999 resultados para Sistema inteligente de controle automático


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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La tesis contiene un modelo dirigido a servir de soporte a la toma de decisiones para la mejora de la gestión empresarial en las pymes. Para la construcción del modelo, se dividió la gestión empresarial en doce (12) subsistemas de gestión, a saber: Gestión Estratégica, Mercadeo, Gestión Productiva, Recursos Humanos, Gestión Financiera, Logística, Mantenimiento, Gestión de la Calidad, Seguridad y Salud Laboral, Gestión de la Información y la Comunicación, Innovación y Gestión Ambiental. El enfoque teórico utilizado es que en cada uno de estos subsistemas está contenido el ciclo formado por los procesos Planificar/Hacer/Verificar/Actuar (PHVA); la hipótesis de partida es que existe una correlación positiva significativa entre los procesos o variables exógenas Planificar, Hacer, Verificar, Actuar y el proceso o variable endógena Gestión. Cualquier mejora que se introduzca en los procesos del ciclo tendrá un efecto positivo en la gestión y por ende, en los resultados de la organización. Para la determinación de los factores o ítems que conforman cada uno de los procesos del ciclo PHVA, se llevó a cabo una revisión del estado del arte para cada subsistema de gestión; posteriormente, los ítems seleccionados (335 en total) fueron validados por un equipo de expertos en el tema. Para recopilar los datos necesarios que soportan estadísticamente al modelo, se llevó a cabo un estudio empírico, mediante la aplicación de cuestionarios y entrevistas no estructuradas al personal perteneciente a un grupo de ciento veinticinco (125) pymes del sector industrial, en el Estado Bolívar, Venezuela. El estudio empírico, de tipo transversal, abarcó un período de tres años, en el cual se entrevistaron a 4.500 individuos; la información obtenida se utilizó además, para caracterizar la gestión de las pymes industriales. El análisis de datos comprendió el análisis descriptivo de los mismos, estimación de fiabilidad, análisis factorial exploratorio y confirmatorio, análisis de coeficientes de correlación y de regresión, a través del software SPSS v.20. Para examinar las relaciones causales entre los procesos P/H/V/A y cada uno de los subsistemas de gestión, se utilizó la técnica del análisis de senderos (path analysis), con el uso de AMOS v.20. Los resultados del análisis estadístico señalan que los procesos de ejecución y planificación (y por ende las variables que contienen) tienen el mayor impacto significativo sobre la gestión, respecto a los procesos de verificación y mejora continua, en el sector industrial estudiado. El prototipo de modelo de sistema inteligente diseñado cuenta con una base de conocimientos, construida a partir de la experiencia de los expertos y la revisión del estado del arte; una base de hechos representada por los resultados de la evaluación aplicada a cada empresa, y un motor de inferencia, el cual identifica las áreas de mejora y propone las soluciones para resolver los problemas de mayor impacto. El aporte de esta investigación puede ser valorado de dos maneras: desde el punto de vista empresarial, en el sentido de proveer a las pymes de una herramienta para evaluar y mejorar su gestión, y académico, al proporcionar una guía para comprender mejor la interrelación de las variables envueltas en los diversos procesos de gestión de una empresa.

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Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%.

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The increasing in world population, with higher proportion of elderly, leads to an increase in the number of individuals with vision loss and cataracts are one of the leading causes of blindness worldwide. Cataract is an eye disease that is the partial or total opacity of the crystalline lens (natural lens of the eye) or its capsule. It can be triggered by several factors such as trauma, age, diabetes mellitus, and medications, among others. It is known that the attendance by ophthalmologists in rural and poor areas in Brazil is less than needed and many patients with treatable diseases such as cataracts are undiagnosed and therefore untreated. In this context, this project presents the development of OPTICA, a system of teleophthalmology using smartphones for ophthalmic emergencies detection, providing a diagnostic aid for cataract using specialists systems and image processing techniques. The images are captured by a cellphone camera and along with a questionnaire filled with patient information are transmitted securely via the platform Mobile SANA to a online server that has an intelligent system available to assist in the diagnosis of cataract and provides ophthalmologists who analyze the information and write back the patient’s report. Thus, the OPTICA provides eye care to the poorest and least favored population, improving the screening of critically ill patients and increasing access to diagnosis and treatment.

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Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

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Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2016.

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The artificial lifting of oil is needed when the pressure of the reservoir is not high enough so that the fluid contained in it can reach the surface spontaneously. Thus the increase in energy supplies artificial or additional fluid integral to the well to come to the surface. The rod pump is the artificial lift method most used in the world and the dynamometer card (surface and down-hole) is the best tool for the analysis of a well equipped with such method. A computational method using Artificial Neural Networks MLP was and developed using pre-established patterns, based on its geometry, the downhole card are used for training the network and then the network provides the knowledge for classification of new cards, allows the fails diagnose in the system and operation conditions of the lifting system. These routines could be integrated to a supervisory system that collects the cards to be analyzed

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This Thesis presents the elaboration of a methodological propose for the development of an intelligent system, able to automatically achieve the effective porosity, in sedimentary layers, from a data bank built with information from the Ground Penetrating Radar GPR. The intelligent system was built to model the relation between the porosity (response variable) and the electromagnetic attribute from the GPR (explicative variables). Using it, the porosity was estimated using the artificial neural network (Multilayer Perceptron MLP) and the multiple linear regression. The data from the response variable and from the explicative variables were achieved in laboratory and in GPR surveys outlined in controlled sites, on site and in laboratory. The proposed intelligent system has the capacity of estimating the porosity from any available data bank, which has the same variables used in this Thesis. The architecture of the neural network used can be modified according to the existing necessity, adapting to the available data bank. The use of the multiple linear regression model allowed the identification and quantification of the influence (level of effect) from each explicative variable in the estimation of the porosity. The proposed methodology can revolutionize the use of the GPR, not only for the imaging of the sedimentary geometry and faces, but mainly for the automatically achievement of the porosity one of the most important parameters for the characterization of reservoir rocks (from petroleum or water)

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Este trabalho teve por objetivo avaliar o desempenho de um sistema de controle automático de fertirrigação para a produção do tomateiro em substrato de areia, comparativamente ao sistema de controle convencional quanto à redução de solução nutritiva. No método de controle automático, os eventos de fertirrigação foram estabelecidos em função das condições meteorológicas do ambiente de cultivo e do estádio de desenvolvimento da cultura. Para isso, o modelo de Penman-Monteith foi utilizado como suporte para a tomada de decisão sobre a frequência adequada para aplicação da solução nutritiva. No sistema de controle convencional, os intervalos entre as fertirrigações permaneceram fixos durante todo o ciclo do tomateiro. Os resultados demonstraram que o sistema de controle automático atendeu plenamente às necessidades hídricas da cultura, sem comprometer a produção do tomateiro, proporcionando reduções expressivas no consumo de solução nutritiva. Por outro lado, o sistema de controle convencional realizou número excessivo de fertirrigações, principalmente durante o estádio inicial de desenvolvimento do tomateiro e nos dias caracterizados por elevada nebulosidade. No estádio inicial de crescimento, verificou-se que os volumes totais de solução nutritiva, aplicados ao tomateiro pelo sistema convencional, excederam as necessidades hídricas da cultura em 1,31 e 1,39 L planta-1 em dias típicos com céu claro e nublado, respectivamente.

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OBJETIVO: Avaliar a efetividade de um programa de controle de qualidade de imagem nos serviços de mamografia da rede do Sistema Único de Saúde. MÉTODOS: Estudo prospectivo com análise temporal do tipo "antes e depois" de uma ação de vigilância em saúde. Participaram do estudo 35 serviços que tinham mamógrafos em operação e realizavam exames regularmente em Goiás entre 2007 e 2009. Foram avaliados os serviços, por testes de desempenho de mamógrafos, processadoras e demais materiais em três visitas técnicas, a qualidade da imagem e a dose de entrada no simulador radiográfico de mama. Cada serviço recebeu uma pontuação correspondente ao percentual dos testes em conformidade com os padrões. RESULTADOS: Os percentuais médios de conformidade dos serviços foram de 64,1% (± 13,3%) na primeira visita, 68,4% (± 15,9%) na segunda e 77,1% (± 13,3%) na terceira (p < 0,001). As principais melhorias foram decorrentes dos ajustes da força de compressão da mama, do controle automático de exposição e do alinhamento da bandeja de compressão. As doses medidas estavam dentro da faixa de conformidade em 80% dos serviços avaliados. CONCLUSÕES: A implantação do programa nos serviços foi efetiva para a melhoria dos parâmetros de operação do mamógrafo, embora 40% dos serviços não tenham alcançado o nível aceitável de 70%. Este resultado indica a necessidade de haver continuidade na vigilância em saúde.