434 resultados para Quadrático logarítmico
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Aquicultura - FCAV
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).
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Pós-graduação em Agronomia (Horticultura) - FCA
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O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.
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Registros de 2.981 lactações de vacas da raça Pardo-Suiça, distribuídas em 62 rebanhos, com parições nos anos de 1980 a 2002, foram utilizados para verificar a influência de fatores genéticos e não genéticos, sobre a produção de leite e idade ao primeiro parto. O modelo empregado incluiu os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de parto, além dos efeitos aleatórios de animal e ambiente temporário. Para a produção de leite, além dos efeitos fixos descritos anteriormente, incluíram-se também os efeitos linear da duração da lactação e linear e quadrático da idade da vaca ao parto, como co-variáveis. Na estimação dos componentes de (co) variâncias foi utilizada a inferência Bayesiana por meio de amostrador de Gibbs, com tamanho de cadeia de 1.500.000 rounds e período de queima 500.000 rounds. A frequência de amostragem foi de 500 rounds. As médias estimadas para produção de leite e idade ao primeiro parto foram iguais a 5347,47 1849,13 kg e 29,65 4,51 meses, respectivamente. Os efeitos de rebanho, ano de parto e duração da lactação, influenciaram significativamente a produção de leite (P< 0,01). A idade ao primeiro parto foi influenciada pelos efeitos de rebanho, ano de parto (P<0,01), além do efeito de estação de parto (P<0,05). As estimativas de herdabilidade obtidas para a produção de leite e idade ao primeiro parto foram iguais a 0,23 e 0,18, respectivamente. A correlação genética entre as duas foi igual a -0,31. A tendência genética e fenotípica, em função do reprodutor, para produção de leite foi de 1,09 kg e 115,34 kg de leite, respectivamente, para cada ano de produção. Para idade ao primeiro parto, os valores genéticos dos reprodutores tornaram-se negativos a partir de 1988, com redução aproximada de 0,05 meses a cada ano e fenotipicamente verificou-se uma redução de 32 para 28 meses de idade ao primeiro. Filhas de touros com alto valor genético para produção de leite tendem a apresentar crescimento mais acelerado ou maturidade fisiológica a uma idade mais precoce, diminuindo a idade ao primeiro parto.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)