885 resultados para Combinação Linear Ponderada


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Estimaram-se as correlações genéticas entre os escores visuais e as características reprodutivas, utilizando a estatística bayesiana sob modelo animal linear-limiar, em bovinos da raça Nelore. Foram estudadas características categóricas morfológicas, avaliadas visualmente aos oito, 15 e 22 meses de idade; e características contínuas de perímetro escrotal padronizado aos 365 e 450 dias de idade, além da idade ao primeiro parto. As estimativas de correlações genéticas foram de sentido favorável à seleção, apresentando magnitudes moderadas, sugerindo que a seleção de animais para um biótipo desejável pode levar a animais com maior fertilidade e precocidade sexual. As estimativas de correlação genética para o perímetro escrotal padronizado aos 450 dias e a idade ao primeiro parto com as características morfológicas avaliadas aos 22 meses de idade foram maiores do que as obtidas entre as características de escores visuais avaliadas aos oito e 15 meses de idade. A utilização de escores visuais como critério de seleção trará progresso genético também para as características reprodutivas.

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The use of the maps obtained from remote sensing orbital images submitted to digital processing became fundamental to optimize conservation and monitoring actions of the coral reefs. However, the accuracy reached in the mapping of submerged areas is limited by variation of the water column that degrades the signal received by the orbital sensor and introduces errors in the final result of the classification. The limited capacity of the traditional methods based on conventional statistical techniques to solve the problems related to the inter-classes took the search of alternative strategies in the area of the Computational Intelligence. In this work an ensemble classifiers was built based on the combination of Support Vector Machines and Minimum Distance Classifier with the objective of classifying remotely sensed images of coral reefs ecosystem. The system is composed by three stages, through which the progressive refinement of the classification process happens. The patterns that received an ambiguous classification in a certain stage of the process were revalued in the subsequent stage. The prediction non ambiguous for all the data happened through the reduction or elimination of the false positive. The images were classified into five bottom-types: deep water; under-water corals; inter-tidal corals; algal and sandy bottom. The highest overall accuracy (89%) was obtained from SVM with polynomial kernel. The accuracy of the classified image was compared through the use of error matrix to the results obtained by the application of other classification methods based on a single classifier (neural network and the k-means algorithm). In the final, the comparison of results achieved demonstrated the potential of the ensemble classifiers as a tool of classification of images from submerged areas subject to the noise caused by atmospheric effects and the water column

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The Predictive Controller has been receiving plenty attention in the last decades, because the need to understand, to analyze, to predict and to control real systems has been quickly growing with the technological and industrial progress. The objective of this thesis is to present a contribution for the development and implementation of Nonlinear Predictive Controllers based on Hammerstein model, as well as to its make properties evaluation. In this case, in the Nonlinear Predictive Controller development the time-step linearization method is used and a compensation term is introduced in order to improve the controller performance. The main motivation of this thesis is the study and stability guarantee for the Nonlinear Predictive Controller based on Hammerstein model. In this case, was used the concepts of sections and Popov Theorem. Simulation results with literature models shows that the proposed approaches are able to control with good performance and to guarantee the systems stability

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This paper presents a new multi-model technique of dentification in ANFIS for nonlinear systems. In this technique, the structure used is of the fuzzy Takagi-Sugeno of which the consequences are local linear models that represent the system of different points of operation and the precursors are membership functions whose adjustments are realized by the learning phase of the neuro-fuzzy ANFIS technique. The models that represent the system at different points of the operation can be found with linearization techniques like, for example, the Least Squares method that is robust against sounds and of simple application. The fuzzy system is responsible for informing the proportion of each model that should be utilized, using the membership functions. The membership functions can be adjusted by ANFIS with the use of neural network algorithms, like the back propagation error type, in such a way that the models found for each area are correctly interpolated and define an action of each model for possible entries into the system. In multi-models, the definition of action of models is known as metrics and, since this paper is based on ANFIS, it shall be denominated in ANFIS metrics. This way, ANFIS metrics is utilized to interpolate various models, composing a system to be identified. Differing from the traditional ANFIS, the created technique necessarily represents the system in various well defined regions by unaltered models whose pondered activation as per the membership functions. The selection of regions for the application of the Least Squares method is realized manually from the graphic analysis of the system behavior or from the physical characteristics of the plant. This selection serves as a base to initiate the linear model defining technique and generating the initial configuration of the membership functions. The experiments are conducted in a teaching tank, with multiple sections, designed and created to show the characteristics of the technique. The results from this tank illustrate the performance reached by the technique in task of identifying, utilizing configurations of ANFIS, comparing the developed technique with various models of simple metrics and comparing with the NNARX technique, also adapted to identification

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O objetivo neste trabalho foi analisar as relações entre parâmetros da curva de crescimento (peso à maturidade e taxa de maturação) e medidas da eficiência produtiva de 333 vacas da raça Holandesa nascidas de 1992 a 2002. Dados de idade ao primeiro parto, produção de leite e duração da primeira lactação, primeiro intervalo de partos e produção de leite por dia de intervalo de partos foram analisados por meio de um modelo linear generalizado com o efeito fixo de grupo contemporâneo (ano-estação de nascimento), os efeitos aleatórios de pai da vaca e erro e os efeitos lineares e quadráticos do peso à maturidade e da taxa de maturação. Nas análises de longevidade e de duração da vida útil, incluiu-se o efeito fixo de motivo de descarte da vaca. Houve efeitos linear e quadrático da taxa de maturação sobre a maioria das características, exceto o primeiro intervalo de partos e a produção de leite por dia de intervalo de partos. As estimativas das taxas de maturação ótimas variaram de 0,0896 a 0,1187 kg/kg de peso vivo/mês. O peso à maturidade influenciou a longevidade de forma linear e quadrática. A combinação ótima foi de 701 kg de peso à maturidade e 0,0934 kg/kg de peso vivo/mês de taxa de maturação. O peso à maturidade correlacionou-se de forma desfavorável com a duração da primeira lactação (-0,11). Coeficientes de correlação significativos foram obtidos entre taxa de maturação e idade ao primeiro parto (-0,22), produção de leite na primeira lactação (0,18), duração da primeira lactação (0,18) e longevidade (0,14), o que confirma a hipótese de que vacas com taxas de maturação mais rápidas apresentam maior eficiência produtiva.

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

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O objetivo neste estudo foi avaliar diferentes modelos ajustados às respostas de ganho de peso obtidas em experimento com aves da linhagem ISA Label no período de 1 a 28 dias de idade. Foram utilizados 480 pintos de ambos os sexos, distribuídos em delineamento inteiramente casualizado, em arranjo fatorial 4 X 2 (níveis de lisina X sexo), com três repetições, com 20 aves por unidade experimental. Uma ração basal foi formulada para atender às exigências das aves, exceto em lisina. Essa ração foi suplementada com L-lisina HCl em substituição ao ácido L-glutâmico, resultando em rações experimentais isonitrogênicas e isoenergéticas contendo 0,85; 0,97; 1,09 e 1,21% de lisina digestível. As respostas de ganho de peso foram ajustadas de acordo com os níveis de lisina da ração pelos modelos Linear Reponse Plateau (LRP), segmentado de duas inclinações, polinomial quadrático e exponencial. A primeira intersecção da equação quadrática com o platô do LRP também foi utilizado para estimar o nível ótimo. Os níveis de lisina digestível estimados pelos modelos LRP, segmentado e quadrático, foram 0,999; 1,010 e 1,116%, respectivamente. Na combinação do modelo quadrático com o LRP, a estimativa da exigência de lisina digestível foi de 1,041%. O modelo exponencial proporcionou estimativa de 1,066%, considerando 95% da resposta assintótica. Com base nos custos com alimentação, esse mesmo modelo gerou estimativas de 1,000 e 1,030% quando o custo do quilograma de L-lisina HCl foi R$ 8,50 e R$ 6,50, respectivamente. Considerando as limitações de cada um dos modelos propostos, o procedimento para estimar as exigências de lisina digestível pela primeira intersecção da equação quadrática com o platô do LRP foi o mais adequado para melhorar o ganho de peso das aves quando variáveis econômicas não foram consideradas.

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In this work a modification on ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure is proposed to find a systematic method for nonlinear plants, with large operational range, identification and control, using linear local systems: models and controllers. This method is based on multiple model approach. This way, linear local models are obtained and then those models are combined by the proposed neurofuzzy structure. A metric that allows a satisfactory combination of those models is obtained after the structure training. It results on plant s global identification. A controller is projected for each local model. The global control is obtained by mixing local controllers signals. This is done by the modified ANFIS. The modification on ANFIS architecture allows the two neurofuzzy structures knowledge sharing. So the same metric obtained to combine models can be used to combine controllers. Two cases study are used to validate the new ANFIS structure. The knowledge sharing is evaluated in the second case study. It shows that just one modified ANFIS structure is necessary to combine linear models to identify, a nonlinear plant, and combine linear controllers to control this plant. The proposed method allows the usage of any identification and control techniques for local models and local controllers obtaining. It also reduces the complexity of ANFIS usage for identification and control. This work has prioritized simpler techniques for the identification and control systems to simplify the use of the method

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In last decades, neural networks have been established as a major tool for the identification of nonlinear systems. Among the various types of networks used in identification, one that can be highlighted is the wavelet neural network (WNN). This network combines the characteristics of wavelet multiresolution theory with learning ability and generalization of neural networks usually, providing more accurate models than those ones obtained by traditional networks. An extension of WNN networks is to combine the neuro-fuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure with wavelets, leading to generate the Fuzzy Wavelet Neural Network - FWNN structure. This network is very similar to ANFIS networks, with the difference that traditional polynomials present in consequent of this network are replaced by WNN networks. This paper proposes the identification of nonlinear dynamical systems from a network FWNN modified. In the proposed structure, functions only wavelets are used in the consequent. Thus, it is possible to obtain a simplification of the structure, reducing the number of adjustable parameters of the network. To evaluate the performance of network FWNN with this modification, an analysis of network performance is made, verifying advantages, disadvantages and cost effectiveness when compared to other existing FWNN structures in literature. The evaluations are carried out via the identification of two simulated systems traditionally found in the literature and a real nonlinear system, consisting of a nonlinear multi section tank. Finally, the network is used to infer values of temperature and humidity inside of a neonatal incubator. The execution of such analyzes is based on various criteria, like: mean squared error, number of training epochs, number of adjustable parameters, the variation of the mean square error, among others. The results found show the generalization ability of the modified structure, despite the simplification performed

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The objectives of this study were to compare the goodness of fit of four non-linear growth models, i.e. Brody, Gompertz, Logistic and Von Bertalanffy, in West African Dwarf (WAD) sheep. A total of 5274 monthly weight records from birth up to 180 days of age from 889 lambs, collected during 2001 to 2004 in Betecoucou breeding farm in Benin were used. In the preliminary analysis, the General Linear Model Procedure of the Statistical Analysis Systems Institute was applied to the dataset to identify the significant effects of the sex of lamb (male and female), type of birth (single and twin), season of birth (rainy season and dry season), parity of dam (1, 2 and 3) and year of birth (2001, 2002, 2003 and 2004) on the observed birth weight and monthly weight up to 6 months of age. The models parameters (A, B and k), coefficient of determination (112), mean square error (MSE) were calculated using language of technical computing package Matlab(R), 2006. The mean values of A, B and k were substituted into each model to calculate the corresponding Akaike's Information Criterion (AIC). Among the four growth functions, the Brody model has been selected for its accuracy of fit according to the higher R(2), lower MSE and A/C Finally, the parameters A, B and k were adjusted in Matlab(R) 2006 for the sex of lamb, year of birth, season of birth, birth type and the parity of ewe, providing a specific slope of the Brody growth curve. The results of this study suggest that Brody model can be useful for WAD sheep breeding in Betecoucou farm conditions through growth monitoring.

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Foi estudada a transferência de calor transiente na agitação linear e intermitente (ALI) de embalagens metálicas contendo simulantes de alimentos, objetivando-se sua aplicação em processos de pasteurização ou esterilização e conseqüentes tratamentos térmicos mais eficientes, homogêneos e com produto de melhor qualidade. Foram utilizados quatro meios fluidos simulantes de alimentos de diferentes viscosidades e massas específicas: três óleos e água. Foram combinados efeitos de cinco tratamentos, sendo: meio simulante (4 níveis), espaço livre (3 níveis), freqüência de agitação (4 níveis), amplitude de agitação (2 níveis) e posição das latas (4 níveis). Os ensaios de aquecimento e resfriamento foram feitos em tanque com água à temperatura de 98 °C e 17-20 °C, respectivamente. Com os dados de penetração de calor em cada experimento, foram calculados os parâmetros de penetração de calor fh, jh, fc e jc. Os resultados foram modelados utilizando-se grupos de números adimensionais e expressos em termos de Nusselt, Prandtl, Reynolds e funções trigonométricas (com medidas de amplitude e freqüência de agitação, espaço livre e dimensões da embalagem). Foram estabelecidas as duas Equações gerais para as fases de aquecimento e resfriamento: Nu = ReA 0,199.Pr 0,288.sen(xa/AM)0,406.cos(xf/FA) 1,039.cos((xf/FA).(EL/H).p) 4,556 Aquecimento Nu = 0,1295.ReA 0,047.Pr 0,193.sen(xa/AM)0,114.cos(xf/FA) 0,641.cos((xf/FA).(EL/H).p) 2,476 Resfriamento O processo de ALI pode ser aplicado em pasteurizadores ou autoclaves estáticas horizontais e verticais, com modificações simples. Concluiu-se que a ALI aumenta significativamente a taxa de transferência de calor, tanto no aquecimento como no resfriamento.

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The present work deals with the ana1ysis of microstrip patch antennas printed on tapered dielectric substrates. We investigate the influence ofthe substrate height variations on the properties of configurations such as microstrip patch antennas, microstrip patch antennas with overlay and suspendeô microstrip patch antennas. The dielectric substrates can be isotropic or anisotropic ones. This accurate analysis is based on the full-wave formulation. It is carried out initially for the determination of the impedance matrix, through the use of the spectral¬domain immitance approach. We use a model based on a segmentation of the considered line into uniform microstrip line subsections. Normalized phase constants and characteristic impedances are obtained by means of the Galerkin numerical technique. Then, the cascaded combination of the uniform microstrip subsections are analyzed through an interactive procedure. Numerical results are presented for the input reflection coefficient, voltage standing wave ratio, resonant frequency, and radiation pattems ofthe E_plane and H-plane diagrams. It is found that the variations in the substrate height profile produce a great influence on the bandwidth of microstrip antennas. This procedure gives bandwidth improvements without altering considerably the resonant frequency. Furthermore, the tapered microstrip antenna can be used as a lightweight altemative for bandwidth control and to eXtend the use of microstiip antenna technology to a wider variety of applications. Finally, suggestions for the continuity of this work are presented

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Objetivou-se com este trabalho, desenvolver modelos de programação não-linear para sistematização de terras, aplicáveis para áreas com formato regular e que minimizem a movimentação de terra, utilizando o software GAMS para o cálculo. Esses modelos foram comparados com o Método dos Quadrados Mínimos Generalizado, desenvolvido por Scaloppi & Willardson (1986), sendo o parâmetro de avaliação o volume de terra movimentado. Concluiu-se que, ambos os modelos de programação não-linear desenvolvidos nesta pesquisa mostraram-se adequados para aplicação em áreas regulares e forneceram menores valores de movimentação de terra quando comparados com o método dos quadrados mínimos.

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A seleção de pulverizadores agrícolas que se adaptem às necessidades da propriedade, é um processo trabalhoso, sendo uma das etapas mais importantes dentro do processo produtivo. O objetivo do presente trabalho foi o de desenvolver e utilizar um modelo de programação linear para auxiliar na seleção de pulverizadores agrícolas de barras, baseado no menor custo horário do equipamento. Foram utilizadas as informações técnicas referentes a 20 modelos de pulverizadores disponíveis no mercado, sendo quatro autopropelidos, oito de arrasto e oito do tipo montado. A análise de sensibilidade dos componentes dos custos operacionais mostrou que as taxas de reparo e depreciação foram os fatores que mais interferiram na variação do custo horário do conjunto trator-pulverizador. O modelo matemático desenvolvido facilitou a realização da análise de sensibilidade que foi processada em um tempo muito pequeno.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)