Algoritmos genéticos e processamento paralelo aplicados à definição e treinamento de redes neurais perceptron de múltiplas camadas

ln this work, it was deveIoped a parallel cooperative genetic algorithm with different evolution behaviors to train and to define architectures for MuItiIayer Perceptron neural networks. MuItiIayer Perceptron neural networks are very powerful tools and had their use extended vastIy due to their abiIity of providing great resuIts to a broad range of appIications. The combination of genetic algorithms and parallel processing can be very powerful when applied to the Iearning process of the neural network, as well as to the definition of its architecture since this procedure can be very slow, usually requiring a lot of computational time. AIso, research work combining and appIying evolutionary computation into the design of neural networks is very useful since most of the Iearning algorithms deveIoped to train neural networks only adjust their synaptic weights, not considering the design of the networks architecture. Furthermore, the use of cooperation in the genetic algorithm allows the interaction of different populations, avoiding local minima and helping in the search of a promising solution, acceIerating the evolutionary process. Finally, individuaIs and evolution behavior can be exclusive on each copy of the genetic algorithm running in each task enhancing the diversity of populations

Otimização de modelos de predição da perda de propagação aplicáveis em 3,5GHZ utilizando algoritmos genéticos

The telecommunications industry has experienced recent changes, due to increasing quest for access to digital services for data, video and multimedia, especially using the mobile phone networks. Recently in Brazil, mobile operators are upgrading their networks to third generations systems (3G) providing to users broadband services such as video conferencing, Internet, digital TV and more. These new networks that provides mobility and high data rates has allowed the development of new market concepts. Currently the market is focused on the expansion of WiMAX technology, which is gaining increasingly the market for mobile voice and data. In Brazil, the commercial interest for this technology appears to the first award of licenses in the 3.5 GHz band. In February 2003 ANATEL held the 003/2002/SPV-ANATEL bidding, where it offered blocks of frequencies in the range of 3.5 GHz. The enterprises who purchased blocks of frequency were: Embratel, Brazil Telecom (Vant), Grupo Sinos, Neovia and WKVE, each one with operations spread in some regions of Brazil. For this and other wireless communications systems are implemented effectively, many efforts have been invested in attempts to developing simulation methods for coverage prediction that is close to reality as much as possible so that they may become believers and indispensable tools to design wireless communications systems. In this work wasm developed a genetic algorithm (GA's) that is able to optimize the models for predicting propagation loss at applicable frequency range of 3.5 GHz, thus enabling an estimate of the signal closer to reality to avoid significant errors in planning and implementation a system of wireless communication

Otimização do controle eletrônico do diagrama de radiação de arranjos de antenas usando algoritmos genéticos com codificação real

Antenna arrays are able to provide high and controlled directivity, which are suitable for radiobase stations, radar systems, and point-to-point or satellite links. The optimization of an array design is usually a hard task because of the non-linear characteristic of multiobjective, requiring the application of numerical techniques, such as genetic algorithms. Therefore, in order to optimize the electronic control of the antenna array radiation pattem through genetic algorithms in real codification, it was developed a numerical tool which is able to positioning the array major lobe, reducing the side lobe levels, canceling interference signals in specific directions of arrival, and improving the antenna radiation performance. This was accomplished by using antenna theory concepts and optimization methods, mainly genetic algorithms ones, allowing to develop a numerical tool with creative genes codification and crossover rules, which is one of the most important contribution of this work. The efficiency of the developed genetic algorithm tool is tested and validated in several antenna and propagation applications. 11 was observed that the numerical results attend the specific requirements, showing the developed tool ability and capacity to handle the considered problems, as well as a great perspective for application in future works.

Predição de promotores de Bacillus subtilis usando técnicas de aprendizado de máquina

One of the most important goals of bioinformatics is the ability to identify genes in uncharacterized DNA sequences on world wide database. Gene expression on prokaryotes initiates when the RNA-polymerase enzyme interacts with DNA regions called promoters. In these regions are located the main regulatory elements of the transcription process. Despite the improvement of in vitro techniques for molecular biology analysis, characterizing and identifying a great number of promoters on a genome is a complex task. Nevertheless, the main drawback is the absence of a large set of promoters to identify conserved patterns among the species. Hence, a in silico method to predict them on any species is a challenge. Improved promoter prediction methods can be one step towards developing more reliable ab initio gene prediction methods. In this work, we present an empirical comparison of Machine Learning (ML) techniques such as Na¨ýve Bayes, Decision Trees, Support Vector Machines and Neural Networks, Voted Perceptron, PART, k-NN and and ensemble approaches (Bagging and Boosting) to the task of predicting Bacillus subtilis. In order to do so, we first built two data set of promoter and nonpromoter sequences for B. subtilis and a hybrid one. In order to evaluate of ML methods a cross-validation procedure is applied. Good results were obtained with methods of ML like SVM and Naïve Bayes using B. subtilis. However, we have not reached good results on hybrid database

Algoritmos genéticos aplicados a um comitê de LS-SVM em problemas de classificação

The pattern classification is one of the machine learning subareas that has the most outstanding. Among the various approaches to solve pattern classification problems, the Support Vector Machines (SVM) receive great emphasis, due to its ease of use and good generalization performance. The Least Squares formulation of SVM (LS-SVM) finds the solution by solving a set of linear equations instead of quadratic programming implemented in SVM. The LS-SVMs provide some free parameters that have to be correctly chosen to achieve satisfactory results in a given task. Despite the LS-SVMs having high performance, lots of tools have been developed to improve them, mainly the development of new classifying methods and the employment of ensembles, in other words, a combination of several classifiers. In this work, our proposal is to use an ensemble and a Genetic Algorithm (GA), search algorithm based on the evolution of species, to enhance the LSSVM classification. In the construction of this ensemble, we use a random selection of attributes of the original problem, which it splits the original problem into smaller ones where each classifier will act. So, we apply a genetic algorithm to find effective values of the LS-SVM parameters and also to find a weight vector, measuring the importance of each machine in the final classification. Finally, the final classification is obtained by a linear combination of the decision values of the LS-SVMs with the weight vector. We used several classification problems, taken as benchmarks to evaluate the performance of the algorithm and compared the results with other classifiers

Algoritmos genéticos canônico e elitista: uma abordagem comparativa

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Análise de fatores clínico-demográficos, psicológicos, hormonais e genéticos na síndrome da ardência bucal e ardor bucal secundário

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Estimação de parâmetros genéticos para resistência à infecção por IMNV em camarões Litopenaeus vannamei por meio de análise de sobrevivência

The main specie of marine shrimp raised at Brazil and in the world is Litopenaeus vannamei, which had arrived in Brazil in the `80s. However, the entry of infectious myonecrosis virus (IMNV), causing the infectious myonecrosis disease in marine shrimps, brought economic losses to the national shrimp farming, with up to 70% of mortality in the shrimp production. In this way, the objective was to evaluate the survival of shrimps Litopenaeus vannamei infected with IMNV using the non parametric estimator of Kaplan-Meier and a model of frailty for grouped data. It were conducted three tests of viral challenges lasting 20 days each, at different periods of the year, keeping the parameters of pH, temperature, oxygen and ammonia monitored daily. It was evaluated 60 full-sib families of L. vannamei infected by IMNV in each viral challenge. The confirmation of the infection by IMNV was performed using the technique of PCR in real time through Sybr Green dye. Using the Kaplan-Meier estimator it was possible to detect significant differences (p <0.0001) between the survival curves of families and tanks and also in the joint analysis between viral challenges. It were estimated in each challenge, genetic parameters such as genetic value of family, it`s respective rate risk (frailty), and heritability in the logarithmic scale through the frailty model for grouped data. The heritability estimates were respectively 0.59; 0.36; and 0.59 in the viral challenges 1; 2; and 3, and it was also possible to identify families that have lower and higher rates of risk for the disease. These results can be used for selecting families more resistant to the IMNV infection and to include characteristic of disease resistance in L. vannamei into the genetic improvement programs

Algoritmos evolutivos dedicados à reconfiguração de redes radiais de distribuição sob demandas fixas e variáveis: estudo dos operadores genéticos e parâmetros de controle

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

Seleção de atributos em comitês de classificadores utilizando algoritmos genéticos

Classifier ensembles are systems composed of a set of individual classifiers and a combination module, which is responsible for providing the final output of the system. In the design of these systems, diversity is considered as one of the main aspects to be taken into account since there is no gain in combining identical classification methods. The ideal situation is a set of individual classifiers with uncorrelated errors. In other words, the individual classifiers should be diverse among themselves. One way of increasing diversity is to provide different datasets (patterns and/or attributes) for the individual classifiers. The diversity is increased because the individual classifiers will perform the same task (classification of the same input patterns) but they will be built using different subsets of patterns and/or attributes. The majority of the papers using feature selection for ensembles address the homogenous structures of ensemble, i.e., ensembles composed only of the same type of classifiers. In this investigation, two approaches of genetic algorithms (single and multi-objective) will be used to guide the distribution of the features among the classifiers in the context of homogenous and heterogeneous ensembles. The experiments will be divided into two phases that use a filter approach of feature selection guided by genetic algorithm

Crescimento dos tecidos muscular e adiposo de fêmeas bovinas de diferentes grupos genéticos no modelo biológico superprecoce

Objetivou-se avaliar o crescimento de novilhas de diferentes grupos genéticos no sistema de produção superprecoce. Utilizaram-se 132 novilhas dos seguintes grupos genéticos: 18 ¾ Canchim × ¼ Nelore (¾ CN); 18 ½ Canchim × ½ Nelore (½ CN); 24 Simbrasil -⅝ Simental × ⅜ Nelore; e 72 Three-cross ¼ Simental × ¼ Nelore × ½ Angus. As novilhas foram desmamadas aos 210 dias de idade, com 247,4 ± 16,5 kg de peso vivo (PV), mantidas em creep-feeding durante a fase de cria e confinadas por 132 ± 14 dias até atingirem 350 kg PV e 5 mm de gordura subcutânea, quando, então, foram abatidas. Os grupos genéticos não influenciaram o ganho de peso médio diário, porém a espessura de gordura subcutânea do dorso (EGS) e da garupa (EGG) foi maior nos animais Three-cross, que apresentaram os maiores valores iniciais (1,07 kg/dia). Não houve diferença na área de olho-de-lombo (AOL) inicial, porém a os animais Three-cross apresentaram os maiores valores iniciais. Nos animais do grupo Three-cross, a área de olho-de-lombo (AOL) final e ajustada para 100 kg de peso vivo (PV) foi inferior à observada nos demais grupos, porém o peso final foi superior ao do grupo Simbrasil, com tempo intermediário de confinamento. Ajustando-se os valores de AOL e EGG para o menor número de dias de confinamento (114 dias), animais Simbrasil apresentam maior valor de AOL final e os animais Three-cross e Simbrasil, maior EGG final.

Efeito de valores discrepantes em grupos de contemporâneos na predição dos valores genéticos

Foram simuladas nove populações, cada uma com cinco replicações da variável ganho médio diário (GMD1) com distribuição normal e média 100, variando o tamanho dos grupos e os desvios-padrão. Cada replicação foi dividida de modo a formar grupos que representariam grupos de contemporâneos (GC) e de progênie dentro de GC. Cada GC tinha dez pais. Obtiveram-se três conjuntos: o conjunto 1 com 1.000 grupos de contemporâneos (GC), cada um com 100 observações e dez observações por pai; o conjunto 2, com 2.500 GC, 40 observações e quatro observações por pai; e o conjunto 3, com 5.000 GC, 20 observações e dois filhos por pai. em cada população, gerou-se GMD1, a qual foi transformada em outra variável, da seguinte forma: DIAS1 = 100/GMD1. Calcularam-se para cada pai, dentro de cada GC, as contribuições de cada GC ao valor de cada pai, para GMD1 (Cx) e DIAS1 (Cy). Os efeitos do máximo e da média de DIAS1 no grupo sobre o valor absoluto de Cy foram significativos, mas o R² foi baixo (máximo de 16%). O mínimo de DIAS1 não influenciou o valor de Cy. O máximo e o mínimo de GMD1 sobre Cx foram significativos, mas os R² foram muito baixos (máximo de 2%). A média não influenciou Cx. em grupos de contemporâneos com um animal com valor de GMD muito baixo, o valor de DIAS desse animal será relativamente muito mais alto, o que afetará a média do grupo e os valores de todos os animais do grupo. Esse efeito se refletirá na avaliação de seus pais e será mais uma importante fonte de erros na avaliação genética do rebanho. Assim, a utilização de DIAS em substituição ao GMD como critério de seleção para o melhoramento de bovinos é contra-indicada, pois deverá reduzir a possibilidade de ganho genético para crescimento.

Desempenho, fibras musculares e carne de bovinos jovens de três grupos genéticos

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

Fatores genéticos e de meio na produção de leite de caprinos leiteiros

Objetivou-se, no presente estudo, avaliar a produção de leite de caprinos leiteiros da região sudeste do Brasil, com intuito de verificar os fatores de meio e estimar os parâmetros genéticos pelo método dos mínimos quadrados (MMQ). Os controles de 1336 lactações foram inicialmente ajustados pela função multifásica (difásica) e calculou-se a produção de leite total (PLT). Os dados foram provenientes de sete propriedades e três raças (Parda Alpina, Saanen e Toggenburg). A média e o erro-padrão da PLT estimados pelo MMQ foram de 635,31 ±39,75 kg. A interação ano x estação do parto influenciou a PLT. em um dos anos estudados, a PLT foi menor para as cabras paridas no final da estação. Nas três estações de parto, observou-se comportamento quadrático da PLT, em função dos anos de parto. Para as três estações, a PLT aumentou de 1986 até meados de 1990, decrescendo em seguida. A idade de máxima PLT foi observada aos 46,65 meses. Das três raças estudadas, observou-se que as raças Parda Alpina e Saanen apresentaram alternância de superioridade na PLT em algumas fazendas, porém maiores que a Toggenburg. Os coeficientes de herdabilidade e repetibilidade da PLT estimados pelo MMQ foram de 0,296 ± 0,079 e 0,277 ± 0,033, respectivamente. Estes resultados revelam baixa confiabilidade em poucas observações dessas características ou na inconsistência das estimativas da função multifásica. Como a PLT é uma característica limitada ao sexo, sugere-se o teste de progênie como método de seleção mais eficiente para os reprodutores e uso de inseminação artificial como processo de disseminação do material genético selecionado.

Desempenho e qualidade dos ovos de codornas de quatro grupos genéticos

Avaliou-se o desempenho e a qualidade dos ovos de codornas de corte de quatro grupos genéticos, utilizando-se 288 aves com 42 dias de idade, em delineamento em blocos ao acaso com quatro tratamentos (grupos genéticos A, B, C e D) e seis repetições de 12 aves cada. A partir da primeira semana de alojamento, estabeleceu-se o programa de luz, iniciando-se com 14 horas diárias de fotoperíodo, com aumentos sucessivos de 30 minutos por semana até que atingisse 17 horas diárias de fotoperíodo. Semanalmente, os ovos e as sobras de ração de cada parcela foram pesados, para determinação do peso médio dos ovos e do consumo médio diário de ração. A cada 28 dias, foram coletados e analisados três ovos/parcela/dia por três dias consecutivos, para avaliação da qualidade externa e interna. Foram detectadas diferenças significativas entre os grupos genéticos para massa de ovos e peso médio dos ovos, de modo que o grupo genético B apresentou média superior à dos demais. Para gravidade específica e porcentagem de casca, foram observadas diferenças significativas entre os grupos genéticos, com médias superiores para o grupo genético D. Os grupos genéticos testados apresentaram boa produção e qualidade de ovos, comprovando que estas codornas de corte podem ser utilizadas como matrizes de pintainhos de corte.