Verificação formal automatizada para sistemas de raciocínio procedural (PRS) utilizando redes de petri coloridas (RPC)

Este trabalho apresenta uma técnica de verificação formal de Sistemas de Raciocínio Procedural, PRS (Procedural Reasoning System), uma linguagem de programação que utiliza a abordagem do raciocínio procedural. Esta técnica baseia-se na utilização de regras de conversão entre programas PRS e Redes de Petri Coloridas (RPC). Para isso, são apresentadas regras de conversão de um sub-conjunto bem expressivo da maioria da sintaxe utilizada na linguagem PRS para RPC. A fim de proceder fia verificação formal do programa PRS especificado, uma vez que se disponha da rede de Petri equivalente ao programa PRS, utilizamos o formalismo das RPCs (verificação das propriedades estruturais e comportamentais) para analisarmos formalmente o programa PRS equivalente. Utilizamos uma ferramenta computacional disponível para desenhar, simular e analisar as redes de Petri coloridas geradas. Uma vez que disponhamos das regras de conversão PRS-RPC, podemos ser levados a querer fazer esta conversão de maneira estritamente manual. No entanto, a probabilidade de introdução de erros na conversão é grande, fazendo com que o esforço necessário para garantirmos a corretude da conversão manual seja da mesma ordem de grandeza que a eliminação de eventuais erros diretamente no programa PRS original. Assim, a conversão automatizada é de suma importância para evitar que a conversão manual nos leve a erros indesejáveis, podendo invalidar todo o processo de conversão. A principal contribuição deste trabalho de pesquisa diz respeito ao desenvolvimento de uma técnica de verificação formal automatizada que consiste basicamente em duas etapas distintas, embora inter-relacionadas. A primeira fase diz respeito fias regras de conversão de PRS para RPC. A segunda fase é concernente ao desenvolvimento de um conversor para fazer a transformação de maneira automatizada dos programas PRS para as RPCs. A conversão automática é possível, porque todas as regras de conversão apresentadas seguem leis de formação genéricas, passíveis de serem incluídas em algoritmos

Labor analgesia with ropivacaine added to clonidine: a randomized clinical trial

CONTEXTO E OBJETIVO: A associação entre ropivacaína e clonidina agiria menos que a ropivacaína isolada na mãe e no feto? Foram pesquisados os efeitos materno-fetais de duas técnicas farmacológicas: pequena dose de ropivacaína ou dose menor de ropivacaína mais clonidina na analgesia peridural para parto. TIPO DE ESTUDO E LOCAL: Estudo prospectivo, Departamento de Anestesiologia, Faculdade de Medicina de Botucatu, Universidade Estadual Paulista. MÉTODOS: Trinta e duas parturientes, estado físico de acordo com a American Society of Anesthesiologists I e II, foram aleatoriamente submetidas à analgesia peridural com 15 ml de ropivacaína 0,125% (grupo R) ou 15 ml de ropivacaína 0,0625% mais clonidina, 75 µg (grupo RC). Foram avaliados: intensidade da dor, nível do bloqueio sensitivo, latência, intensidade do bloqueio motor, duração da analgesia de parto e da analgesia peridural. Os neonatos foram avaliados pelo Apgar e método de Amiel-Tison (capacidade neurológica e adaptativa). RESULTADOS: Não houve diferenças significativas entre grupos para dor, nível de bloqueio sensitivo, duração da analgesia peridural e Apgar. Para latência, duração da analgesia de parto e bloqueio motor, grupo R < grupo RC. O escore da capacidade neurológica e adaptativa de meia e duas horas foi maior para o grupo R. Cem por cento dos neonatos do grupo R e 75% dos do grupo RC estavam neurologicamente saudáveis ao exame de 24 horas. CONCLUSÃO: Pequena dose de ropivacaína e dose menor mais clonidina aliviaram a dor materna durante o parto. Neonatos de mães que receberam apenas ropivacaína mostraram melhores escores da capacidade neurológica e adaptativa.

Detecção e diagnóstico de falhas não-supervisionados baseados em estimativa de densidade recursiva e classificador fuzzy auto-evolutivo

In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for the detection stage is based on the concept of density in the data space, which is not the same as probability density function, but is a very useful measure for abnormality/outliers detection. This density can be expressed by a Cauchy function and can be calculated recursively, which makes it memory and computational power efficient and, therefore, suitable for on-line applications. The identification/diagnosis stage is based on a self-developing (evolving) fuzzy rule-based classifier system proposed in this work, called AutoClass. An important property of AutoClass is that it can start learning from scratch". Not only do the fuzzy rules not need to be prespecified, but neither do the number of classes for AutoClass (the number may grow, with new class labels being added by the on-line learning process), in a fully unsupervised manner. In the event that an initial rule base exists, AutoClass can evolve/develop it further based on the newly arrived faulty state data. In order to validate our proposal, we present experimental results from a level control didactic process, where control and error signals are used as features for the fault detection and identification systems, but the approach is generic and the number of features can be significant due to the computationally lean methodology, since covariance or more complex calculations, as well as storage of old data, are not required. The obtained results are significantly better than the traditional approaches used for comparison

Contribuição ao estudo das redes complexas: extensão do modelo de afinidade

Neste trabalho, elaboramos e discutimos uma rede complexa sem escala, ou seja, uma rede cuja distribuição de conectividade segue uma lei de distribuição de potência. Nosso trabalho pode ser resumido da seguinte forma: Para efeito de didática vamos começar com redes aleatórias que estão relacionados com situações reais e artificiais, e depois comentar as redes livres de escala, como proposto por Barabási-Albert (BA). Depois disso, discutimos uma extensão deste modelo, onde Barabasi e Bianconi (BB) incluem a qualidade. Discutimos também o modelo de afinidade, ou seja, (Ver Almeida et al). Finalmente vamos mostrar o nosso modelo, uma extensão do modelo de afinidade dada por e apresentar os resultados correspondentes. Para realizar tal tarefa modificamos a regra de ligação preferencial do modelo de BB colocando um fator que apresenta o grau de probabilidade entre os sítios da rede. Esta quantidade é feita pela diferença entre a qualidade do novo sítio e a qualidade dos anteriores. Este novo parâmetro produz novos resultados interessantes: a distribuição que segue uma lei de especial de potência, expoente apropriado. A evolução temporal da conectividade do sítio também é calculada . Além disso, mostramos também, os resultados que foram obtidos, via simulação numérica, para o menor caminho médio e o coeficiente de agregação da rede gerada pelo nosso modelo, isto é, pelo modelo de afinidade.

Estudo de Fractalidade e Evolução Dinâmica de Sistemas Complexos

In this work, the study of some complex systems is done with use of two distinct procedures. In the first part, we have studied the usage of Wavelet transform on analysis and characterization of (multi)fractal time series. We have test the reliability of Wavelet Transform Modulus Maxima method (WTMM) in respect to the multifractal formalism, trough the calculation of the singularity spectrum of time series whose fractality is well known a priori. Next, we have use the Wavelet Transform Modulus Maxima method to study the fractality of lungs crackles sounds, a biological time series. Since the crackles sounds are due to the opening of a pulmonary airway bronchi, bronchioles and alveoli which was initially closed, we can get information on the phenomenon of the airway opening cascade of the whole lung. Once this phenomenon is associated with the pulmonar tree architecture, which displays fractal geometry, the analysis and fractal characterization of this noise may provide us with important parameters for comparison between healthy lungs and those affected by disorders that affect the geometry of the tree lung, such as the obstructive and parenchymal degenerative diseases, which occurs, for example, in pulmonary emphysema. In the second part, we study a site percolation model for square lattices, where the percolating cluster grows governed by a control rule, corresponding to a method of automatic search. In this model of percolation, which have characteristics of self-organized criticality, the method does not use the automated search on Leaths algorithm. It uses the following control rule: pt+1 = pt + k(Rc − Rt), where p is the probability of percolation, k is a kinetic parameter where 0 < k < 1 and R is the fraction of percolating finite square lattices with side L, LxL. This rule provides a time series corresponding to the dynamical evolution of the system, in particular the likelihood of percolation p. We proceed an analysis of scaling of the signal obtained in this way. The model used here enables the study of the automatic search method used for site percolation in square lattices, evaluating the dynamics of their parameters when the system goes to the critical point. It shows that the scaling of , the time elapsed until the system reaches the critical point, and tcor, the time required for the system loses its correlations, are both inversely proportional to k, the kinetic parameter of the control rule. We verify yet that the system has two different time scales after: one in which the system shows noise of type 1 f , indicating to be strongly correlated. Another in which it shows white noise, indicating that the correlation is lost. For large intervals of time the dynamics of the system shows ergodicity

A teoria da ruína aplicada em um modelo de empresa financeira com risco de crédito

In this work we study a new risk model for a firm which is sensitive to its credit quality, proposed by Yang(2003): Are obtained recursive equations for finite time ruin probability and distribution of ruin time and Volterra type integral equation systems for ultimate ruin probability, severity of ruin and distribution of surplus before and after ruin

Controle on-line para o número de não-conformidades em um ítem inspecionado

The on-line processes control for attributes consists of inspecting a single item at every m produced ones. If the examined item is conforming, the production continues; otherwise, the process stops for adjustment. However, in many practical situations, the interest consist of monitoring the number of non-conformities among the examined items. In this case, if the number of non-conformities is higher than an upper control limit, the process needs to be stopped and some adjustment is required. The contribution of this paper is to propose a control system for the number of nonconforming of the inspected item. Employing properties of an ergodic Markov chain, an expression for the expected cost per item of the control system was obtained and it will be minimized by two parameters: the sampling interval and the upper limit control of the non-conformities of the examined item. Numerical examples illustrate the proposed procedure

Métodos estatisticos em cadeias de Markov

Este trabalho tem como objetivo o estudo do comportamento assintótico da estatística de Pearson (1900), que é o aparato teórico do conhecido teste qui-quadrado ou teste x2 como também é usualmente denotado. Inicialmente estudamos o comportamento da distribuição da estatística qui-quadrado de Pearson (1900) numa amostra {X1, X2,...,Xn} quando n → ∞ e pi = pi0 , 8n. Em seguida detalhamos os argumentos usados em Billingley (1960), os quais demonstram a convergência em distribuição de uma estatística, semelhante a de Pearson, baseada em uma amostra de uma cadeia de Markov, estacionária, ergódica e com espaço de estados finitos S

Estimação paramétrica e não-paramétrica em modelos de markov ocultos

In this work we study the Hidden Markov Models with finite as well as general state space. In the finite case, the forward and backward algorithms are considered and the probability of a given observed sequence is computed. Next, we use the EM algorithm to estimate the model parameters. In the general case, the kernel estimators are used and to built a sequence of estimators that converge in L1-norm to the density function of the observable process

Estimador do Tipo Núcleo para Densidades Limites de Cadeias de Markov com Espaço de Estados Geral

In this work we studied the consistency for a class of kernel estimates of f f (.) in the Markov chains with general state space E C Rd case. This study is divided into two parts: In the first one f (.) is a stationary density of the chain, and in the second one f (x) v (dx) is the limit distribution of a geometrically ergodic chain

Modelagem dos algorítmos simples e Simulated Annealing por cadeias de Markov

Os Algoritmos Genético (AG) e o Simulated Annealing (SA) são algoritmos construídos para encontrar máximo ou mínimo de uma função que representa alguma característica do processo que está sendo modelado. Esses algoritmos possuem mecanismos que os fazem escapar de ótimos locais, entretanto, a evolução desses algoritmos no tempo se dá de forma completamente diferente. O SA no seu processo de busca trabalha com apenas um ponto, gerando a partir deste sempre um nova solução que é testada e que pode ser aceita ou não, já o AG trabalha com um conjunto de pontos, chamado população, da qual gera outra população que sempre é aceita. Em comum com esses dois algoritmos temos que a forma como o próximo ponto ou a próxima população é gerada obedece propriedades estocásticas. Nesse trabalho mostramos que a teoria matemática que descreve a evolução destes algoritmos é a teoria das cadeias de Markov. O AG é descrito por uma cadeia de Markov homogênea enquanto que o SA é descrito por uma cadeia de Markov não-homogênea, por fim serão feitos alguns exemplos computacionais comparando o desempenho desses dois algoritmos

Teoria da Ruína em um Modelo de Markov com dois Estados

In this work, we present a risk theory application in the following scenario: In each period of time we have a change in the capital of the ensurance company and the outcome of a two-state Markov chain stabilishs if the company pays a benece it heat to one of its policyholders or it receives a Hightimes c > 0 paid by someone buying a new policy. At the end we will determine once again by the recursive equation for expectation the time ruin for this company

Estimativa de expoentes críticos em Percolação

In Percolation Theory, functions like the probability that a given site belongs to the infinite cluster, average size of clusters, etc. are described through power laws and critical exponents. This dissertation uses a method called Finite Size Scaling to provide a estimative of those exponents. The dissertation is divided in four parts. The first one briefly presents the main results for Site Percolation Theory for d = 2 dimension. Besides, some important quantities for the determination of the critical exponents and for the phase transistions understanding are defined. The second shows an introduction to the fractal concept, dimension and classification. Concluded the base of our study, in the third part the Scale Theory is mentioned, wich relates critical exponents and the quantities described in Chapter 2. In the last part, through the Finite Size Scaling method, we determine the critical exponents fi and. Based on them, we used the previous Chapter scale relations in order to determine the remaining critical exponents

Predição em modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para avaliação de riscos de falha em poços petrolíferos

We considered prediction techniques based on models of accelerated failure time with random e ects for correlated survival data. Besides the bayesian approach through empirical Bayes estimator, we also discussed about the use of a classical predictor, the Empirical Best Linear Unbiased Predictor (EBLUP). In order to illustrate the use of these predictors, we considered applications on a real data set coming from the oil industry. More speci - cally, the data set involves the mean time between failure of petroleum-well equipments of the Bacia Potiguar. The goal of this study is to predict the risk/probability of failure in order to help a preventive maintenance program. The results show that both methods are suitable to predict future failures, providing good decisions in relation to employment and economy of resources for preventive maintenance.

Estimadores do tipo núcleo para a densidade de transição de uma cadeia de markov com espaço de estados geral

In this work, we studied the strong consistency for a class of estimates for a transition density of a Markov chain with general state space E ⊂ Rd. The strong ergodicity of the estimates for the density transition is obtained from the strong consistency of the kernel estimates for both the marginal density p(:) of the chain and the joint density q(., .). In this work the Markov chain is supposed to be homogeneous, uniformly ergodic and possessing a stationary density p(.,.)