999 resultados para Máquinas agrícolas - Desempenho


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Reinforcement learning is a machine learning technique that, although finding a large number of applications, maybe is yet to reach its full potential. One of the inadequately tested possibilities is the use of reinforcement learning in combination with other methods for the solution of pattern classification problems. It is well documented in the literature the problems that support vector machine ensembles face in terms of generalization capacity. Algorithms such as Adaboost do not deal appropriately with the imbalances that arise in those situations. Several alternatives have been proposed, with varying degrees of success. This dissertation presents a new approach to building committees of support vector machines. The presented algorithm combines Adaboost algorithm with a layer of reinforcement learning to adjust committee parameters in order to avoid that imbalances on the committee components affect the generalization performance of the final hypothesis. Comparisons were made with ensembles using and not using the reinforcement learning layer, testing benchmark data sets widely known in area of pattern classification

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The power system stabilizers are used to suppress low-frequency electromechanical oscillations and improve the synchronous generator stability limits. This master thesis proposes a wavelet-based power system stabilizer, composed of a new methodology for extraction and compensation of electromechanical oscillations in electrical power systems based on the scaling coefficient energy of the maximal overlap discrete wavelet transform in order to reduce the effects of delay and attenuation of conventional power system stabilizers. Moreover, the wavelet coefficient energy is used for electric oscillation detection and triggering the power system stabilizer only in fault situations. The performance of the proposed power system stabilizer was assessed with experimental results and comparison with the conventional power system stabilizer. Furthermore, the effects of the mother wavelet were also evaluated in this work

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A área cultivada no sistema de plantio direto no Brasil tem sido incrementada rapidamente e a cultura do arroz de terras altas pode ser incluída no sistema, em rotação com outras culturas. Outro aspecto importante é a utilização de adubação adequada sendo o nitrogênio um dos nutrientes absorvidos em maior quantidade pelo arroz. Assim, o objetivo do trabalho foi o de avaliar algumas características agronômicas e a produtividade do arroz de terras altas, cv. IAC 202, utilizando-se a combinação de culturas de cobertura - milheto, sorgo granífero, milho, guandu, crotalária, mucuna-preta, além da vegetação espontânea no pousio e doses de N em cobertura - zero, 25, 50, 75, 100 e 125 kg ha-1, no município de Selvíria (MS), nos anos agrícolas 2001/2002 e 2002/2003. Considerando-se os resultados, concluiu-se que a cultura do sorgo é opção viável ao fornecimento de adequada quantidade de massa de matéria seca e ao recobrimento da superfície do solo, mas não para o aumento da produtividade na cultura do arroz em sucessão, em sistema de plantio direto em terras altas; a situação é inversa com a cultura do guandu como planta de cobertura, sendo a produtividade na cultura do arroz em sucessão, em sistema de plantio direto em terras altas, distintamente influenciada pela adubação nitrogenada, em dois anos consecutivos.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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A circunferência de rolamento dinâmica dos pneus agrícolas é uma medida importante para o estudo do desempenho de tratores agrícolas. Neste trabalho, compararam-se dois métodos de determinação da circunferência de rolamento dinâmica - um manual e um eletrônico (com instrumentação das rodas de tração) - sob duas velocidades de deslocamento e cinco combinações de pressão de inflação nos pneus dianteiros e traseiros. O método manual forneceu valores estatisticamente superiores aos do eletrônico, com diferença absoluta máxima de 0,24%. A pressão de inflação influenciou significativamente os valores medidos, enquanto a velocidade de deslocamento, para os valores do ensaio (3,0 e 6,0 km.h-1), não apresentou influência significativa.

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As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais modelos, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões floresta de caminhos ótimos para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA