System Modeling and Control Through Fractional-Order Algorithms

The theory of fractional calculus goes back to the beginning of thr throry of differential calculus but its inherent complexity postponed the applications of the associated concepts. In the last decade the progress in the areas of chaos and fractals revealed subtle relationships with the fractional calculus leading to an increasing interest in the development of the new paradigm. In the area of automaticcontrol preliminary work has already been carried out but the proposed algorithms are restricted to the frequency domain. The paper discusses the design of fractional-order discrete-time controllers. The algorithms studied adopt the time domein, which makes them suited for z-transform analusis and discrete-time implementation. The performance of discrete-time fractional-order controllers with linear and non-linear systems is also investigated.

Neural control of an autonomous robot

This article aims to apply the concepts associated with artificial neural networks (ANN) in the control of an autonomous robot system that is intended to be used in competitions of robots. The robot was tested in several arbitrary paths in order to verify its effectiveness. The results show that the robot performed the tasks with success. Moreover, in the case of arbitrary paths the ANN control outperforms other methodologies, such as fuzzy logic control (FLC).

Defeitos do Tubo Neural. Experiência de 10 Anos numa Maternidade Central

OBJECTIVES: 1) To determine trends in prevalence of neural tube defects and the impact of therapeutic abortion. 2) To review perinatal management of spina bifida. DESIGN: All spontaneous and therapeutic abortions, still births and live births affected by neural tube defects registered in Alfredo da Costa Maternity in Lisbon, from 1983 to 1992, were retrospectively analysed. RESULTS: Eighty-two cases with neural tube defects are reported and myelomeningocele and anencephaly++ were the most frequent ones. Total prevalence for all defects was 0.78:1000 births with a small upward trend during the last two years. Birth prevalence was 0.6:1000, with a clear downward trend, due to therapeutic abortion. Prenatal diagnosis improved significantly, from 9% of all defects detected in 1983-87 to 77.5% in 1988-92. Since 1989, all cases of anencephaly were detected before birth. Most cases of spina bifida were vaginally delivered, and elective cesarean section occurred in 4. Early closure of the defect was undertaken in 87.6% of the newborns with open spina bifida. CONCLUSION: While total prevalence of neural tube defects remained stable, with only a small upward trend, prenatal diagnosis and therapeutic abortion resulted in a 56.3% fall in birth prevalence. Optimal management of open spina bifida demands a multidisciplinary team with an individual program for each case.

Neural Mechanisms of Exercise: Anti-Depression, Neurogenesis, and Serotonin Signaling

Depression is associated with decreased serotonin metabolism and functioning in the central nervous system, evidenced by both animal models of depression and clinical patient studies. Depression is also accompanied by decreased hippocampal neurogenesis in diverse animal models. Neurogenesis is mainly defined in dentate gyrus of hippocampus as well as subventricular zone. Moreover, hypothalamus, amygdala, olfactory tubercle, and piriform cortex are reported with evidences of adult neurogenesis. Physical exercise is found to modulate adult neurogenesis significantly, and results in mood improvement. The cellular mechanism such as adult neurogenesis upregulation was considered as one major mood regulator following exercise. The recent advances in molecular mechanisms underlying exercise-regulated neurogenesis have widen our understanding in brain plasticity in physiological and pathological conditions, and therefore better management of different psychiatric disorders.

Neural Mechanisms of Exercise: Effects on Gut Miccrobiota and Depression

Microbiota is a set of microorganisms resident in gut ecosystem that reacts to psychological stressful stimuli, and is involved in depressed or anxious status in both animals and human being. Interestingly, a series of studies have shown the effects of physical exercise on gut microbiota dynamics, suggesting that gut microbiota regulation might act as one mediator for the effects of exercise on the brain. Recent studies found that gut microbiota dynamics are also regulated by metabolism changes, such as through physical exercise or diet change. Interestingly, physical exercise modulates different population of gut bacteria in compared to food restriction or rich diet, and alleviates gut syndromes to toxin intake. Gut microbiota could as well contribute to the beneficial effects of exercise on cognition and emotion, either directly through serotonin signaling or indirectly by modulating metabolism and exercise performance.

Testing Nelder-Mead Based Repulsion Algorithms for Multiple Roots of Nonlinear Systems via a Two-Level Factorial Design of Experiments

This paper addresses the challenging task of computing multiple roots of a system of nonlinear equations. A repulsion algorithm that invokes the Nelder-Mead (N-M) local search method and uses a penalty-type merit function based on the error function, known as 'erf', is presented. In the N-M algorithm context, different strategies are proposed to enhance the quality of the solutions and improve the overall efficiency. The main goal of this paper is to use a two-level factorial design of experiments to analyze the statistical significance of the observed differences in selected performance criteria produced when testing different strategies in the N-M based repulsion algorithm. The main goal of this paper is to use a two-level factorial design of experiments to analyze the statistical significance of the observed differences in selected performance criteria produced when testing different strategies in the N-M based repulsion algorithm.

Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Algorithms for information extraction and signal annotation on long-term biosignals using clustering techniques

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

Real-time Task-Splitting scheduling algorithms framework

Nos dias de hoje, os sistemas de tempo real crescem em importância e complexidade. Mediante a passagem do ambiente uniprocessador para multiprocessador, o trabalho realizado no primeiro não é completamente aplicável no segundo, dado que o nível de complexidade difere, principalmente devido à existência de múltiplos processadores no sistema. Cedo percebeu-se, que a complexidade do problema não cresce linearmente com a adição destes. Na verdade, esta complexidade apresenta-se como uma barreira ao avanço científico nesta área que, para já, se mantém desconhecida, e isto testemunha-se, essencialmente no caso de escalonamento de tarefas. A passagem para este novo ambiente, quer se trate de sistemas de tempo real ou não, promete gerar a oportunidade de realizar trabalho que no primeiro caso nunca seria possível, criando assim, novas garantias de desempenho, menos gastos monetários e menores consumos de energia. Este último fator, apresentou-se desde cedo, como, talvez, a maior barreira de desenvolvimento de novos processadores na área uniprocessador, dado que, à medida que novos eram lançados para o mercado, ao mesmo tempo que ofereciam maior performance, foram levando ao conhecimento de um limite de geração de calor que obrigou ao surgimento da área multiprocessador. No futuro, espera-se que o número de processadores num determinado chip venha a aumentar, e como é óbvio, novas técnicas de exploração das suas inerentes vantagens têm de ser desenvolvidas, e a área relacionada com os algoritmos de escalonamento não é exceção. Ao longo dos anos, diferentes categorias de algoritmos multiprocessador para dar resposta a este problema têm vindo a ser desenvolvidos, destacando-se principalmente estes: globais, particionados e semi-particionados. A perspectiva global, supõe a existência de uma fila global que é acessível por todos os processadores disponíveis. Este fato torna disponível a migração de tarefas, isto é, é possível parar a execução de uma tarefa e resumir a sua execução num processador distinto. Num dado instante, num grupo de tarefas, m, as tarefas de maior prioridade são selecionadas para execução. Este tipo promete limites de utilização altos, a custo elevado de preempções/migrações de tarefas. Em contraste, os algoritmos particionados, colocam as tarefas em partições, e estas, são atribuídas a um dos processadores disponíveis, isto é, para cada processador, é atribuída uma partição. Por essa razão, a migração de tarefas não é possível, acabando por fazer com que o limite de utilização não seja tão alto quando comparado com o caso anterior, mas o número de preempções de tarefas decresce significativamente. O esquema semi-particionado, é uma resposta de caráter hibrido entre os casos anteriores, pois existem tarefas que são particionadas, para serem executadas exclusivamente por um grupo de processadores, e outras que são atribuídas a apenas um processador. Com isto, resulta uma solução que é capaz de distribuir o trabalho a ser realizado de uma forma mais eficiente e balanceada. Infelizmente, para todos estes casos, existe uma discrepância entre a teoria e a prática, pois acaba-se por se assumir conceitos que não são aplicáveis na vida real. Para dar resposta a este problema, é necessário implementar estes algoritmos de escalonamento em sistemas operativos reais e averiguar a sua aplicabilidade, para caso isso não aconteça, as alterações necessárias sejam feitas, quer a nível teórico quer a nível prá

Multicore Scheduling of Real-Time Irregular Parallel Algorithms in Linux

Face à estagnação da tecnologia uniprocessador registada na passada década, aos principais fabricantes de microprocessadores encontraram na tecnologia multi-core a resposta `as crescentes necessidades de processamento do mercado. Durante anos, os desenvolvedores de software viram as suas aplicações acompanhar os ganhos de performance conferidos por cada nova geração de processadores sequenciais, mas `a medida que a capacidade de processamento escala em função do número de processadores, a computação sequencial tem de ser decomposta em várias partes concorrentes que possam executar em paralelo, para que possam utilizar as unidades de processamento adicionais e completar mais rapidamente. A programação paralela implica um paradigma completamente distinto da programação sequencial. Ao contrário dos computadores sequenciais tipificados no modelo de Von Neumann, a heterogeneidade de arquiteturas paralelas requer modelos de programação paralela que abstraiam os programadores dos detalhes da arquitectura e simplifiquem o desenvolvimento de aplicações concorrentes. Os modelos de programação paralela mais populares incitam os programadores a identificar instruções concorrentes na sua lógica de programação, e a especificá-las sob a forma de tarefas que possam ser atribuídas a processadores distintos para executarem em simultâneo. Estas tarefas são tipicamente lançadas durante a execução, e atribuídas aos processadores pelo motor de execução subjacente. Como os requisitos de processamento costumam ser variáveis, e não são conhecidos a priori, o mapeamento de tarefas para processadores tem de ser determinado dinamicamente, em resposta a alterações imprevisíveis dos requisitos de execução. `A medida que o volume da computação cresce, torna-se cada vez menos viável garantir as suas restrições temporais em plataformas uniprocessador. Enquanto os sistemas de tempo real se começam a adaptar ao paradigma de computação paralela, há uma crescente aposta em integrar execuções de tempo real com aplicações interativas no mesmo hardware, num mundo em que a tecnologia se torna cada vez mais pequena, leve, ubíqua, e portável. Esta integração requer soluções de escalonamento que simultaneamente garantam os requisitos temporais das tarefas de tempo real e mantenham um nível aceitável de QoS para as restantes execuções. Para tal, torna-se imperativo que as aplicações de tempo real paralelizem, de forma a minimizar os seus tempos de resposta e maximizar a utilização dos recursos de processamento. Isto introduz uma nova dimensão ao problema do escalonamento, que tem de responder de forma correcta a novos requisitos de execução imprevisíveis e rapidamente conjeturar o mapeamento de tarefas que melhor beneficie os critérios de performance do sistema. A técnica de escalonamento baseado em servidores permite reservar uma fração da capacidade de processamento para a execução de tarefas de tempo real, e assegurar que os efeitos de latência na sua execução não afectam as reservas estipuladas para outras execuções. No caso de tarefas escalonadas pelo tempo de execução máximo, ou tarefas com tempos de execução variáveis, torna-se provável que a largura de banda estipulada não seja consumida por completo. Para melhorar a utilização do sistema, os algoritmos de partilha de largura de banda (capacity-sharing) doam a capacidade não utilizada para a execução de outras tarefas, mantendo as garantias de isolamento entre servidores. Com eficiência comprovada em termos de espaço, tempo, e comunicação, o mecanismo de work-stealing tem vindo a ganhar popularidade como metodologia para o escalonamento de tarefas com paralelismo dinâmico e irregular. O algoritmo p-CSWS combina escalonamento baseado em servidores com capacity-sharing e work-stealing para cobrir as necessidades de escalonamento dos sistemas abertos de tempo real. Enquanto o escalonamento em servidores permite partilhar os recursos de processamento sem interferências a nível dos atrasos, uma nova política de work-stealing que opera sobre o mecanismo de capacity-sharing aplica uma exploração de paralelismo que melhora os tempos de resposta das aplicações e melhora a utilização do sistema. Esta tese propõe uma implementação do algoritmo p-CSWS para o Linux. Em concordância com a estrutura modular do escalonador do Linux, ´e definida uma nova classe de escalonamento que visa avaliar a aplicabilidade da heurística p-CSWS em circunstâncias reais. Ultrapassados os obstáculos intrínsecos `a programação da kernel do Linux, os extensos testes experimentais provam que o p-CSWS ´e mais do que um conceito teórico atrativo, e que a exploração heurística de paralelismo proposta pelo algoritmo beneficia os tempos de resposta das aplicações de tempo real, bem como a performance e eficiência da plataforma multiprocessador.

Overexpressing BDNF in Neural Stem Cells using non-viral gene delivery strategies

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Biotecnologia

Tbx1 and Bmp2 in the development of the ear, neural crest and pharyngeal system in mice

Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Biology