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística

Adaptive modeling and high quality spectral estimation for speech enhancement

In this work an adaptive modeling and spectral estimation scheme based on a dual Discrete Kalman Filtering (DKF) is proposed for speech enhancement. Both speech and noise signals are modeled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and improves time-frequency resolution. The model parameters are arranged to obtain a combined state-space model and are also used to calculate instantaneous power spectral density estimates. The speech enhancement is performed by a dual discrete Kalman filter that simultaneously gives estimates for the models and the signals. This approach is particularly useful as a pre-processing module for parametric based speech recognition systems that rely on spectral time dependent models. The system performance has been evaluated by a set of human listeners and by spectral distances. In both cases the use of this pre-processing module has led to improved results.

Adaptive filtering for high quality HMM based speech synthesis

In this work an adaptive filtering scheme based on a dual Discrete Kalman Filtering (DKF) is proposed for Hidden Markov Model (HMM) based speech synthesis quality enhancement. The objective is to improve signal smoothness across HMMs and their related states and to reduce artifacts due to acoustic model's limitations. Both speech and artifacts are modelled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and improves time-frequency resolution. Themodel parameters are arranged to obtain a combined state-space model and are also used to calculate instantaneous power spectral density estimates. The quality enhancement is performed by a dual discrete Kalman filter that simultaneously gives estimates for the models and the signals. The system's performance has been evaluated using mean opinion score tests and the proposed technique has led to improved results.

The fitting of the German yield curve: A dynamic approach using latent, macroeconomic and stock market variables

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Finance from the NOVA – School of Business and Economics