820 resultados para FUZZY LOGIC


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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

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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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Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

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Este trabalho apresenta uma proposta para predição de falhas em rede de grade OBS com plano de controle GMPLS que auxilia as aplicações em ambientes de colaboração, como exemplo a E-Science. Os agentes de monitoração de tráfego, denominado DQMA-Fuzzy, verificam parâmetros relacionados à QoS e às imperfeições nos enlaces ópticos. Por apresentar uma solução mais rápida e facilmente implementável, foi desenvolvido um sistema baseado em lógica Fuzzy para dar mais robustez às decisões dos agentes. Simulações no NS-2 (Network Simulator – 2) demonstram que a proposta minimiza bloqueios na rede e balanceia o uso dos recursos da grade, garantindo níveis de serviços bem definidos, auxiliando na engenharia de tráfego e na predição de falhas.

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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

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Pós-graduação em Geografia - IGCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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A hipertensão arterial atinge uma média de 20% a 25% da população brasileira. Estudos apontam que a prática regular de atividade física além de combater o sedentarismo pode ser utilizada como meio não farmacológico de tratamento e prevenção da hipertensão. Objetivo: Verificar os efeitos do estado de ânimo gerado por exercícios não sistematizados e sistematizados na pressão arterial. Metodologia: Participaram do estudo 30 alunas que participam há mais de seis meses do Programa Saúde Ativa Rio Claro. Elas receberam treinamento duas semanas, para utilizarem o aparelho de pressão digital de pulso Fuzzy LOGIC. As participantes foram submetidas a 3 sessões de aulas (aeróbio, lúdico e força) em dias diferentes. As aulas do aeróbio contavam com 40 min de caminhada moderada, a aula de força constou 3 séries de 1 minuto, com intervalo entre as séries de 30 segundos para membros superiores e inferiores e a aula lúdica com brincadeiras não padronizadas. As aulas foram constituídas de alongamento (10 min), parte principal (40 min) e volta à calma (10 min). A pressão arterial sistólica (PAS) e diastólica (PAD) foram aferidas nos momentos: repouso (M1), término (M2), 30 minutos após a sessão (M3), 4 horas após (M4) e 8 horas após a sessão dos exercícios (M5). A análise estatística utilizada foi a Anova para medidas repetidas com 2 fatores (Momentos e Tipo de aula) com significância de p<0.05. Resultados: A PAS no M3 foi menor do que no M1 e M2 para todos os protocolos (p<0.05); para a PAD o M3 apresentou valores menores do que o M1 e M2 para todos os protocolos. Conclusão: O efeito hipotensor teve resultados mais significativos quando relacionado a prática dos exercícios do que aos estados de ânimo gerados pelos mesmos. A prática da atividade física foi capaz de alterar positivamente os estados de ânimo dos indivíduos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

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A hipertensão arterial (HA) é fator de risco para o desenvolvimento de doenças cardiovasculares, uma forma de prevenção seria a adoção de um estilo de vida mais ativo.O estudo tem como objetivo verificar se uma sessão de exercícios resistidos e aeróbios provoca efeito hipotensivo em indivíduos normotensos e hipertensos sendo a P.A aferida antes e depois dos exercícios. Participaram do estudo 29 indivíduos, normo e hipertensos, com idade média de 54,96 anos ( ± 9,56 ), todos participantes do projeto de atividade física para diabéticos e hipertensos, desenvolvido pelo NAFES da UNESP – Rio Claro. A aula constituiu-se de aquecimento e alongamento (10 min), parte principal (40 min) dividida por: Caminhada (10 min), exercícios resistidos de membro superior utilizando halteres de um quilo (10 min), caminhada (10 min) e exercícios resistidos de membros inferiores com peso corporal (10 min), finalizando com volta calma(10 min). A Pressão Arterial foi aferida através de aparelho digital de pulso Fuzzy LOGIC, Model 3001, BioLand em repouso(M1), ao termino(M2), 30 minutos pós-exercícios(M3) e 4 horas após o termino dos exercícios(M4). Os dados foram analisados por meio do ANOVA para análises repetidas, através do programa Statistic 7.0 e significância de p<0,05. A analise estatística mostrou que na pressão sistólica não houve diferença significante do M1(137,6 ±17,1mmHg) para o M3(133,9 ±18,8mmHg) enquanto que na pressão diastólica observou-se diferença significativa do M1(84,7 ±9,3mmHg) para o M4(80,7 ±11.2mmHg). Conclusão: Houve efeito hipotensor após exercícios apenas na pressão diastólica, já na pressão sistólica não ocorreu mudança significativa embora todos os valores pós exercícios tenham diminuído, tanot na sistólica quanto na diastólica.

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The main objective of this work is to illustrate an application of angular active control in a sectioned airfoil using shape memory alloys. In the proposed model, one wants to establish the shape of the airfoil profile based on the determination of an angle between its two sections. This angle is obtained by the effect of the shape memory of the alloy by passing an electric current that modifies the temperature of the wire through the Joule effect, changing the shape of the alloy. This material is capable of converting thermal energy into mechanical energy and once permanently deformed, the material can return to its original shape by heating. Due to the presence of nonlinear effects, especially in the mathematical model of the alloy, this work proposes the application of a control system based on fuzzy logic. Through numerical tests, the performance of the fuzzy controller is compared with an on-off controller applied in a sectioned airfoil model.

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Neural networks are dynamic systems consisting of highly interconnected and parallel nonlinear processing elements that are shown to be extremely effective in computation. This paper presents an architecture of recurrent neural networks for solving the N-Queens problem. More specifically, a modified Hopfield network is developed and its internal parameters are explicitly computed using the valid-subspace technique. These parameters guarantee the convergence of the network to the equilibrium points, which represent a solution of the considered problem. The network is shown to be completely stable and globally convergent to the solutions of the N-Queens problem. A fuzzy logic controller is also incorporated in the network to minimize convergence time. Simulation results are presented to validate the proposed approach.

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In the search for productivity increase, industry has invested on the development of intelligent, flexible and self-adjusting method, capable of controlling processes through the assistance of autonomous systems, independently whether they are hardware or software. Notwithstanding, simulating conventional computational techniques is rather challenging, regarding the complexity and non-linearity of the production systems. Compared to traditional models, the approach with Artificial Neural Networks (ANN) performs well as noise suppression and treatment of non-linear data. Therefore, the challenges in the wood industry justify the use of ANN as a tool for process improvement and, consequently, add value to the final product. Furthermore, Artificial Intelligence techniques such as Neuro-Fuzzy Networks (NFNs) have proven effective, since NFNs combine the ability to learn from previous examples and generalize the acquired information from the ANNs with the capacity of Fuzzy Logic to transform linguistic variables in rules.