Detecção de falhas em circuitos eletrônicos lineares baseados em classificadores de classe única.

Esse trabalho está baseado na investigação dos detectores de falhas aplicando classificadores de classe única. As falhas a serem detectadas são relativas ao estado de funcionamento de cada componente do circuito, especificamente de suas tolerâncias (falha paramétrica). Usando a função de transferência de cada um dos circuitos são gerados e analisados os sinais de saída com os componentes dentro e fora da tolerância. Uma função degrau é aplicada à entrada do circuito, o sinal de saída desse circuito passa por uma função diferenciadora e um filtro. O sinal de saída do filtro passa por um processo de redução de atributos e finalmente, o sinal segue simultaneamente para os classificadores multiclasse e classe única. Na análise são empregados ferramentas de reconhecimento de padrões e de classificação de classe única. Os classficadores multiclasse são capazes de classificar o sinal de saída do circuito em uma das classes de falha para o qual foram treinados. Eles apresentam um bom desempenho quando as classes de falha não possuem superposição e quando eles não são apresentados a classes de falhas para os quais não foram treinados. Comitê de classificadores de classe única podem classificar o sinal de saída em uma ou mais classes de falha e também podem classificá-lo em nenhuma classe. Eles apresentam desempenho comparável ao classificador multiclasse, mas também são capazes detectar casos de sobreposição de classes de falhas e indicar situações de falhas para os quais não foram treinados (falhas desconhecidas). Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que os classificadores de classe única, além de ser compatível com o desempenho do classificador multiclasse quando não há sobreposição, também detectou todas as sobreposições existentes sugerindo as possíveis falhas.

Reconhecimento de padrão na biodisponibilidade do ferro utilizando o Algoritmo Fuzzy C-Means

Este trabalho apresenta um método para reconhecimento do padrão na biodisponibilidade do ferro, através da interação com substâncias que auxiliam a absorção como vitamina C e vitamina A e nutrientes inibidores como cálcio, fitato, oxalato, tanino e cafeína. Os dados foram obtidos através de inquérito alimentar, almoço e jantar, em crianças de 2 a 5 anos da única Creche Municipal de Paraty-RJ entre 2007 e 2008. A Análise de Componentes Principais (ACP) foi aplicada na seleção dos nutrientes e utilizou-se o Algoritmo Fuzzy C-Means (FCM) para criar os agrupamentos classificados de acordo com a biodisponibilidade do ferro. Uma análise de sensibilidade foi desenvolvida na tentativa de buscar quantidades limítrofes de cálcio a serem consumidas nas refeições. A ACP mostrou que no almoço os nutrientes que explicavam melhor a variabilidade do modelo foram ferro, vitamina C, fitato e oxalato, enquanto no jantar o cálcio se mostrou eficaz na determinação da variabilidade do modelo devido ao elevado consumo de leite e derivados. Para o almoço, a aplicação do FCM na interação dos nutrientes, notou-se que a ingestão de vitamina C foi determinante na classificação dos grupos. No jantar, a classificação de grupos foi determinada pela quantidade de ferro heme na interação com o cálcio. Na análise de sensibilidade realizada no almoço e no jantar, duas iterações do algoritmo determinaram a interferência total do cálcio na biodisponibilidade do ferro.

Discriminating languages in bilingual contexts: the impact of orthographic markedness

Does language-specific orthography help language detection and lexical access in naturalistic bilingual contexts? This study investigates how L2 orthotactic properties influence bilingual language detection in bilingual societies and the extent to which it modulates lexical access and single word processing. Language specificity of naturalistically learnt L2 words was manipulated by including bigram combinations that could be either L2 language-specific or common in the two languages known by bilinguals. A group of balanced bilinguals and a group of highly proficient but unbalanced bilinguals who grew up in a bilingual society were tested, together with a group of monolinguals (for control purposes). All the participants completed a speeded language detection task and a progressive demasking task. Results showed that the use of the information of orthotactic rules across languages depends on the task demands at hand, and on participants' proficiency in the second language. The influence of language orthotactic rules during language detection, lexical access and word identification are discussed according to the most prominent models of bilingual word recognition.

Autenticacão de Assinaturas Online: Estudo dos Parâmetros do Dynamic Time Warping e da Representação da Assinatura

O reconhecimento de padões é uma área da inteligência computacional que apoia a resolução de problemas utilizando ferramentas computacionais. Dentre esses problemas podem ser citados o reconhecimento de faces, a identificação de impressões digitais e a autenticação de assinaturas. A autenticação de assinaturas de forma automática tem sua relevância pois está ligada ao reconhecimento de indivíduos e suas credenciais em sistemas complexos e a questões financeiras. Neste trabalho é apresentado um estudo dos parâmetros do Dynamic Time Warping, um algoritmo utilizado para alinhar duas assinaturas e medir a similaridade existente entre elas. Variando-se os principais parâmetros desse algoritmo, sobre uma faixa ampla de valores, foram obtidas as médias dos resultados de erros na classificação, e assim, estas médias foram avaliadas. Com base nas primeiras avaliação, foi identificada a necessidade de se calcular um desses parâmetros de forma dinâmica, o gap cost, a fim de ajustá-lo no uso de uma aplicação prática. Uma proposta para a realização deste cálculo é apresentada e também avaliada. É também proposta e avaliada uma maneira alternativa de representação dos atributos da assinatura, de forma a considerar sua curvatura em cada ponto adquirido no processo de aquisição, utilizando os vetores normais como forma de representação. As avaliações realizadas durante as diversas etapas do estudo consideraram o Equal Error Rate (EER) como indicação de qualidade e as técnicas propostas foram comparadas com técnicas já estabelecidas, obtendo uma média percentual de EER de 3,47%.

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