Intelligent decision support systems for collaboration in industrial plants

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Sistemas de Informação Industriais, Engenharia Electrotécnica, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

Short-term Wind Speed Forecasting using Support Vector Machines

Wind speed forecasting has been becoming an important field of research to support the electricity industry mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources. This type of electricity generation is highly dependent on the weather conditions variability, particularly the variability of the wind speed. Therefore, accurate wind power forecasting models are required to the operation and planning of wind plants and power systems. A Support Vector Machines (SVM) model for short-term wind speed is proposed and its performance is evaluated and compared with several artificial neural network (ANN) based approaches. A case study based on a real database regarding 3 years for predicting wind speed at 5 minutes intervals is presented.

Distributed Intelligent Management of Microgrids using a Multi-Agent Simulation Platform

Multi-agent approaches have been widely used to model complex systems of distributed nature with a large amount of interactions between the involved entities. Power systems are a reference case, mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources, which have potentiated huge changes in the power systems’ sector. Dealing with such a large scale integration of intermittent generation sources led to the emergence of several new players, as well as the development of new paradigms, such as the microgrid concept, and the evolution of demand response programs, which potentiate the active participation of consumers. This paper presents a multi-agent based simulation platform which models a microgrid environment, considering several different types of simulated players. These players interact with real physical installations, creating a realistic simulation environment with results that can be observed directly in the reality. A case study is presented considering players’ responses to a demand response event, resulting in an intelligent increase of consumption in order to face the wind generation surplus.

Heat stress adaptation in hyperthermophiles: bosynthesis of inositol-containing compatible solutes

Dissertation presented to obtain the Ph.D. degree in Biochemistry

Biomphalaria tenagophila (Orbigny, 1835) (Mollusca): adaptation to desiccation and susceptibility to infection with Schistosoma mansoni Sambon, 1907

Experiments were carried out to test the susceptibility of Biomphalaria tenagophila to the infection with strain SJ of Schistosoma mansoni in the F1, F2 and non-selected parental generation. The potential adaptation of B. tenagophila to desiccation, in healthy mollusks and those exposed to the larvae of S. mansoni of the F1, F2 and non-selected parental generations was also studied. The presence of mucus and soil, at the shell opening, protected the snails against desiccation, favoring survival. The healthy mollusks performed more attempts against desiccation than those exposed to the larvae of the parasite. The mortality rate, during desiccation, was higher among mollusks that remained buried and with the shell opening unobstructed. During the desiccation period the stage of development of the parasite was influenced by the weight loss and the survival of the snails. The longer the period of desiccation, the greater was the weight loss observed, abbreviating survival. The non-selected parental generation was more sensitive to desiccation than the F1 and F2 generations, both in healthy mollusks and in those exposed to S. mansoni larvae. Healthy mollusks were more resistant to desiccation than those exposed to the larvae of the S. mansoni. Desiccation did not interrupt the development of S. mansoni larvae in mollusks, causing a delay in the cercariae elimination. The susceptibility of B. tenagophila to the SJ strain of S. mansoni, in mollusks maintained in water during the larvae incubation period, was similar in all three generations.

The role of ribonuclease R in bacterial adaptation to cold shock

RESUMO:Os microrganismos reagem à súbita descida de temperatura através de uma resposta adaptativa específica que assegura a sua sobrevivência em condições desfavoráveis. Esta adaptação inclui alterações na composição da membrana, na maquinaria de tradução e transcrição. A resposta ao choque térmico pelo frio induz uma repressão da transcrição. No entanto, a descida de temperatura induz a produção de um grupo de proteínas específicas que ajudam a ajustar/re-ajustar o metabolismo celular às novas condições ambientais. Em E. coli o processo de adaptação demora apenas quatro horas, no qual um grupo de proteínas específicas são induzidas. Depois desde período recomeça lentamente a produção de proteínas.A ribonuclease R, uma das proteínas induzidas durante o choque térmico pelo frio, é uma das principais ribonucleases em E. coli envolvidas na degradação do RNA. É uma exoribonuclease que degrada RNA de cadeia dupla, possui funções importantes na maturação e “turnover” do RNA, libertação de ribossomas e controlo de qualidade de proteínas e RNAs. O nível celular desta enzima aumenta até dez vezes após exposição ao frio e estabiliza em células na fase estacionária. A capacidade de degradar RNA de dupla cadeia é importante a baixas temperaturas quando as estruturas de RNA estão mais estáveis. No entanto, este mecanismo é desconhecido. Embora a resposta específica ao “cold shock” tenha sido descoberta há mais de duas décadas e o número de proteínas envolvidas sugerirem que esta adaptação é rápida e simples, continuamos longe de compreender este processo. No nosso trabalho pretendemos descobrir proteínas que interactuem com a RNase R em condições ambientais diferentes através do método “TAP-tag” e espectrometria de massa. A informação obtida pode ser utilizada para deduzir algumas das novas funções da RNase R durante a adaptação bacteriana ao frio e durante a fase estacionária. Mais importante ainda, RNase R poderá ser recrutada para um complexo de proteínas de elevado peso molecular durante o “cold-shock”.------------ABSTRACT:Microorganisms react to the rapid temperature downshift with a specific adaptative response that ensures their survival in unfavorable conditions. Adaptation includes changes in membrane composition, in translation and transcription machinery. Cold shock response leads to overall repression of translation. However, temperature downshift induces production of a set of specific proteins that help to tune cell metabolism and readjust it to the new environmental conditions. For Escherichia coli the adaptation process takes only about four hours with a relatively small set of specifically induced proteins involved. After this time, protein production resumes, although at a slower rate. One of the cold inducible proteins is RNase R, one of the main E. coli ribonucleases involved in RNA degradation. RNase R is an exoribonuclease that digest double stranded RNA, serves important functions in RNA maturation and turnover, release of stalled ribosomes by trans-translation, and RNA and protein quality control. The level of this enzyme increases about ten-fold after cold induction, and it is also stabilised in cells growing in stationary phase. The RNase R ability to digest structured RNA is important at low temperatures where RNA structures are stabilized but the exact role of this mechanism remains unclear. Although specific bacterial cold shock response was discovered over two decades ago and the number of proteins involved suggests that this adaptation is fast and simple, we are still far from understanding this process. In our work we aimed to discover the proteins interacting with RNase R in different environmental conditions using TAP tag method and mass spectrometry analysis. The information obtained can be used to deduce some of the new functions of RNase R during adaptation of bacteria to cold and in stationary growth phase. Most importantly RNase R can be recruited into a high molecular mass complex of protein in cold shock.

Cultural adaptation of websites: a comparative study of portuguese and dutch corporate websites

Master Thesis Presented at Instituto de Contabilidade e Administração do Porto for obtaining the Master’s degree in Digital Marketing under the supervision of Professor José de Freitas Santos

An intelligent clustering scheme for distributed intrusion detection in vehicular cloud computing

In recent years, vehicular cloud computing (VCC) has emerged as a new technology which is being used in wide range of applications in the area of multimedia-based healthcare applications. In VCC, vehicles act as the intelligent machines which can be used to collect and transfer the healthcare data to the local, or global sites for storage, and computation purposes, as vehicles are having comparatively limited storage and computation power for handling the multimedia files. However, due to the dynamic changes in topology, and lack of centralized monitoring points, this information can be altered, or misused. These security breaches can result in disastrous consequences such as-loss of life or financial frauds. Therefore, to address these issues, a learning automata-assisted distributive intrusion detection system is designed based on clustering. Although there exist a number of applications where the proposed scheme can be applied but, we have taken multimedia-based healthcare application for illustration of the proposed scheme. In the proposed scheme, learning automata (LA) are assumed to be stationed on the vehicles which take clustering decisions intelligently and select one of the members of the group as a cluster-head. The cluster-heads then assist in efficient storage and dissemination of information through a cloud-based infrastructure. To secure the proposed scheme from malicious activities, standard cryptographic technique is used in which the auotmaton learns from the environment and takes adaptive decisions for identification of any malicious activity in the network. A reward and penalty is given by the stochastic environment where an automaton performs its actions so that it updates its action probability vector after getting the reinforcement signal from the environment. The proposed scheme was evaluated using extensive simulations on ns-2 with SUMO. The results obtained indicate that the proposed scheme yields an improvement of 10 % in detection rate of malicious nodes when compared with the existing schemes.

New Concepts Towards the Synthesis of Digital Circuits Through Genetic Algorithms

This paper analyses the performance of a Genetic Algorithm using two new concepts, namely a static fitness function including a discontinuity measure and a fractional-order dynamic fitness function, for the synthesis of combinational logic circuits. In both cases, experiments reveal superior results in terms of speed and convergence to achieve a solution.

A Methodology for Creating an Adapted Command Language for Driving an Intelligent Wheelchair

Intelligent wheelchairs (IW) are technologies that can increase the autonomy and independence of elderly people and patients suffering from some kind of disability. Nowadays the intelligent wheelchairs and the human-machine studies are very active research areas. This paper presents a methodology and a Data Analysis System (DAS) that provides an adapted command language to an user of the IW. This command language is a set of input sequences that can be created using inputs from an input device or a combination of the inputs available in a multimodal interface. The results show that there are statistical evidences to affirm that the mean of the evaluation of the DAS generated command language is higher than the mean of the evaluation of the command language recommended by the health specialist (p value = 0.002) with a sample of 11 cerebral palsy users. This work demonstrates that it is possible to adapt an intelligent wheelchair interface to the user even when the users present heterogeneous and severe physical constraints.

Six thinking hats: A novel metalearner for intelligent decision support in electricity markets

The energy sector has suffered a significant restructuring that has increased the complexity in electricity market players' interactions. The complexity that these changes brought requires the creation of decision support tools to facilitate the study and understanding of these markets. The Multiagent Simulator of Competitive Electricity Markets (MASCEM) arose in this context, providing a simulation framework for deregulated electricity markets. The Adaptive Learning strategic Bidding System (ALBidS) is a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. Fully integrated with MASCEM, ALBidS considers several different strategic methodologies based on highly distinct approaches. Six Thinking Hats (STH) is a powerful technique used to look at decisions from different perspectives, forcing the thinker to move outside its usual way of thinking. This paper aims to complement the ALBidS strategies by combining them and taking advantage of their different perspectives through the use of the STH group decision technique. The combination of ALBidS' strategies is performed through the application of a genetic algorithm, resulting in an evolutionary learning approach.

Societal embedding in high-speed train technology development: dominant perspective from a case study

The present article is based on the report for the Doctoral Conference of the PhD programme in Technology Assessment, held at FCT-UNL Campus, Monte de Caparica, June 9th, 2011. The PhD thesis has the supervision of Prof. António Moniz (FCT-UNL and ITAS-KIT), and co-supervision of Prof. Manuel Seabra Pereira and Prof. Rosário Macário (both from IST-UTL).

Adaptation and Localization of Open Source ERPs - The case of Parties in OFBiz

O software tem vindo a tornar-se uma parte importante de qualquer empresa, cobrindo várias áreas funcionais, tais como manufaturação, vendas ou recursos humanos. O facto de uma empresa possuir um software capaz de ligar todas ou a maior parte das suas áreas funcionais e de acomodar as suas regras de negócio permite que estas tenham acesso a dados em tempo real nos quais se podem basear para tomar decisões. Estes tipos de software podem ser categorizados como Enterprise resource planning (ERP). Tendo em conta que estes tipos de software têm um papel importante dentro de uma empresa, a aquisição dos mesmos é algo que deve ser bem estudado. As grandes empresas normalmente optam pela aquisição de soluções comerciais uma vez que estas tendem a ter mais funcionalidades, maior suporte e certificações. Os ERPs comerciais representam, no entanto, um esforço elevado para que a sua compra possa ser feita, o que limita a possibilidade de aquisição dos mesmos por parte de pequenas ou médias empresas. No entanto, tal como acontece com a maior parte dos tipos de software, existem alternativas open-source. Se nos colocássemos na posição de uma pequena empresa, a tentar iniciar o seu negócio em Portugal, que tipo de ERP seria suficiente para os nossos requisitos? Teríamos que optar por comprar uma solução comercial, ou uma solução open-source seria suficiente? E se optássemos por desenvolver uma solução à medida? Esta tese irá responder a estas questões focando-se apenas num dos componentes base de qualquer ERP, a gestão de entidades. O componente de gestão de entidades é responsável por gerir todas as entidades com as quais a empresa interage abrangindo colaboradores, clientes, fornecedores, etc. A nível de funcionalidades será feita uma comparação entre um ERP comercial e um ERP open-source. Como os ERPs tendem a ser soluções muito genéricas é comum que estes não implementem todos os requisitos de um negócio em particular, como tal os ERPs precisam de ser extensíveis e adaptáveis. Para perceber até que ponto a solução open-source é extensível será feita uma análise técnica ao seu código fonte e será feita uma implementação parcial de um gerador de ficheiros de auditoria requerido pela lei Portuguesa, o SAF-T (PT). Ao estudar e adaptar a solução open-source podemos especificar o que teria que ser desenvolvido para podermos criar uma solução à medida de raiz.

Providing Adaptation for an Adaptive Hypermedia System

O ensino à distância cresceu consideravelmente nos últimos anos e a tendência é para que continue a crescer em anos vindouros. No entanto, enquanto que a maioria das plataformas de ensino à distância utilizam a mesma abordagem de ensino para todos os utilizadores, os estudantes que as usam são na realidade pessoas de diferentes culturas, locais, idades e géneros, e que possuem diferentes níveis de educação. Ao contrário do ensino à distância tradicional, os sistemas de hipermédia adaptativa educacional adaptam interface, apresentação de conteúdos e navegação, entre outros, às características, necessidades e interesses específicos de diferentes utilizadores. Apesar da investigação na área de sistemas de hipermédia adaptativa já estar bastante desenvolvida, é necessário efetuar mais desenvolvimento e experimentação de modo a determinar quais são os aspetos mais eficazes destes sistemas e avaliar o seu sucesso. A Plataforma de Aprendizagem Colaborativa da Matemática (PCMAT) é um sistema de hipermédia adaptativa educacional com uma abordagem construtivista, que foi desenvolvido com o objetivo de contribuir para a investigação na área de sistemas de hipermédia adaptativa. A plataforma avalia o conhecimento do utilizador e apresenta conteúdos e atividades adaptadas às características e estilo de aprendizagem dominante de estudantes de matemática do segundo ciclo. O desenvolvimento do PCMAT tem também o propósito de auxiliar os alunos Portugueses com a aprendizagem da matemática. De acordo com o estudo PISA 2012 da OCDE [OECD, 2014], o desempenho dos alunos Portugueses na área da matemática melhorou em relação à edição anterior do estudo, mas os resultados obtidos permanecem abaixo da média da OCDE. Por este motivo, uma das finalidades deste projeto é desenvolver um sistema de hipermédia adaptativa que, ao adequar o ensino da matemática às necessidades específicas de cada aluno, os assista com a aquisição de conhecimento. A adaptação é efetuada pelo sistema usando a informação constante no modelo do utilizador para definir um grafo de conceitos do domínio específico. Este grafo é adaptado do modelo do domínio e utilizado para dar resposta às necessidades particulares de cada aluno. Embora a trajetória inicial seja definida pelo professor, o percurso percorrido no grafo por cada aluno é determinado pela sua interação com o sistema, usando para o efeito a representação do conhecimento do aluno e outras características disponíveis no modelo do utilizador, assim como avaliação progressiva. A adaptação é conseguida através de alterações na apresentação de conteúdos e na estrutura e anotações das hiperligações. A apresentação de conteúdos é alterada mostrando ou ocultando cada um dos vários fragmentos que compõe as páginas dum curso. Estes fragmentos são compostos por diferentes objetos de aprendizagem, tais como exercícios, figuras, diagramas, etc. As mudanças efetuadas na estrutura e anotações das hiperligações têm o objetivo de guiar o estudante, apontando-o na direção do conhecimento mais relevante e mantendo-o afastado de informação inadequada. A escolha de objectos de aprendizagem adequados às características particulares de cada aluno é um aspecto essencial do modelo de adaptação do PCMAT. A plataforma inclui para esse propósito um módulo responsável pela recomendação de objectos de aprendizagem, e um módulo para a pesquisa e recuperação dos mesmos. O módulo de recomendação utiliza lógica Fuzzy para converter determinados atributos do aluno num conjunto de parâmetros que caracterizam o objecto de aprendizagem que idealmente deveria ser apresentado ao aluno. Uma vez que o objecto “ideal” poderá não existir no repositório de objectos de aprendizagem do sistema, esses parâmetros são utilizados pelo módulo de pesquisa e recuperação para procurar e devolver ao módulo de recomendação uma lista com os objectos que mais se assemelham ao objecto “ideal”. A pesquisa é feita numa árvore k-d usando o algoritmo k-vizinhos mais próximos. O modelo de recomendação utiliza a lista devolvida pelo módulo de pesquisa e recuperação para seleccionar o objecto de aprendizagem mais apropriado para o aluno e processa-o para inclusão numa das páginas Web do curso. O presente documento descreve o trabalho desenvolvido no âmbito do projeto PCMAT (PTDS/CED/108339/2008), dando relevância à adaptação de conteúdos.

Human activity recognition for an intelligent knee orthosis

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica