981 resultados para Redes de mapas acoplados


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La publicaci??n recoge resumen en Ingl??s

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Esta tese tem como objetivo principal investigar como ocorre a disseminação de competências operacionais entre matriz e unidades fabris de redes de manufatura. Este objetivo principal se desdobra em cinco objetivos secundários: (i) Definir o conceito de competência operacional; (ii) Identificar os possíveis fatores que influenciam a disseminação de competências operacionais em rede de manufatura sob a ótica de seus atores; (iii) Identificar as possíveis inter-relações entre esses fatores que possam favorecer a disseminação de competências operacionais em uma rede de manufatura, sob a percepção dos atores; (iv) Investigar e analisar como as organizações interagem para promover o reforço ou a criação de competências operacionais entre suas diversas unidades, observando sua dinâmica e a interação entre os atores; (v) Analisar como a combinação entre fatores internos (nível micro) e fatores externos (do ambiente competitivo) influenciam e são influenciados por essa dinâmica. Para tanto, apresenta-se uma pesquisa qualitativa no campo de Estratégia de Operações baseada na Teoria da Coevolução, dividida em dois estudos. O primeiro estudo, de cunho exploratório, procura identifica os antecedentes da disseminação de competências. Através da condução de um focus group e posteriormente entrevistas semi-estruturadas com Executivos de Operações, foi possível elencar os principais fatores que influenciam o processo de disseminação de competências. O segundo trabalho é um estudo de casos múltiplos, conduzido com 4 redes de manufatura. Pode-se observar que a coevolução das unidades fabris e disseminação de competências é um processo gradativo, possui fatores motivacionais cumulativos, envolve atores de dimensões distintas e com velocidade de absorção distintos. A partir dos achados, foi possível identificar que a maturidade da construção de competências operacionais evolui ao passo do nível de maturidade que a manufatura se encontra.

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We propose a multi-resolution approach for surface reconstruction from clouds of unorganized points representing an object surface in 3D space. The proposed method uses a set of mesh operators and simple rules for selective mesh refinement, with a strategy based on Kohonen s self-organizing map. Basically, a self-adaptive scheme is used for iteratively moving vertices of an initial simple mesh in the direction of the set of points, ideally the object boundary. Successive refinement and motion of vertices are applied leading to a more detailed surface, in a multi-resolution, iterative scheme. Reconstruction was experimented with several point sets, induding different shapes and sizes. Results show generated meshes very dose to object final shapes. We include measures of performance and discuss robustness.

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A new method to perform TCP/IP fingerprinting is proposed. TCP/IP fingerprinting is the process of identify a remote machine through a TCP/IP based computer network. This method has many applications related to network security. Both intrusion and defence procedures may use this process to achieve their objectives. There are many known methods that perform this process in favorable conditions. However, nowadays there are many adversities that reduce the identification performance. This work aims the creation of a new OS fingerprinting tool that bypass these actual problems. The proposed method is based on the use of attractors reconstruction and neural networks to characterize and classify pseudo-random numbers generators

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This study aims to seek a more viable alternative for the calculation of differences in images of stereo vision, using a factor that reduces heel the amount of points that are considered on the captured image, and a network neural-based radial basis functions to interpolate the results. The objective to be achieved is to produce an approximate picture of disparities using algorithms with low computational cost, unlike the classical algorithms

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In a real process, all used resources, whether physical or developed in software, are subject to interruptions or operational commitments. However, in situations in which operate critical systems, any kind of problem may bring big consequences. Knowing this, this paper aims to develop a system capable to detect the presence and indicate the types of failures that may occur in a process. For implementing and testing the proposed methodology, a coupled tank system was used as a study model case. The system should be developed to generate a set of signals that notify the process operator and that may be post-processed, enabling changes in control strategy or control parameters. Due to the damage risks involved with sensors, actuators and amplifiers of the real plant, the data set of the faults will be computationally generated and the results collected from numerical simulations of the process model. The system will be composed by structures with Artificial Neural Networks, trained in offline mode using Matlab®

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Self-organizing maps (SOM) are artificial neural networks widely used in the data mining field, mainly because they constitute a dimensionality reduction technique given the fixed grid of neurons associated with the network. In order to properly the partition and visualize the SOM network, the various methods available in the literature must be applied in a post-processing stage, that consists of inferring, through its neurons, relevant characteristics of the data set. In general, such processing applied to the network neurons, instead of the entire database, reduces the computational costs due to vector quantization. This work proposes a post-processing of the SOM neurons in the input and output spaces, combining visualization techniques with algorithms based on gravitational forces and the search for the shortest path with the greatest reward. Such methods take into account the connection strength between neighbouring neurons and characteristics of pattern density and distances among neurons, both associated with the position that the neurons occupy in the data space after training the network. Thus, the goal consists of defining more clearly the arrangement of the clusters present in the data. Experiments were carried out so as to evaluate the proposed methods using various artificially generated data sets, as well as real world data sets. The results obtained were compared with those from a number of well-known methods existent in the literature

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In this thesis, we investigated the magnonic and photonic structures that exhibit the so-called deterministic disorder. Speci cally, we studied the effects of the quasiperiodicity, associated with an internal structural symmetry, called mirror symmetry, on the spectra of photonics and magnonics multilayer. The quasiperiodicity is introduced when stacked layers following the so-called substitutional sequences. The three sequences used here were the Fibonacci sequence, Thue-Morse and double-period, all with mirror symmetry. Aiming to study the propagation of light waves in multilayer photonic, and spin waves propagation in multilayer magnonic, we use a theoretical model based on transfer matrix treatment. For the propagation of light waves, we present numerical results that show that the quasiperiodicity associated with a mirror symmetry greatly increases the intensity of transmission and the transmission spectra exhibit a pro le self-similar. The return map plotted for this system show that the presence of internal symmetry does not alter the pattern of Fibonacci maps when compared with the case without symmetry. But when comparing the maps of Thue-Morse and double-time sequences with their case without the symmetry mirror, is evident the change in the pro le of the maps. For magnetic multilayers, we work with two di erent systems, multilayer composed of a metamagnetic material and a non-magnetic material, and multilayers composed of two cubic Heisenberg ferromagnets. In the rst case, our calculations are carried out in the magnetostatic regime and calculate the dispersion relation of spin waves for the metamgnetic material considered FeBr2. We show the e ect of mirror symmetry in the spectra of spin waves, and made the analysis of the location of bulk bands and the scaling laws between the full width of the bands allowed and the number of layers of unit cell. Finally, we calculate the transmission spectra of spin waves in quasiperiodic multilayers consisting of Heisenberg ferromagnets. The transmission spectra exhibit self-similar patterns, with regions of scaling well-de ned in frequency and the return maps indicates only dependence of the particular sequence used in the construction of the multilayer

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

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A principal dificuldade encontrada na proteção diferencial de transformadores de potência é a correta distinção entre as correntes de inrush e as correntes de faltas internas. Tradicionalmente os relés diferenciais executam esta tarefa utilizando a técnica de restrição por harmônicos baseada na premissa de que as correntes de inrush possuem alta concentração de componentes harmônicas de segunda ordem, contudo essa técnica nem sempre é eficaz. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a proposta de duas novas metodologias capazes de realizar a identificação e distinção entre as correntes de inrush das correntes de faltas internas na proteção diferencial de transformadores de potência através de metodologias que não dependem do conteúdo de harmônicos do sinal da corrente diferencial. A primeira metodologia proposta, denominada de método do gradiente da corrente diferencial, é baseada no comportamento do vetor gradiente, obtido através da diferenciação numérica do sinal da corrente diferencial. O critério de distinção utilizado é baseado no desvio padrão do ângulo do vetor gradiente que apresenta comportamento diferenciado para correntes de inrush e correntes de curto-circuito. A segunda metodologia proposta é baseada na capacidade de reconhecimento e classificação de padrões das redes neurais de Mapeamento Auto-organizável de Kohonen. Como padrão de entrada e de treinamento da rede neural é utilizado um vetor contendo quatro níveis do espectro do desvio padrão do ângulo do vetor gradiente da corrente diferencial nas três fases do transformador de potência. A eficácia dos métodos foi testada através da simulação de diversas situações de faltas internas e correntes de inrush, incluindo situações de “Sympathetic Inrush”, em um transformador de potência usando o software EMTP/ATP e através da implementação do algoritmo em MATLAB®, apresentando resultados altamente promissores.