995 resultados para algoritmo CTC
Resumo:
A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.
Resumo:
A presente dissertação tem como propósito a definição das características de um modelo prognóstico,utilizando uma rede neuronal, em doentes com patologia Cirúrgica, internados num serviço de Cirurgia Geral. Para esse fim obtive dados clínicos, operatórios, o resultado da intervenção e o tempo de internamento pós-operatório em doentes submetidos a um leque amplo de intervenções de Cirurgia abdominal. Construí um sistema computacional baseado em redes neuronais, utilizando os paradigmas considerados mais adequados para o tipo de variável a prever. Analisei em seguida o desempenho dos modelos obtidos. Construí um programa capaz de recolher os dados clínicos e apresentar o resultado da sua avaliação pelas redes neuronais criadas, sem envolver o seu utilizador nos aspectos técnicos da manipulação das redes neuronais. Para cumprimento desta estratégia procurei atingir os seguintes objectivos: Recolher dados de identificação, manifestações clínicas, tipo de doença(s), diagnósticos, características da intervenção cirúrgica e resultado, referentes a um conjunto de doentes suficiente para a construção de uma rede neuronal, com o número de variáveis empregue. Construir uma base de dados com os elementos de informação assim obtidos. Eliminar todos os casos em que se verificou faltar um elemento de informação. Criar dois grupos de casos, mutuamente exclusivos, para construção e validação das redes neuronais. Criar, com base nos elementos diagnósticos e resultado, 7 grupos não exclusivos, para avaliação das redes criadas. Avaliar estatisticamente as características dos grupos criados, para os comparar e caracterizar. Proceder à escolha de um programa para criação de redes neuronais em função da variedade de paradigmas oferecidos, facilidade de utilização, uso diversificado em diversos ambientes e mercados e a possibilidade de aceder às redes criadas, através de uma linguagem de programação de alto nível. Construir três tipos de redes diferentes. Cada tipo de rede utilizando um algoritmo diferente e adequado ao tipo de variável que se deseja prever. Avaliar as redes no que se refere à sua sensibilidade, especificidade, capacidade discriminativa e calibração. Criar um programa,usando a linguagem de programação "Delphi"©, para captura de dados, articulação dos mesmos com as redes neuronais criadas e expressão dos resultados prognósticos; esse programa permite alterar os valores dos elementos clínicos e verificar a repercussão dessa alteração no prognóstico.
Resumo:
Mestrado em Engenharia Informática, Área de Especialização em Tecnologias do Conhecimento e da Decisão
Resumo:
A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados. Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num determinado cenário. Alguns dos métodos de otimização mais usados para a resolução de problemas do mundo real resultaram da adaptação de ideias de várias áreas de investigação, principalmente com inspiração na natureza - Meta-heurísticas. O processo de seleção de uma Meta-heurística para a resolução de um dado problema é em si um problema de otimização. As Híper-heurísticas surgem neste contexto como metodologias eficientes para selecionar ou gerar heurísticas (ou Meta-heurísticas) na resolução de problemas de otimização NP-difícil. Nesta dissertação pretende-se dar uma contribuição para o problema de seleção de Metaheurísticas respetiva parametrização. Neste sentido é descrita a especificação de uma Híperheurística para a seleção de técnicas baseadas na natureza, na resolução do problema de escalonamento de tarefas em sistemas de fabrico, com base em experiência anterior. O módulo de Híper-heurística desenvolvido utiliza um algoritmo de aprendizagem por reforço (QLearning), que permite dotar o sistema da capacidade de seleção automática da Metaheurística a usar no processo de otimização, assim como a respetiva parametrização. Finalmente, procede-se à realização de testes computacionais para avaliar a influência da Híper- Heurística no desempenho do sistema de escalonamento AutoDynAgents. Como conclusão genérica, é possível afirmar que, dos resultados obtidos é possível concluir existir vantagem significativa no desempenho do sistema quando introduzida a Híper-heurística baseada em QLearning.
Resumo:
Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
Resumo:
A sustentabilidade energética do planeta é uma preocupação corrente e, neste sentido, a eficiência energética afigura-se como sendo essencial para a redução do consumo em todos os setores de atividade. No que diz respeito ao setor residencial, o indevido comportamento dos utilizadores aliado ao desconhecimento do consumo dos diversos aparelhos, são factores impeditivos para a redução do consumo energético. Uma ferramenta importante, neste sentido, é a monitorização de consumos nomeadamente a monitorização não intrusiva, que apresenta vantagens económicas relativamente à monitorização intrusiva, embora levante alguns desafios na desagregação de cargas. Abordou-se então, neste documento, a temática da monitorização não intrusiva onde se desenvolveu uma ferramenta de desagregação de cargas residenciais, sobretudo de aparelhos que apresentavam elevados consumos. Para isso, monitorizaram-se os consumos agregados de energia elétrica, água e gás de seis habitações do município de Vila Nova de Gaia. Através da incorporação dos vetores de água e gás, a acrescentar ao da energia elétrica, provou-se que a performance do algoritmo de desagregação de aparelhos poderá aumentar, no caso de aparelhos que utilizem simultaneamente energia elétrica e água ou energia elétrica e gás. A eficiência energética é também parte constituinte deste trabalho e, para tal, implementaram-se medidas de eficiência energética para uma das habitações em estudo, de forma a concluir as que exibiam maior potencial de poupança, assim como rápidos períodos de retorno de investimento. De um modo geral, os objetivos propostos foram alcançados e espera-se que num futuro próximo, a monitorização de consumos não intrusiva se apresente como uma solução de referência no que respeita à sustentabilidade energética do setor residencial.
Resumo:
Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica, especialidade de Telecomunicações, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia
Resumo:
Trabalho de Projecto apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Novos Media e Práticas Web
Resumo:
No panorama socioeconómico atual, a contenção de despesas e o corte no financiamento de serviços secundários consumidores de recursos conduzem à reformulação de processos e métodos das instituições públicas, que procuram manter a qualidade de vida dos seus cidadãos através de programas que se mostrem mais eficientes e económicos. O crescimento sustentado das tecnologias móveis, em conjunção com o aparecimento de novos paradigmas de interação pessoa-máquina com recurso a sensores e sistemas conscientes do contexto, criaram oportunidades de negócio na área do desenvolvimento de aplicações com vertente cívica para indivíduos e empresas, sensibilizando-os para a disponibilização de serviços orientados ao cidadão. Estas oportunidades de negócio incitaram a equipa do projeto a desenvolver uma plataforma de notificação de problemas urbanos baseada no seu sistema de informação geográfico para entidades municipais. O objetivo principal desta investigação foca a idealização, conceção e implementação de uma solução completa de notificação de problemas urbanos de caráter não urgente, distinta da concorrência pela facilidade com que os cidadãos são capazes de reportar situações que condicionam o seu dia-a-dia. Para alcançar esta distinção da restante oferta, foram realizados diversos estudos para determinar características inovadoras a implementar, assim como todas as funcionalidades base expectáveis neste tipo de sistemas. Esses estudos determinaram a implementação de técnicas de demarcação manual das zonas problemáticas e reconhecimento automático do tipo de problema reportado nas imagens, ambas desenvolvidas no âmbito deste projeto. Para a correta implementação dos módulos de demarcação e reconhecimento de imagem, foram feitos levantamentos do estado da arte destas áreas, fundamentando a escolha de métodos e tecnologias a integrar no projeto. Neste contexto, serão apresentadas em detalhe as várias fases que constituíram o processo de desenvolvimento da plataforma, desde a fase de estudo e comparação de ferramentas, metodologias, e técnicas para cada um dos conceitos abordados, passando pela proposta de um modelo de resolução, até à descrição pormenorizada dos algoritmos implementados. Por último, é realizada uma avaliação de desempenho ao par algoritmo/classificador desenvolvido, através da definição de métricas que estimam o sucesso ou insucesso do classificador de objetos. A avaliação é feita com base num conjunto de imagens de teste, recolhidas manualmente em plataformas públicas de notificação de problemas, confrontando os resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados esperados.
Resumo:
Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática
Resumo:
Actualmente, os sistemas de localização são uma área em forte expansão sendo que para espaços exteriores existe uma grande variedade de sistemas de localização enquanto que para espaços interiores as soluções são mais escassas. Este trabalho apresenta o estudo e implementação de um sistema de localização indoor baseado no protocolo ZigBee, utilizando a informação da intensidade de sinal recebido (RSSI - Received Signal Strength Indication). Para a realização deste projecto foi necessário iniciar uma pesquisa mais pormenorizada do protocolo ZigBee. O dispositivo móvel a ser localizado é o módulo XBee Serie 2 que se baseia no mesmo protocolo. Posto isto, foi necessário efectuar um estudo sobre sistemas de localização existentes e analisar as técnicas de localização utilizadas para ambientes interiores. Desta forma utiliza-se neste projecto uma técnica que consiste na análise de fingerprinting, onde é criado um mapa com os valores RSSI para diferentes coordenadas do espaço físico. As intensidades de sinal recebido são relativas a dispositivos XBee instalados em pontos fixos de referência. Para calcular a localização do dispositivo móvel é utilizado o algoritmo K-NN (K- Nearest Neighbors) que permite estimar a posição aproximada do dispositivo móvel. Por último é descrito todo o desenvolvimento do projecto assim como a apresentação e discussão de resultados.
Resumo:
A composição musical é um tema de muito interesse para a computação evolucionária dentro da área da inteligência artificial. É uma área que tem sofrido vários desenvolvimentos ao longo dos últimos anos pois o interesse em que hajam computadores que façam obras musicais é deveras aliciante. Este trabalho tem por objectivo realizar mais um passo nesse sentido. Assim, foi desenvolvida uma aplicação informática que realiza composições musicais de dois géneros distintos: Músicas Infantis e Músicas Blues. A aplicação foi implementada com recurso aos Algoritmos Genéticos, que são os algoritmos evolucionários mais populares da área da computação evolucionária. O trabalho foi estruturado em duas fases de desenvolvimento. Na primeira fase, realizou-se um levantamento estatístico sobre as características específicas de cada um dos géneros musicais. Analisaram-se quinze músicas de cada género musical, com o intuito de se chegar a uma proporção do uso que cada nota tem em cada um dos casos. Na segunda fase, desenvolveu-se o software que compõe as músicas com implementação de um algoritmo genético. Além disso, foi também desenvolvida uma interface gráfica que permite ao utilizador a escolha do género musical que pretende compor. O algoritmo genético começa por gerar uma população inicial de potenciais soluções de acordo com a escolha do utilizador, realizando, de seguida, o ciclo que caracteriza o algoritmo genético. A população inicial é constituída por soluções que seguem as regras que foram implementadas de acordo com os dados recolhidos ao longo da primeira fase. Foi também implementada uma interface de avaliação, através da qual, o utilizador pode ouvir cada uma das músicas para posterior avaliação em termos de fitness. O estado de evolução do algoritmo é apresentado, numa segunda interface, a qual facilita a clareza e justiça na avaliação ao longo de todo o processo. Esta última apresenta informação sobre a média das fitness da geração anterior e actual, sendo assim possível ter uma noção da evolução do algoritmo, no sentido de se obterem resultados satisfatórios no que diz respeito às composições musicais.
Resumo:
Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Geológica (Georrecursos)
Resumo:
A análise forense de documentos é uma das áreas das Ciências Forenses, responsável pela verificação da autenticidade dos documentos. Os documentos podem ser de diferentes tipos, sendo a moeda ou escrita manual as evidências forenses que mais frequentemente motivam a análise. A associação de novas tecnologias a este processo de análise permite uma melhor avaliação dessas evidências, tornando o processo mais célere. Esta tese baseia-se na análise forense de dois tipos de documentos - notas de euro e formulários preenchidos por escrita manual. Neste trabalho pretendeu-se desenvolver técnicas de processamento e análise de imagens de evidências dos tipos referidos com vista a extração de medidas que permitam aferir da autenticidade dos mesmos. A aquisição das imagens das notas foi realizada por imagiologia espetral, tendo-se definidas quatro modalidades de aquisição: luz visível transmitida, luz visível refletida, ultravioleta A e ultravioleta C. Para cada uma destas modalidades de aquisição, foram também definidos 2 protocolos: frente e verso. A aquisição das imagens dos documentos escritos manualmente efetuou-se através da digitalização dos mesmos com recurso a um digitalizador automático de um aparelho multifunções. Para as imagens das notas desenvolveram-se vários algoritmos de processamento e análise de imagem, específicos para este tipo de evidências. Esses algoritmos permitem a segmentação da região de interesse da imagem, a segmentação das sub-regiões que contém as marcas de segurança a avaliar bem como da extração de algumas características. Relativamente as imagens dos documentos escritos manualmente, foram também desenvolvidos algoritmos de segmentação que permitem obter todas as sub-regiões de interesse dos formulários, de forma a serem analisados os vários elementos. Neste tipo de evidências, desenvolveu-se ainda um algoritmo de análise para os elementos correspondentes à escrita de uma sequência numérica o qual permite a obtenção das imagens correspondentes aos caracteres individuais. O trabalho desenvolvido e os resultados obtidos permitiram a definição de protocolos de aquisição de imagens destes tipos de evidências. Os algoritmos automáticos de segmentação e análise desenvolvidos ao longo deste trabalho podem ser auxiliares preciosos no processo de análise da autenticidade dos documentos, o qual, ate então, é feito manualmente. Apresentam-se ainda os resultados dos estudos feitos às diversas evidências, nomeadamente as performances dos diversos algoritmos analisados, bem como algumas das adversidades encontradas durante o processo. Apresenta-se também uma discussão da metodologia adotada e dos resultados, bem como de propostas de continuação deste trabalho, nomeadamente, a extração de características e a implementação de classificadores capazes aferir da autenticidade dos documentos.
Resumo:
A sequente dissertação resulta do desenvolvimento de um sistema de navegação subaquático para um Remotely Operated Vehicle (ROV). A abordagem proposta consiste de um algoritmo em tempo real baseado no método de Mapeamento e Localização Simultâneo (SLAM) a partir de marcadores em ambientes marinhos não estruturados. SLAM introduz dois principais desafios: (i) reconhecimento dos marcadores provenientes dos dados raw do sensor, (ii) associação de dados. Na detecção dos marcadores foram aplicadas técnicas de visão artificial baseadas na extracção de pontos e linhas. Para testar o uso de features no visual SLAM em tempo real nas operações de inspecção subaquáticas foi desenvolvida uma plataforma modicada do RT-SLAM que integra a abordagem EKF SLAM. A plataforma é integrada em ROS framework e permite estimar a trajetória 3D em tempo real do ROV VideoRay Pro 3E até 30 fps. O sistema de navegação subaquático foi caracterizado num tanque instalado no Laboratório de Sistemas Autónomos através de um sistema stereo visual de ground truth. Os resultados obtidos permitem validar o sistema de navegação proposto para veículos subaquáticos. A trajetória adquirida pelo VideoRay em ambiente controlado é validada pelo sistema de ground truth. Dados para ambientes não estruturados, como um gasoduto, foram adquiridos e obtida respectiva trajetória realizada pelo robô. Os dados apresentados comprovam uma boa precisão e exatidão para a estimativa da posição.