Formulação do controle preventivo em sistemas de distribuição de energia elétrica baseada na lógica fuzzy e redes neurais

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Análise da estabilidade transitória via rede neural Art-Artmap fuzzy Euclidiana modificada com treinamento continuado

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise da estabilidade estática de tensão de sistemas elétricos de potência usando uma rede neural baseada na teoria da ressonância adaptativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção, classificação e localização de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica usando sistemas inteligentes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Sistema inteligente para a predição de grupo de risco de evasão discente

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Previsão de carga multinodal usando a rede neural ART-ARTMAP fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Predição do sequestro do carbono em área reflorestada utilizando redes neurais artificiais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Desenvolvimento de um sistema para análise da estabilidade transitória de sistemas de energia elétrica via redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise dinâmica de contingências de sistemas de energia elétrica por redes neurais baseadas na teoria da ressonância adaptativa

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Análise de estabilidade transitória de sistemas elétricos por redes neurais ARTMAP nebulosas modulares

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Redes neurais artificiais artmap-fuzzy aplicadas ao estudo de agitação marítima e ondas de lagos

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Analysis of Structural Integrity Using an ARTMAP-Fuzzy Artificial Neural Network

This paper presents the application of artificial neural networks in the analysis of the structural integrity of a building. The main objective is to apply an artificial neural network based on adaptive resonance theory, called ARTMAP-Fuzzy neural network and apply it to the identification and characterization of structural failure. This methodology can help professionals in the inspection of structures, to identify and characterize flaws in order to conduct preventative maintenance to ensure the integrity of the structure and decision-making. In order to validate the methodology was modeled a building of two walk, and from this model were simulated various situations (base-line condition and improper conditions), resulting in a database of signs, which were used as input data for ARTMAP-Fuzzy network. The results show efficiency, robustness and accuracy.

Desenvolvimento de um sistema inteligente para o diagnóstico e prognóstico de falhas em sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Data Mining for Browsing Patterns in Weblog Data by Art Neural Networks

Categorising visitors based on their interaction with a website is a key problem in Web content usage. The clickstreams generated by various users often follow distinct patterns, the knowledge of which may help in providing customised content. This paper proposes an approach to clustering weblog data, based on ART2 neural networks. Due to the characteristics of the ART2 neural network model, the proposed approach can be used for unsupervised and self-learning data mining, which makes it adaptable to dynamically changing websites.

Blending adaptive governance and institutional theory to explore urban resilience and sustainability strategies in the Rome Metropolitan Area, Italy

Adaptive governance is an emerging theory in natural resource management. This paper addresses a gap in the literature by exploring the potential of adaptive governance for delivering resilience and sustainability in the urban context. We explore emerging challenges to transitioning to urban resilience and sustainability: bringing together multiple scales and institutions; facilitating a social-ecological-systems approach and; embedding social and environmental equity into visions of urban sustainability and resilience. Current approaches to adaptive governance could be helpful for addressing these first two challenges but not in addressing the third. Therefore, this paper proposes strengthening the institutional foundations of adaptive governance by engaging with institutional theory. We explore this through empirical research in the Rome Metropolitan Area, Italy. We argue that explicitly engaging with these themes could lead to a more substantive urban transition strategy and contribute to adaptive governance theory.