Sistema inteligente para determinação de limite de crédito

A presente dissertação trata da estipulação de limite de crédito para empresas clientes, de modo automático, com o uso de técnicas de Inteligência Computacional, especificamente redes neurais artificiais (RNA). Na análise de crédito as duas situações mais críticas são a liberação do crédito, de acordo com o perfil do cliente, e a manutenção deste limite ao longo do tempo de acordo com o histórico do cliente. O objeto desta dissertação visa a automação da estipulação do limite de crédito, implementando uma RNA que possa aprender com situações já ocorridas com outros clientes de perfil parecido e que seja capaz de tomar decisões baseando-se na política de crédito apreendida com um Analista de Crédito. O objetivo é tornar o sistema de crédito mais seguro para o credor, pois uma análise correta de crédito de um cliente reduz consideravelmente os índices de inadimplência e mantém as vendas num patamar ótimo. Para essa análise, utilizouse a linguagem de programação VB.Net para o sistema de cadastro e se utilizou do MatLab para treinamento das RNAs. A dissertação apresenta um estudo de caso, onde mostra a forma de aplicação deste software para a análise de crédito. Os resultados obtidos aplicando-se as técnicas de RNAs foram satisfatórias indicando um caminho eficiente para a determinação do limite de crédito.

Metodologia para ordenação de controles internos contábeis com base em critérios estabelecidos pelo SEC Management Guidance e escala baseada em operadores da lógica Fuzzy

Propõe-se com a presente dissertação conduzir estudo exploratório sobre a razoabilidade de um método de apoio à tomada de decisão para ordenar os controles internos contábeis, utilizando critérios estabelecidos pelo regulador do mercado de capitais dos Estados Unidos, quantificados por meio de uma escala baseada em operadores da lógica fuzzy. O método foi elaborado com base em pesquisa bibliográfica sobre o controle interno contábil e sua relação com os controles internos em geral; a exigência de constituição, avaliação e divulgação da avaliação dos controles internos contábeis pela legislação do mercado de capitais americano ao longo das últimas três décadas; o conceito de matriz de risco; os métodos de apoio à decisão; e os fundamentos da lógica fuzzy. A metodologia proposta foi adaptada à realidade da entidade objeto do estudo de caso e aplicada sobre 2,4 mil controles. Uma amostra de aproximadamente 14% desse universo foi analisada e permitiu concluir pela razoabilidade do método proposto, que será utilizado pela entidade estudada como parte de seu processo de avaliação dos controles internos contábeis.

Alocação de carteiras de ações através da utilização de modelos de lógica Fuzzy

Este trabalho tem por objetivo propor uma carteira composta por posições compradas e vendidas de ações que supere os principais Índices de mercado. O resultado é obtido através de um modelo de Lógica Fuzzy, que é um modelo de inteligência artificial que trata os dados de maneira lógica, ou seja, sem relacionar as variáveis através de modelos matemáticos convencionais. Para esse estudo utilizamos como variáveis de entrada os múltiplos Preço/Lucro Esperado e Preço/Valor Patrimonial da Empresa de cada ação considerada. Foram estudadas as ações do mercado americano pertencentes ao índice S&P 500, do ano de 2000 até 2007. Com o intuito de comparar a eficiência do Modelo de Lógica Fuzzy, utilizamos o modelo de Regressão Linear Multivariada e os índices de mercado S&P 500 e o S&P 500 com uma modificação para se adequar aos dados escolhidos para o estudo. O modelo proposto produziu resultados satisfatórios. Para quase todos os anos estudados o retorno da carteira obtida foi muito superior ao dos Índices de mercado e do modelo linear convencional. Através de testes adequados comprovamos estatisticamente a eficiência do modelo em comparação aos Índices de mercado e ao modelo linear convencional.

Sistema automatizado para o aproveitamento de água cinza e azul, com controle de PH utilizando lógica fuzzy

Every day, water scarcity becomes a more serious problem and, directly affects global society. Studies are directed in order to raise awareness of the rational use of this natural asset that is essential to our survival. Only 0.007% of the water available in the world have easy access and can be consumed by humans, it can be found in rivers, lakes, etc... To better take advantage of the water used in homes and small businesses, reuse projects are often implemented, resulting in savings for customers of water utilities. The reuse projects involve several areas of engineering, like Environmental, Chemical, Electrical and Computer Engineering. The last two are responsible for the control of the process, which aims to make gray water (soapy water), and clear blue water (rain water), ideal for consumption, or for use in watering gardens, flushing, among others applications. Water has several features that should be taken into consideration when it comes to working its reuse. Some of the features are, turbidity, temperature, electrical conductivity and, pH. In this document there is a proposal to control the pH (potential Hydrogen) through a microcontroller, using the fuzzy logic as strategy of control. The controller was developed in the fuzzy toolbox of Matlab®

Sistema para detecção e diagnóstico de falhas em motores elétricos de indução utilizando lógica fuzzy

Induction motors are one of the most important equipment of modern industry. However, in many situations, are subject to inadequate conditions as high temperatures and pressures, load variations and constant vibrations, for example. Such conditions, leaving them more susceptible to failures, either external or internal in nature, unwanted in the industrial process. In this context, predictive maintenance plays an important role, where the detection and diagnosis of faults in a timely manner enables the increase of time of the engine and the possibiity of reducing costs, caused mainly by stopping the production and corrective maintenance the motor itself. In this juncture, this work proposes the design of a system that is able to detect and diagnose faults in induction motors, from the collection of electrical line voltage and current, and also the measurement of engine speed. This information will use as input to a fuzzy inference system based on rules that find and classify a failure from the variation of thess quantities

Controle de Temperatura do Sistema de Refrigeração a água de uma tocha plasmática Indutiva Utilizando Lógica fuzzy

Este projeto propõe desenvolver e implementar um controlador para o sistema de refrigeração da tocha indutiva a plasma térmico. Este processo é feito a partir da medição da temperatura através de um sensor do sistema de refrigeração. O sinal produzido será enviado para uma entrada analógica do microcontrolador da família PIC, que utilizando os conceitos de lógica fuzzy, controla a velocidade de um motor bomba. Este é responsável por diminuir ou aumentar o fluxo circulante de água que passa pela bobina, pelo corpo da tocha e pelo flange de fixação, deixando-os na temperatura desejada. A velocidade desta bomba será controlada por um inversor de frequência. O microcontrolador, também, acionará um ventilador caso exceda a temperatura de referência. A proposta inicial foi o desenvolvimento do controle da temperatura da bobina de uma tocha indutiva a plasma, mas com algumas adequações, foi possível também aplicar no corpo da tocha. Essa tocha será utilizada em uma planta de tratamento de resíduos industriais e efluentes petroquímicos. O controle proposto visa garantir as condições físicas necessárias para tocha de plasma, mantendo a temperatura da água em um determinado nível que permita o resfriamento sem comprometer, no entanto, o rendimento do sistema. No projeto será utilizada uma tocha de plasma com acoplamento indutivo (ICPT), por ter a vantagem de não possuir eletrodos metálicos internos sendo erodidos pelo jato de plasma, evitando uma possível contaminação, e também devido à possibilidade do reaproveitamento energético através da cogeração de energia. O desenvolvimento da tecnologia a plasma na indústria de tratamento de resíduos vem obtendo bons resultados. Aplicações com essa tecnologia têm se tornado cada vez mais importantes por reduzir, em muitos casos, a produção de resíduos e o consumo de energia em vários processos industriais

Controle automático de adição de AlF3 em cubas de redução de alumínio, usando lógica fuzzy

Este trabalho descreve um sistema de análise de dados com a finalidade de gerar um sistema de controle utilizando técnica inteligente para adição de fluoreto de alumínio (AlF3) em fornos de redução de alumínio. O projeto baseia-se nos conceitos de lógica fuzzy, nos quais o conhecimento acumulado pelo especialista do processo é traduzido de maneira qualitativa em um conjunto de regras linguísticas do tipo SE ENTÃO. A utilização desta técnica inteligente para o controle de adição de fluoreto busca representar explicitamente um conhecimento qualitativo, detido pelos operadores de cubas eletrolíticas. Devido o sistema convencional não contemplar as variações dos fenômenos que envolvem a dinâmica do processo, um controlador fuzzy foi implmentado no sistema real para tomadas de decisões, utilizando o modelo mínimo de Mandani. Baseado neste modelo, as variáveis de processo para a entrada do sistema fuzzy, tais como temperatura de banho e percentual de fluoreto foram manipuladas para estimar a tendência de subida e descida, respectivamente, através do método mínimos quadrados(MMQ). O controlador fuzzy é aplicado para calcular a quantidade de fluoreto de alumínio (AlF3) a ser adicionado na cuba eletrolítica de forma automática sem a necessidade da intervenção do especialista do processo. A motivação para o uso de um sistema de controle fuzzy se deve ao fato de não se ter disponível um modelo dinâmico do processo de adição do fluoreto na cuba eletrolítica. Esta falta de modelagem se deve ao fato de grande complexidade dos fenômenos envolvidos em uma cuba que são processos termodinâmicos e eletromagnéticos acoplados.

Controle de exaustão de fornos de cozimento de anodos baseado em lógica fuzzy

A legislação ambiental cada vez mais rigorosa tem forçado as indústrias a investirem em soluções de controle inovadoras buscando diminuir as emissões de gases poluentes pelas fontes móveis e fixas, exercendo melhor controle e tratamento desses poluentes como forma de atender os limites impostos pela lei. Apresenta-se neste trabalho, a implementação de uma melhoria no sistema de controle de exaustão de fornos de cozimento de anodos da indústria de alumínio ALBRAS-Alumínio Brasileiro S.A., localizada em Barcarena no estado do Pará, visando minimizar a poluição causada pela queima de combustíveis nos fornos sem comprometer a eficiência do processo. Para isso foi utilizado um sistema baseado em lógica fuzzy, buscando na experiência de engenheiros, técnicos e operadores de processo, uma forma de se obter um melhor controle e confiabilidade na gestão das emissões de gases poluentes.

Otimização de cobertura, consumo de energia, roteamento e agregação de dados em rede de sensores sem fio utilizando algoritmos genéticos e lógica fuzzy

As Redes de Sensores Sem Fio possuem capacidades limitadas de processamento, armazenamento, comunicação (largura de banda) e fonte de energia, além de possuírem características e requisitos básicos de uma RSSF como: necessidade de se auto-organizar, comunicação com difusão de curto alcance e roteamento com múltiplos saltos. Neste trabalho é proposto uma ferramenta que otimize o posicionamento e os pacotes entregues através do uso de Algoritmo Genético (AG). Para solucionar o problema de roteamento que melhore o consumo de energia e maximize a agregação de dados é proposto a utilização de lógica fuzzy no protocolo de roteamento Ad hoc Ondemand Distance Vector (AODV). Esta customização é intitulada AODV – Fuzzy for Wireless Sensor Networks (AODV-FWSN). Os resultados mostram que a solução proposta é eficiente e consegue prolongar a vida útil da RSSF e melhorar a taxa de entrega de dados quando comparado com soluções similares.

Lógica Fuzzy aplicada ao controle de um sistema híbrido de geração de energia elétrica: eólica, fotovoltaica e biogás

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

A Lógica Fuzzy Aplicada à Recuperação de Informação

The information retrieval process involves subjective, imprecise and vague concepts, such as "information need", "relevance", and the very concept of "information". The main information retrieval models treat these concepts accurately, represented by a single numerical value. The fuzzy logic, while operating with the uncertainty of natural phenomena in a systematic and rigorous manner, represents a promising alternative to solve some problems related to information retrieval. This paper presents the fuzzy logic and some examples of its use in information retrieval systems (IRS).

Análise da eficiência energética em indústrias madeireiras através da lógica fuzzy

This paper presents the application of fuzzy theory to support the decision of implementing energy efficiency program in sawmills operating in the processing of Pinustaeda and Pinuselliotii. The justification of using a system based on fuzzy theory for analysis of consumption and the specific factors involved, such is the diversity of rates / factors. With the fuzzy theory, we can build a reliable system for verifying actual energy efficiency. The indices and factors characteristic of industrial activity were measured and used as the basis for the fuzzy system. We developed a management system and technology. The system involves the management practices in energy efficiency, maintenance of plant and equipment and the presence of qualified staff. The technological system involves the power factor, load factor, the factor of demand and the specific consumption. The first response provides the possibility of increased energy efficiency and the second level of energy efficiency in the industry studied. With this tool, programs can be developed for energy conservation and energy efficiency in the industrial timber with wide application in this area that is as diverse as production processes. The same systems developed can be used in other industrial activities, provided they are used indices and characteristic features of the sectors involved.

Técnica para segmentação automática de imagens microscópicas de componentes sanguíneos e classificação diferencial de leucócitos baseada em lógica fuzzy

Automatic detection of blood components is an important topic in the field of hematology. The segmentation is an important stage because it allows components to be grouped into common areas and processed separately and leukocyte differential classification enables them to be analyzed separately. With the auto-segmentation and differential classification, this work is contributing to the analysis process of blood components by providing tools that reduce the manual labor and increasing its accuracy and efficiency. Using techniques of digital image processing associated with a generic and automatic fuzzy approach, this work proposes two Fuzzy Inference Systems, defined as I and II, for autosegmentation of blood components and leukocyte differential classification, respectively, in microscopic images smears. Using the Fuzzy Inference System I, the proposed technique performs the segmentation of the image in four regions: the leukocyte’s nucleus and cytoplasm, erythrocyte and plasma area and using the Fuzzy Inference System II and the segmented leukocyte (nucleus and cytoplasm) classify them differentially in five types: basophils, eosinophils, lymphocytes, monocytes and neutrophils. Were used for testing 530 images containing microscopic samples of blood smears with different methods. The images were processed and its accuracy indices and Gold Standards were calculated and compared with the manual results and other results found at literature for the same problems. Regarding segmentation, a technique developed showed percentages of accuracy of 97.31% for leukocytes, 95.39% to erythrocytes and 95.06% for blood plasma. As for the differential classification, the percentage varied between 92.98% and 98.39% for the different leukocyte types. In addition to promoting auto-segmentation and differential classification, the proposed technique also contributes to the definition of new descriptors and the construction of an image database using various processes hematological staining

Modelos de agrupamento e classificação para os bairros da cidade do Rio de Janeiro sob a ótica da Inteligência Computacional: Lógica Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos

A partir de 2011, ocorreram e ainda ocorrerão eventos de grande repercussão para a cidade do Rio de Janeiro, como a conferência Rio+20 das Nações Unidas e eventos esportivos de grande importância mundial (Copa do Mundo de Futebol, Olimpíadas e Paraolimpíadas). Estes acontecimentos possibilitam a atração de recursos financeiros para a cidade, assim como a geração de empregos, melhorias de infraestrutura e valorização imobiliária, tanto territorial quanto predial. Ao optar por um imóvel residencial em determinado bairro, não se avalia apenas o imóvel, mas também as facilidades urbanas disponíveis na localidade. Neste contexto, foi possível definir uma interpretação qualitativa linguística inerente aos bairros da cidade do Rio de Janeiro, integrando-se três técnicas de Inteligência Computacional para a avaliação de benefícios: Lógica Fuzzy, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos. A base de dados foi construída com informações da web e institutos governamentais, evidenciando o custo de imóveis residenciais, benefícios e fragilidades dos bairros da cidade. Implementou-se inicialmente a Lógica Fuzzy como um modelo não supervisionado de agrupamento através das Regras Elipsoidais pelo Princípio de Extensão com o uso da Distância de Mahalanobis, configurando-se de forma inferencial os grupos de designação linguística (Bom, Regular e Ruim) de acordo com doze características urbanas. A partir desta discriminação, foi tangível o uso da Máquina de Vetores Suporte integrado aos Algoritmos Genéticos como um método supervisionado, com o fim de buscar/selecionar o menor subconjunto das variáveis presentes no agrupamento que melhor classifique os bairros (Princípio da Parcimônia). A análise das taxas de erro possibilitou a escolha do melhor modelo de classificação com redução do espaço de variáveis, resultando em um subconjunto que contém informações sobre: IDH, quantidade de linhas de ônibus, instituições de ensino, valor m médio, espaços ao ar livre, locais de entretenimento e crimes. A modelagem que combinou as três técnicas de Inteligência Computacional hierarquizou os bairros do Rio de Janeiro com taxas de erros aceitáveis, colaborando na tomada de decisão para a compra e venda de imóveis residenciais. Quando se trata de transporte público na cidade em questão, foi possível perceber que a malha rodoviária ainda é a prioritária

Uma abordagem da lógica fuzzy no ensino médio

O uso cada vez mais intenso de conceitos subjetivos - provenientes da lógica fuzzy - aplicados a problemas reais nos motivou a desenvolver procedimentos para a introdução destas idéias no âmbito do ensino médio. O projeto propõe inicialmente o estudo de conjuntos fuzzy que podem ser entendidos com exemplos - de variação populacional, de controle de pragas e de epidemias. Posteriormente, usar as “operações fuzzy” Sup e Inf em produtos de matrizes para realizar diagnósticos e avaliações subjetivas. As situações abordadas já estão na literatura (Barros e Bassanezi, 2006), entretanto não como fonte para o Ensino Médio. Um dos objetivos principais deste trabalho é contrapor a crença de exatidão da matemática clássica com os resultados provenientes de lógica subjetiva, utilizando conceitos apropriados para os estudantes destas séries: teoria dos conjuntos, relações e funções, matrizes, equações de diferenças e outros.