754 resultados para Fuzzy logic system
Resumo:
The ever increasing spurt in digital crimes such as image manipulation, image tampering, signature forgery, image forgery, illegal transaction, etc. have hard pressed the demand to combat these forms of criminal activities. In this direction, biometrics - the computer-based validation of a persons' identity is becoming more and more essential particularly for high security systems. The essence of biometrics is the measurement of person’s physiological or behavioral characteristics, it enables authentication of a person’s identity. Biometric-based authentication is also becoming increasingly important in computer-based applications because the amount of sensitive data stored in such systems is growing. The new demands of biometric systems are robustness, high recognition rates, capability to handle imprecision, uncertainties of non-statistical kind and magnanimous flexibility. It is exactly here that, the role of soft computing techniques comes to play. The main aim of this write-up is to present a pragmatic view on applications of soft computing techniques in biometrics and to analyze its impact. It is found that soft computing has already made inroads in terms of individual methods or in combination. Applications of varieties of neural networks top the list followed by fuzzy logic and evolutionary algorithms. In a nutshell, the soft computing paradigms are used for biometric tasks such as feature extraction, dimensionality reduction, pattern identification, pattern mapping and the like.
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Guias para exploração mineral são normalmente baseados em modelos conceituais de depósitos. Esses guias são, normalmente, baseados na experiência dos geólogos, em dados descritivos e em dados genéticos. Modelamentos numéricos, probabilísticos e não probabilísticos, para estimar a ocorrência de depósitos minerais é um novo procedimento que vem a cada dia aumentando sua utilização e aceitação pela comunidade geológica. Essa tese utiliza recentes metodologias para a geração de mapas de favorablidade mineral. A denominada Ilha Cristalina de Rivera, uma janela erosional da Bacia do Paraná, situada na porção norte do Uruguai, foi escolhida como estudo de caso para a aplicação das metodologias. A construção dos mapas de favorabilidade mineral foi feita com base nos seguintes tipos de dados, informações e resultados de prospecção: 1) imagens orbitais; 2) prospecção geoquimica; 3) prospecção aerogeofísica; 4) mapeamento geo-estrutural e 5) altimetria. Essas informacões foram selecionadas e processadas com base em um modelo de depósito mineral (modelo conceitual), desenvolvido com base na Mina de Ouro San Gregorio. O modelo conceitual (modelo San Gregorio), incluiu características descritivas e genéticas da Mina San Gregorio, a qual abrange os elementos característicos significativos das demais ocorrências minerais conhecidas na Ilha Cristalina de Rivera. A geração dos mapas de favorabilidade mineral envolveu a construção de um banco de dados, o processamento dos dados, e a integração dos dados. As etapas de construção e processamento dos dados, compreenderam a coleta, a seleção e o tratamento dos dados de maneira a constituírem os denominados Planos de Informação. Esses Planos de Informação foram gerados e processados organizadamente em agrupamentos, de modo a constituírem os Fatores de Integração para o mapeamento de favorabilidade mineral na Ilha Cristalina de Rivera. Os dados foram integrados por meio da utilização de duas diferentes metodologias: 1) Pesos de Evidência (dirigida pelos dados) e 2) Lógica Difusa (dirigida pelo conhecimento). Os mapas de favorabilidade mineral resultantes da implementação das duas metodologias de integração foram primeiramente analisados e interpretados de maneira individual. Após foi feita uma análise comparativa entre os resultados. As duas metodologias xxiv obtiveram sucesso em identificar, como áreas de alta favorabilidade, as áreas mineralizadas conhecidas, além de outras áreas ainda não trabalhadas. Os mapas de favorabilidade mineral resultantes das duas metodologias mostraram-se coincidentes em relação as áreas de mais alta favorabilidade. A metodologia Pesos de Evidência apresentou o mapa de favorabilidade mineral mais conservador em termos de extensão areal, porém mais otimista em termos de valores de favorabilidade em comparação aos mapas de favorabilidade mineral resultantes da implementação da metodologia Lógica Difusa. Novos alvos para exploração mineral foram identificados e deverão ser objeto de investigação em detalhe.
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Este trabalho apresenta a estruturação de um controle difuso, para a automação de reatores seqüenciais em batelada (RSB), no processo de remoção biológica de matéria orgânica e nitrogênio em águas residuárias domésticas, utilizando parâmetros inferenciais, pH, ORP e OD, em que as variáveis controladas foram as durações da reação aeróbia e anóxica. O experimento, em escala de bancada, foi composto por dois reatores seqüenciais em batelada, com volume útil de 10 L, no qual 6 L foram alimentados com esgoto sintético, com características de águas residuárias domésticas. O sistema de automação foi composto pela aquisição dos parâmetros eletroquímicos (pH, ORP e OD), pelos dispositivos atuadores (motor-bomba, aerador e misturador) e pelo controle predeterminado ou difuso. O programa computacional CONRSB foi implementado de forma a integrar o sistema de automação. O controle difuso, implementado, foi constituído pelos procedimentos de: normalização, nebulização, inferência, desnebulização e desnormalização. As variáveis de entrada para o controlador difuso, durante o período: aeróbio foram dpH/dt, dpH/d(t-1) e o pH ; anóxico foram dORP/dt, dORP/d(t-1) e o OD. As normalizações das variáveis crisps estiveram no universo de [0,1], utilizando os valores extremos do ciclo 1 ao 70. Nas nebulizações foram aplicadas as funções triangulares, as quais representaram, satisfatoriamente, as indeterminações dos parâmetros. A inferência nebulosa foi por meio da base heurística (regras), com amparo do especialista, em que a implicação de Mamdani foi aplicada Nessas implicações foram utilizadas dezoito expressões simbólicas para cada período, aeróbio e anóxico. O método de desnebulização foi pelo centro de áreas, que se mostrou eficaz em termos de tempo de processamento. Para a sintonia do controlador difuso empregou-se o programa computacional MATLAB, juntamente com as rotinas Fuzzy logic toolbox e o Simulink. O intervalo entre as atuações do controlador difuso, ficou estabelecido em 5,0 minutos, sendo obtido por meio de tentativas. A operação do RSB 1, durante os 85 ciclos, apresentou a relação média DBO/NTK de 4,67 mg DBO/mg N, sendo classificado como processo combinado de oxidação de carbono e nitrificação. A relação média alimento/microrganismo foi de 0,11 kg DBO/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia, enquadrando nos sistemas com aeração prolongada, em que a idade do lodo correspondeu aos 29 dias. O índice volumétrico do lodo médio foi de 117,5 mL/g, indicando uma sedimentação com características médias. As eficiências médias no processo de remoção de carbono e nitrogênio foram de 90,8% (como DQO) e 49,8%, respectivamente. As taxas específicas médias diárias, no processo de nitrificação e desnitrificação, foram de 24,2g N/kg SSVLM.dia e 15,5 g N/kg SSVLM.dia, respectivamente. O monitoramento, em tempo real, do pH, ORP e OD, mostrou ter um grande potencial no controle dos processos biológicos, em que o pH foi mais representativo no período aeróbio, sendo o ORP e o OD mais representativos no período anóxico. A operação do RSB com o controlador difuso, apresentou do ciclo 71 ao 85, as eficiências médias no processo de remoção de carbono e nitrogênio de 96,4% (como DQO) e 76,4%, respectivamente. A duração média do período aeróbio foi de 162,1 minutos, que tomando como referência o período máximo de 200,0 minutos, reduziu em 19,0% esses períodos. A duração média do período anóxico foi de 164,4 minutos, que tomando como referência o período máximo de 290,0 minutos, apresentou uma redução de 43,3%, mostrando a atuação robusta do controlador difuso. O estudo do perfil temporal, no ciclo 85, mostrou a atuação efetiva do controlador difuso, associada aos pontos de controle nos processos biológicos do RSB. Nesse ciclo, as taxas máximas específicas de nitrificação e desnitrificação observadas, foram de 32,7 g NO3 --N/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia e 43,2g NO3 --N/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia, respectivamente.
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As pesquisas sobre governança no sistema financeiro contribuem significativamente para a análise dos diversos elementos que influenciam a performance nesse setor. No entanto, estudos empíricos nessa área ainda são limitados. Um dos motivos é a complexidade inerente à noção de governança na área pública. Da mesma forma que os sistemas complexos, a governança pode ser descrita como um sistema que abrange um grande número de entidades interdependentes entre si, com diferentes graus de relacionamentos. Neste trabalho de pesquisa, o significado de governança regulamentar do SFN se insere nesse escopo de entendimento, isto é, a governança como um fenômeno que resulta das diversas interações existentes entre os atores que influenciam ou são influenciados pelas atividades de regulação do setor financeiro. Em função das especificidades dos sistemas complexos, desenvolve-se e implementa-se um modelo baseado em agentes para a análise da governança regulamentar do SFN mediante experimentos de simulação. Os modelos baseados em agentes possibilitam explicitar aspectos relativos às interações e comportamentos dos agentes (nível micro), ou seja, os comportamentos não-lineares do sistema, que são difíceis de serem capturados com outros formalismos matemáticos. O modelo baseado em agentes é integrado a um modelo econométrico que tem como função caracterizar o ambiente macro-econômico. O ambiente micro é modelado por intermédio de agentes computacionais, com o uso da arquitetura BDI (do inglês, beliefs-desires-intentions). Esses agentes interagem entre si e com o ambiente, possuem crenças sobre o meio onde atuam e desejos que querem satisfazer, levando-os a formar intenções para agir. O comportamento dos agentes foi modelado utilizando-se lógica difusa (fuzzy logic), com o uso de regras construídas por intermédio de pesquisa de análise de conteúdo, a partir de informações coletadas em notícias de jornais, e entrevistas semiestruturadas com especialistasda área financeira. Os resultados dos experimentos demonstram o potencial da simulação dos modelos baseados em agentes para a realização de estudos de ambientes complexos de governança regulamentar.
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The Behavioral Finance develop as it is perceived anomalies in these markets efficient. This fields of study can be grouped into three major groups: heuristic bias, tying the shape and inefficient markets. The present study focuses on issues concerning the heuristics of representativeness and anchoring. This study aimed to identify the then under-reaction and over-reaction, as well as the existence of symmetry in the active first and second line of the Brazilian stock market. For this, it will be use the Fuzzy Logic and the indicators that classify groups studied from the Discriminant Analysis. The highest present, indicator in the period studied, was the Liabilities / Equity, demonstrating the importance of the moment to discriminate the assets to be considered "winners" and "losers." Note that in the MLCX biases over-reaction is concentrated in the period of financial crisis, and in the remaining periods of statistically significant biases, are obtained by sub-reactions. The latter would be in times of moderate levels of uncertainty. In the Small Caps the behavioral responses in 2005 and 2007 occur in reverse to those observed in the Mid-Large Cap. Now in times of crisis would have a marked conservatism while near the end of trading on the Bovespa speaker, accompanied by an increase of negotiations, there is an overreaction by investors. The other heuristics in SMLL occurred at the end of the period studied, this being a under-reaction and the other a over-reaction and the second occurring in a period of financial-economic more positive than the first. As regards the under / over-reactivity in both types, there is detected a predominance of either, which probably be different in the context in MLCX without crisis. For the period in which such phenomena occur in a statistically significant to note that, in most cases, such phenomena occur during the periods for MLCX while in SMLL not only biases are less present as there is no concentration of these at any time . Given the above, it is believed that while detecting the presence of bias behavior at certain times, these do not tend to appear to a specific type or heuristics and while there were some indications of a seasonal pattern in Mid- Large Caps, the same behavior does not seem to be repeated in Small Caps. The tests would then suggest that momentary failures in the Efficient Market Hypothesis when tested in semistrong form as stated by Behavioral Finance. This result confirms the theory by stating that not only rationality, but also human irrationality, is limited because it would act rationally in many circumstances
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This work presents a hybrid approach for the supplier selection problem in Supply Chain Management. We joined decision-making philosophy by researchers from business school and researchers from engineering in order to deal with the problem more extensively. We utilized traditional multicriteria decision-making methods, like AHP and TOPSIS, in order to evaluate alternatives according decision maker s preferences. The both techiniques were modeled by using definitions from the Fuzzy Sets Theory to deal with imprecise data. Additionally, we proposed a multiobjetive GRASP algorithm to perform an order allocation procedure between all pre-selected alternatives. These alternatives must to be pre-qualified on the basis of the AHP and TOPSIS methods before entering the LCR. Our allocation procedure has presented low CPU times for five pseudorandom instances, containing up to 1000 alternatives, as well as good values for all considered objectives. This way, we consider the proposed model as appropriate to solve the supplier selection problem in the SCM context. It can be used to help decision makers in reducing lead times, cost and risks in their supply chain. The proposed model can also improve firm s efficiency in relation to business strategies, according decision makers, even when a large number of alternatives must be considered, differently from classical models in purchasing literature
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The so-called Dual Mode Adaptive Robust Control (DMARC) is proposed. The DMARC is a control strategy which interpolates the Model Reference Adaptive Control (MRAC) and the Variable Structure Model Reference Adaptive Control (VS-MRAC). The main idea is to incorporate the transient performance advantages of the VS-MRAC controller with the smoothness control signal in steady-state of the MRAC controller. Two basic algorithms are developed for the DMARC controller. In the first algorithm the controller's adjustment is made, in real time, through the variation of a parameter in the adaptation law. In the second algorithm the control law is generated, using fuzzy logic with Takagi-Sugeno s model, to obtain a combination of the MRAC and VS-MRAC control laws. In both cases, the combined control structure is shown to be robust to the parametric uncertainties and external disturbances, with a fast transient performance, practically without oscillations, and a smoothness steady-state control signal
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In this work a modification on ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure is proposed to find a systematic method for nonlinear plants, with large operational range, identification and control, using linear local systems: models and controllers. This method is based on multiple model approach. This way, linear local models are obtained and then those models are combined by the proposed neurofuzzy structure. A metric that allows a satisfactory combination of those models is obtained after the structure training. It results on plant s global identification. A controller is projected for each local model. The global control is obtained by mixing local controllers signals. This is done by the modified ANFIS. The modification on ANFIS architecture allows the two neurofuzzy structures knowledge sharing. So the same metric obtained to combine models can be used to combine controllers. Two cases study are used to validate the new ANFIS structure. The knowledge sharing is evaluated in the second case study. It shows that just one modified ANFIS structure is necessary to combine linear models to identify, a nonlinear plant, and combine linear controllers to control this plant. The proposed method allows the usage of any identification and control techniques for local models and local controllers obtaining. It also reduces the complexity of ANFIS usage for identification and control. This work has prioritized simpler techniques for the identification and control systems to simplify the use of the method
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A neural network model for solving constrained nonlinear optimization problems with bounded variables is presented in this paper. More specifically, a modified Hopfield network is developed and its internal parameters are completed using the valid-subspace technique. These parameters guarantee the convergence of the network to the equilibrium points. The network is shown to be completely stable and globally convergent to the solutions of constrained nonlinear optimization problems. A fuzzy logic controller is incorporated in the network to minimize convergence time. Simulation results are presented to validate the proposed approach.
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The objective of this work is to develop a methodology for electric load forecasting based on a neural network. Here, backpropagation algorithm is used with an adaptive process that based on fuzzy logic and using a decaying exponential function to avoid instability in the convergence process. This methodology results in fast training, when compared to the conventional formulation of backpropagation algorithm. The results are presented using data from a Brazilian Electric Company, and shows a very good performance for the proposal objective.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
A segurança ocupacional é imprescindível na indústria da construção civil e a análise e avaliação de riscos para a segurança ocupacional (AARSO) é o primeiro e fundamental passo para alcançá-la, baseado na definição e implementação de programas de prevenção. A AARSO é um processo complexo, que implica a consideração e análise de muitos parâmetros quantitativos e/ou qualitativos que são difíceis de quantificar. As metodologias AARSO utilizadas na indústria da construção civil são baseadas em informação sujeita a incerteza (sendo tratada por técnicas probabilísticas e/ou estatísticas), difusa, imprecisa e/ou incompleta. Isso implica algumas limitações, como, por exemplo, obrigar os analistas a estimar parâmetros ou efetuar comparações com outros canteiros de obras (o que afasta do sistema real em estudo). O objetivo inicial deste estudo foi efetuar a pré-validação de um método AARSO, o QRAM, em duas cidades brasileiras, de médio e grande porte.