779 resultados para Fuzzy boolean nets
Resumo:
[EN]A complex stochastic Boolean system (CSBS) is a complex system depending on an arbitrarily large number
Resumo:
[EN]A complex stochastic Boolean system (CSBS) is a system depending on an arbitrary number n of stochastic Boolean variables. The analysis of CSBSs is mainly based on the intrinsic order: a partial order relation defined on the set f0; 1gn of binary n-tuples. The usual graphical representation for a CSBS is the intrinsic order graph: the Hasse diagram of the intrinsic order. In this paper, some new properties of the intrinsic order graph are studied. Particularly, the set and the number of its edges, the degree and neighbors of each vertex, as well as typical properties, such as the symmetry and fractal structure of this graph, are analyzed…
Resumo:
Nel 2009 l'Italia attraversa la più grande crisi economica del secondo dopoguerra. Lo studio di ciò che accade, attraverso uno sguardo attento alle principali variabili congiunturali prodotte nel paese, è fondamentale per capire quali sono state le cause che hanno portato a questa situazione e per dare la possibilità ai policy maker di limitarne gli effetti in futuro. Ma l'Italia non è un territorio dalle caratteristiche monolitiche, è un aggregato di parti molto diverse fra loro. Analizzando il territorio italiano come insieme delle sue parti, osserveremo le medesime condizioni economiche ripetersi in ogni territorio del paese? L'esperienza ci suggerisce di no. La tesi vuole evidenziare come e quanto la struttura caratteristica del tessuto produttivo regionale è responsabile anche della performance economica. La tesi è quindi caratterizzata da due parti. Da un lato si è cercato di analizzare quali siano le differenze nei cicli economici regionali, dall'altro, attraverso l'utilizzo di un sistema di valutazione "fuzzy", si è cercato di ricostruire la natura strutturale delle regioni, al fine di determinare quali siano le specializzazioni che ogni territorio è in grado di mettere in campo. La tesi si conclude con un'analisi comparativa degli indici di dissimilarità tra cicli regionali e nazionale e i livelli sintetici di specializzazione, si è verificato che esiste una relazione forte che lega le caratteristiche strutturali delle regioni alle distanze tra i loro cicli, dimostrando quindi la tesi che struttura regionale e performance economica siano strettamente interconnesse.
Resumo:
In recent years and thanks to innovative technological advances in supplemental lighting sources and photo-selective filters, light quality manipulation (i.e. spectral composition of sunlight) have demonstrated positive effects on plant performance in ornamentals and vegetable crops. However, this aspect has been much less studied in fruit trees due to the difficulty of conditioning the light environment of orchards. The aim of the present PhD research was to study the use of different colored nets with selective light transmission in the blue (400 – 500 nm), red (600 – 700 nm) and near infrared (700 – 1100 nm) wavelengths as a tool to the light quality management and its morphological and physiological effects in field-grown apple trees. Chapter I provides a review the current status on physiological and technological advances on light quality management in fruit trees. Chapter II shows the main effect of colored nets on morpho-anatomical (stomata density, mesophyll structure and leaf mass area index) characteristics in apple leaves. Chapter III provides an analysis about the effect of micro-environmental conditions under colored nets on leaf stomatal conductance and leaf photosynthetic capacity. Chapter IV describes a study approach to evaluate the impact of colored nets on fruit growth potential in apples. Summing up results obtained in the present PhD dissertation clearly demonstrate that light quality management through photo-selective colored nets presents an interesting potential for the manipulation of plant morphological and physiological traits in apple trees. Cover orchards with colored nets might be and alternative technology to address many of the most important challenges of modern fruit growing, such as: the need for the efficient use of natural resources (water, soil and nutrients) the reduction of environmental impacts and the mitigation of possible negative effects of global climate change.
Resumo:
Uno dei principali ambiti di ricerca dell’intelligenza artificiale concerne la realizzazione di agenti (in particolare, robot) in grado di aiutare o sostituire l’uomo nell’esecuzione di determinate attività. A tal fine, è possibile procedere seguendo due diversi metodi di progettazione: la progettazione manuale e la progettazione automatica. Quest’ultima può essere preferita alla prima nei contesti in cui occorra tenere in considerazione requisiti quali flessibilità e adattamento, spesso essenziali per lo svolgimento di compiti non banali in contesti reali. La progettazione automatica prende in considerazione un modello col quale rappresentare il comportamento dell’agente e una tecnica di ricerca (oppure di apprendimento) che iterativamente modifica il modello al fine di renderlo il più adatto possibile al compito in esame. In questo lavoro, il modello utilizzato per la rappresentazione del comportamento del robot è una rete booleana (Boolean network o Kauffman network). La scelta di tale modello deriva dal fatto che possiede una semplice struttura che rende agevolmente studiabili le dinamiche tuttavia complesse che si manifestano al suo interno. Inoltre, la letteratura recente mostra che i modelli a rete, quali ad esempio le reti neuronali artificiali, si sono dimostrati efficaci nella programmazione di robot. La metodologia per l’evoluzione di tale modello riguarda l’uso di tecniche di ricerca meta-euristiche in grado di trovare buone soluzioni in tempi contenuti, nonostante i grandi spazi di ricerca. Lavori precedenti hanno gia dimostrato l’applicabilità e investigato la metodologia su un singolo robot. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire prova di principio relativa a un insieme di robot, aprendo nuove strade per la progettazione in swarm robotics. In questo scenario, semplici agenti autonomi, interagendo fra loro, portano all’emergere di un comportamento coordinato adempiendo a task impossibili per la singola unità. Questo lavoro fornisce utili ed interessanti opportunità anche per lo studio delle interazioni fra reti booleane. Infatti, ogni robot è controllato da una rete booleana che determina l’output in funzione della propria configurazione interna ma anche dagli input ricevuti dai robot vicini. In questo lavoro definiamo un task in cui lo swarm deve discriminare due diversi pattern sul pavimento dell’arena utilizzando solo informazioni scambiate localmente. Dopo una prima serie di esperimenti preliminari che hanno permesso di identificare i parametri e il migliore algoritmo di ricerca, abbiamo semplificato l’istanza del problema per meglio investigare i criteri che possono influire sulle prestazioni. E’ stata così identificata una particolare combinazione di informazione che, scambiata localmente fra robot, porta al miglioramento delle prestazioni. L’ipotesi è stata confermata applicando successivamente questo risultato ad un’istanza più difficile del problema. Il lavoro si conclude suggerendo nuovi strumenti per lo studio dei fenomeni emergenti in contesti in cui le reti booleane interagiscono fra loro.
Resumo:
Nell’attuale contesto di aumento degli impatti antropici e di “Global Climate Change” emerge la necessità di comprenderne i possibili effetti di questi sugli ecosistemi inquadrati come fruitori di servizi e funzioni imprescindibili sui quali si basano intere tessiture economiche e sociali. Lo studio previsionale degli ecosistemi si scontra con l’elevata complessità di questi ultimi in luogo di una altrettanto elevata scarsità di osservazioni integrate. L’approccio modellistico appare il più adatto all’analisi delle dinamiche complesse degli ecosistemi ed alla contestualizzazione complessa di risultati sperimentali ed osservazioni empiriche. L’approccio riduzionista-deterministico solitamente utilizzato nell’implementazione di modelli non si è però sin qui dimostrato in grado di raggiungere i livelli di complessità più elevati all’interno della struttura eco sistemica. La componente che meglio descrive la complessità ecosistemica è quella biotica in virtù dell’elevata dipendenza dalle altre componenti e dalle loro interazioni. In questo lavoro di tesi viene proposto un approccio modellistico stocastico basato sull’utilizzo di un compilatore naive Bayes operante in ambiente fuzzy. L’utilizzo congiunto di logica fuzzy e approccio naive Bayes è utile al processa mento del livello di complessità e conseguentemente incertezza insito negli ecosistemi. I modelli generativi ottenuti, chiamati Fuzzy Bayesian Ecological Model(FBEM) appaiono in grado di modellizare gli stati eco sistemici in funzione dell’ elevato numero di interazioni che entrano in gioco nella determinazione degli stati degli ecosistemi. Modelli FBEM sono stati utilizzati per comprendere il rischio ambientale per habitat intertidale di spiagge sabbiose in caso di eventi di flooding costiero previsti nell’arco di tempo 2010-2100. L’applicazione è stata effettuata all’interno del progetto EU “Theseus” per il quale i modelli FBEM sono stati utilizzati anche per una simulazione a lungo termine e per il calcolo dei tipping point specifici dell’habitat secondo eventi di flooding di diversa intensità.
Resumo:
La tesi affronta il concetto di esposizione al rischio occupazionale e il suo scopo è quello di indagare l’ambiente di lavoro e il comportamento dei lavoratori, con l'obiettivo di ridurre il tasso di incidenza degli infortuni sul lavoro ed eseguire la riduzione dei rischi. In primo luogo, è proposta una nuova metodologia denominata MIMOSA (Methodology for the Implementation and Monitoring of Occupational SAfety), che quantifica il livello di "salute e sicurezza" di una qualsiasi impresa. Al fine di raggiungere l’obiettivo si è reso necessario un approccio multidisciplinare in cui concetti d’ingegneria e di psicologia sono stati combinati per sviluppare una metodologia di previsione degli incidenti e di miglioramento della sicurezza sul lavoro. I risultati della sperimentazione di MIMOSA hanno spinto all'uso della Logica Fuzzy nel settore della sicurezza occupazionale per migliorare la metodologia stessa e per superare i problemi riscontrati nell’incertezza della raccolta dei dati. La letteratura mostra che i fattori umani, la percezione del rischio e il comportamento dei lavoratori in relazione al rischio percepito, hanno un ruolo molto importante nella comparsa degli incidenti. Questa considerazione ha portato ad un nuovo approccio e ad una seconda metodologia che consiste nella prevenzione di incidenti, non solo sulla base dell'analisi delle loro dinamiche passate. Infatti la metodologia considera la valutazione di un indice basato sui comportamenti proattivi dei lavoratori e sui danni potenziali degli eventi incidentali evitati. L'innovazione consiste nell'applicazione della Logica Fuzzy per tener conto dell’"indeterminatezza" del comportamento umano e del suo linguaggio naturale. In particolare l’applicazione è incentrata sulla proattività dei lavoratori e si prefigge di impedire l'evento "infortunio", grazie alla generazione di una sorta d’indicatore di anticipo. Questa procedura è stata testata su un’azienda petrolchimica italiana.
Resumo:
Progetto e analisi delle performance di un controllore realizzato con la metodologia fuzzy per una manovra di docking fra due dirigibili. Propedeutica a questo, è stata la campagna, presso la galleria del vento messa a disposizione dalla Clarkson University, di raccolta di dati sperimentali, che sono stati poi utilizzati per realizzare un simulatore con cui testare il controllore. Nel primo capitolo, si è presentato la tecnologia dei dirigibili, le varie tipologie ed una descrizione dei moderni concepts. Successivamente, sono state presentate le applicazioni nelle quali i moderni dirigibili possono essere impiegati. L’ultima parte tratta di due esempi di docking fra mezzi aerei: il rifornimento in volo e i “parasite aircrafts”. Il secondo capitolo, tratta della logica utilizzata dal controllore: la logica fuzzy. Le basi della teoria insiemistica classica sono state il punto di partenza per mostrare come, introducendo le funzioni di appartenenza, sia possibile commutare tra la teoria classica e fuzzy. La seconda parte del capitolo affronta le nozioni della teoria fuzzy, esponendo la metodologia con la quale è possibile inserire un controllore di questo tipo in un sistema “tradizionale”. Il terzo capitolo presenta il modello di volo dei dirigibili. Partendo dalla legge di Newton, introdotto il concetto di inerzia e massa aggiunte, si arriva alle equazioni del moto non lineari. L’ultima parte è stata dedicata alla linearizzazione delle equazioni e alla condizione di trim. Il quarto capitolo riguarda la campagna sperimentale di test in galleria del vento, con la realizzazione dei modelli in scala e la calibrazione della bilancia; successivamente, nel capitolo si commentano i dati sperimentali raccolti. Il quinto capitolo, mostra la metodologia con cui è possibile progettare un controllore fuzzy per il controllo della manovra di docking fra dirigibili. La seconda parte mostra le performance ottenute con questo tipo di sistema.
Resumo:
Real living cell is a complex system governed by many process which are not yet fully understood: the process of cell differentiation is one of these. In this thesis work we make use of a cell differentiation model to develop gene regulatory networks (Boolean networks) with desired differentiation dynamics. To accomplish this task we have introduced techniques of automatic design and we have performed experiments using various differentiation trees. The results obtained have shown that the developed algorithms, except the Random algorithm, are able to generate Boolean networks with interesting differentiation dynamics. Moreover, we have presented some possible future applications and developments of the cell differentiation model in robotics and in medical research. Understanding the mechanisms involved in biological cells can gives us the possibility to explain some not yet understood dangerous disease, i.e the cancer. Le cellula è un sistema complesso governato da molti processi ancora non pienamente compresi: il differenziamento cellulare è uno di questi. In questa tesi utilizziamo un modello di differenziamento cellulare per sviluppare reti di regolazione genica (reti Booleane) con dinamiche di differenziamento desiderate. Per svolgere questo compito abbiamo introdotto tecniche di progettazione automatica e abbiamo eseguito esperimenti utilizzando vari alberi di differenziamento. I risultati ottenuti hanno mostrato che gli algoritmi sviluppati, eccetto l'algoritmo Random, sono in grado di poter generare reti Booleane con dinamiche di differenziamento interessanti. Inoltre, abbiamo presentato alcune possibili applicazioni e sviluppi futuri del modello di differenziamento in robotica e nella ricerca medica. Capire i meccanismi alla base del funzionamento cellulare può fornirci la possibilità di spiegare patologie ancora oggi non comprese, come il cancro.
Clinical aspects, diagnostic challenges and management of patients with neuroendocrine tumors (NETs)
Resumo:
Neuroendocrine tumor (NET) entities are rare malignancies. Higher awareness and improved diagnostic methods have led to an increasing incidence of these diseases, and most oncologists deal with such patients in their daily practice. The symposium on NETs that was held in Merano (Italy) in October 2009 was organized by the German-speaking European School of Oncology (dESO) and gathered specialists from different disciplines of transalpine countries to bring together experiences and observations regarding these tumors. The goal of the meeting and of this review was to illustrate both well- and poorly differentiated NETs and to encourage interdisciplinary approaches.