Identificação de defeitos em tubulações metálicas utilizando redes neurais artificiais e o método dos elementos finitos

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEB

Otimização do processamento para obtenção de compósitos polímero/cerâmica com propriedades piezo e piroelétricas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Efeito de atmosfera modificada no controle de podridões pós-colheita e na qualidade de caqui cv. Fuyu

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

Aplicação de redes neurais artificiais no monitoramento da operação de dressagem

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Conservação pós-colheita de mangas produzidas na região de Jaboticabal-SP

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo comparativo das propriedades eletro-ópticas e estruturais de nanopartículas de La0,5Li0,5TiO3:Ln3+ (Ln=Eu, Tb) obtidas por processo químico

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sistema inteligente para previsão de carga multinodal em sistemas elétricos de potência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto de controladores suplementares de amortecimento utilizando redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Análise de sensibilidade por redes neurais para estudos da estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Desenvolvimento e validação de método analítico para determinação de caprolactama em simulantes de alimentos: estudo de migração e efeito da irradiação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uma abordagem baseada em redes neurais artificiais para a estimação de densidade de solo

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Síntese e caracterização do titanato de cálcio dopado com escândio

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

Desenvolvimento de cerâmicas multicamadas de carbeto de silício destinadas a aplicações térmicas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)