908 resultados para Algoritmos transgenéticos
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All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.
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Dissertação de mestrado, Biologia Marinha, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univerdade do Algarve, 2015
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Dissertação de Mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015
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Dissertação de mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015
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Dissertação de Mestrado, Engenharia Elétrica e Eletrónica, Especialização em Sistemas de Energia e Controlo, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015
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Tese de doutoramento, Informática (Engenharia Informática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014
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Tese de doutoramento, Informática (Bioinformática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014
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Tese de doutoramento, Informática (Ciência da Computação), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015
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A montagem de circuitos eletrónicos é um processo extremamente complexo, e como tal muito difícil de controlar. Ao longo do processo produtivo, é colocada solda no PCB (printed circuit board), seguidamente são colocados os componentes eletrónicos que serão depois soldados através de um sistema de convecção, sendo por fim inspecionados todos os componentes, com o intuito de detetar eventuais falhas no circuito. Esta inspeção é efetuada por uma máquina designada por AOI (automatic optical inspection), que através da captura de várias imagens do PCB, analisa cada uma, utilizando algoritmos de processamento de imagem como forma de verificar a presença, colocação e soldadura de todos os componentes. Um dos grandes problemas na classificação dos defeitos relaciona-se com a quantidade de defeitos mal classificados que passam para os processos seguintes, por análise errada por parte dos operadores. Assim, apenas com uma formação adequada, realizada continuamente, é possível garantir uma menor taxa de falhas por parte dos operadores e consequentemente um aumento na qualidade dos produtos. Através da implementação da metodologia Gage R&R para atributos, que é parte integrante da estratégia “six sigma” foi possível analisar a aptidão dos operadores, com base na repetição aleatória de várias imagens. Foi desenvolvido um software que implementa esta metodologia na formação dos operadores das máquinas AOI, de forma a verificar a sua aptidão, tendo como objetivo a melhoria do seu desempenho futuro, através da medição e quantificação das dificuldades de cada pessoa. Com esta nova sistemática foi mais fácil entender a necessidade de formação de cada operador, pois com a constante evolução dos componentes eletrónicos e com o surgimento de novos componentes, estão implícitas novas dificuldades para os operadores neste tipo de tarefa. Foi também possível reduzir o número de defeitos mal classificados de forma significativa, através da aposta na formação com o auxílio do software desenvolvido.
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica
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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática
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Trabalho de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores
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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações