Solar Intensity Forecasting using Artificial Neural Networks and Support Vector Machines

This paper presents several forecasting methodologies based on the application of Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM), directed to the prediction of the solar radiance intensity. The methodologies differ from each other by using different information in the training of the methods, i.e, different environmental complementary fields such as the wind speed, temperature, and humidity. Additionally, different ways of considering the data series information have been considered. Sensitivity testing has been performed on all methodologies in order to achieve the best parameterizations for the proposed approaches. Results show that the SVM approach using the exponential Radial Basis Function (eRBF) is capable of achieving the best forecasting results, and in half execution time of the ANN based approaches.

Artificial Intelligence in geospatial analysis: applications of self-organizing maps in the context of geographic information science.

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Information Systems.

Trypanosoma cruzi parasitemia observed in immunocompromised patients: the importance of the artificial xenodiagnosis

Trypanosoma cruzi parasitemia observed in immunocompromised patients (transplant or positive HIV) occurred more frequently by the artificial xenodiagnosis method (10/38) compared with hemoculture (2/38), given the same quantity of blood. Other ways of diagnosis, like mice inoculation (5/38), QBC and buffy coat (2/38), were evaluated also. This result showed the importance of the artificial xenodiagnosis. The other techniques increased only one more patient positive.

Artificial antibodies for troponin T by its imprinting on the surface of multiwalled carbon nanotubes: Its use as sensory surfaces

A novel artificial antibody for troponin T (TnT) was synthesized by molecular imprint (MI) on the surface of multiwalled carbon nanotubes (MWCNT). This was done by attaching TnT to the MWCNT surface, and filling the vacant spaces by polymerizing under mild conditions acrylamide (monomer) in N,N���-methylenebisacrylamide (cross-linker) and ammonium persulphate (initiator). After removing the template, the obtained biomaterial was able to rebind TnT and discriminate it among other interfering species. Stereochemical recognition of TnT was confirmed by the non-rebinding ability displayed by non-imprinted (NI) materials, obtained by imprinting without a template. SEM and FTIR analysis confirmed the surface modification of the MWCNT. The ability of this biomaterial to rebind TnT was confirmed by including it as electroactive compound in a PVC/plasticizer mixture coating a wire of silver, gold or titanium. Anionic slopes of 50 mV decade���1 were obtained for the gold wire coated with MI-based membranes dipped in HEPES buffer of pH 7. The limit of detection was 0.16 ��g mL���1. Neither the NI-MWCNT nor the MWCNT showed the ability to recognize the template. Good selectivity was observed against creatinine, sucrose, fructose, myoglobin, sodium glutamate, thiamine and urea. The sensor was tested successfully on serum samples. It is expected that this work opens new horizons on the design of new artificial antibodies for complex protein structures.

Biomimetic Sensor Potentiometric System for Doxycycline Antibiotic Using a Molecularly Imprinted Polymer as an Artificial Recognition Element

Molecular imprinting is a useful technique for the preparation of functional materials with molecular recognition properties. A Biomimetic Sensor Potentiometric System was developed for assessment of doxycycline (DOX) antibiotic. The molecularly imprinted polymer (MIP) was synthesized by using doxycycline as a template molecule, methacrylic acid (MAA) and/or acrylamide (AA) as a functional monomer and ethylene glycol dimethacrylat (EGDMA) as a cross-linking agent. The sensing elements were fabricated by the inclusion of DOX imprinted polymers in polyvinyl chloride (PVC) matrix. The sensors showed a high selectivity and a sensitive response to the template in aqueous system. Electrochemical evaluation of these sensors under static (batch) mode of operation reveals near-Nernstian response. MIP/MAA membrane sensor was incorporated in flow-through cells and used as detectors for flow injection analysis (FIA) of DOX. The method has the requisite accuracy, sensitivity and precision to assay DOX in tablets and biological fluids.

BoaVista ��� Sensor Dedicado de Vis��o Artificial Baseado em Hardware (Re)configur��vel

4�� Festival Nacional de Rob��tica - Actas do Encontro Cient��fico - Proceedings of the Scientific Meeting, Biblioteca Almeida Garrett, Pal��cio de Cristal ��� Porto, 23-24 Abril 2004

Gait Analysis of Natural and Artificial Walking Systems

This paper studies periodic gaits of multi-legged locomotion systems based on dynamic models. The purpose is to determine the system performance during walking and the best set of locomotion variables. For that objective the prescribed motion of the robot is completely characterized in terms of several locomotion variables such as gait, duty factor, body height, step length, stroke pitch, foot clearance, legs link lengths, foot-hip offset, body and legs mass and cycle time. In this perspective, we formulate three performance measures of the walking robot namely, the mean absolute energy, the mean power dispersion and the mean power lost in the joint actuators per walking distance. A set of model-based experiments reveals the influence of the locomotion variables in the proposed indices.

Import��ncia da Insemina����o Artificial na Terap��utica da Infertilidade

Introdu����o: Desde h�� v��rios anos que a insemina����o intra-uterina intra-conjugal (IAC), com ou sem estimula����o ov��rica, vem sido usada no tratamento da infertilidade. No entanto, o seu uso permanece controverso. Material e m��todos: Efectuou-se uma an��lise retrospectiva (1997-1999) de 114 ciclos de IAC com estimula����o ov��rica controlada em 66 casais, com o objectivo de determinar a efic��cia da IAC e identificar vari��veis significativas predict��veis do seu sucesso. Analisou-se o protocolo de estimula����o, taxa de gravidez, resultado da gravidez e complica����es da terap��utica. Resultados: A taxa de gravidez foi de 10,5% por ciclo e de 18% por casal, sendo a taxa de gravidez m��ltipla de 25% e a de aborto 0%. Metade de todas as gravidezes resultantes ocorreram no primeiro ciclo de IAC. A an��lise estat��stica identificou duas vari��veis significativas: n��mero de fol��culos e dura����o da infertilidade. Baixas doses de FSH parecem prevenir a gravidez m��ltipla e o s��ndrome de hiperestimula����o ov��rica. Conclus��o: Conclu��mos que uma selec����o criteriosa das pacientes associada a estimula����o ov��rica adequada �� fundamental para o sucesso da IAC e que esta t��cnica constitui um tratamento eficaz para algumas formas de infertilidade.

Analysis of Natural and Artificial Phenomena Using Signal Processing and Fractional Calculus

In this paper we study several natural and man-made complex phenomena in the perspective of dynamical systems. For each class of phenomena, the system outputs are time-series records obtained in identical conditions. The time-series are viewed as manifestations of the system behavior and are processed for analyzing the system dynamics. First, we use the Fourier transform to process the data and we approximate the amplitude spectra by means of power law functions. We interpret the power law parameters as a phenomenological signature of the system dynamics. Second, we adopt the techniques of non-hierarchical clustering and multidimensional scaling to visualize hidden relationships between the complex phenomena. Third, we propose a vector field based analogy to interpret the patterns unveiled by the PL parameters.

Gest��o de Informa����o: Intelig��ncia Artificial

A informa����o e a sua gest��o �� considerada nos nossos dias como o principal factor de sucesso ou insucesso para qualquer actividade econ��mica ou social. O desenvolvimento de novas tecnologias for��a todos os agentes econc��micos a desenvolverem-se nestas ��reas para conseguirem vantagens concorrenciais. Este trabalho visa fazer uma apresenta����o de uma ���nova��� ��rea da ci��ncia da computa����o a que se chamou Intelig��ncia Artificial.

Aquisi����o por Vis��o Artificial e Medi����o Autom��tica de Micro Dureza Vickers

O ensaio de dureza, e mais concretamente o ensaio de micro dureza Vickers, �� no universo dos ensaios mec��nicos um dos mais utilizados quer seja na ind��stria, no ensino ou na investiga����o e desenvolvimento de produto no ��mbito das ci��ncias dos materiais. Na grande maioria dos casos, a utiliza����o deste ensaio tem como principal aplica����o a caracteriza����o ou controlo da qualidade de fabrico de materiais met��licos. Sendo um ensaio de relativa simplicidade de execu����o, rapidez e com resultados compar��veis e relacion��veis a outras grandezas f��sicas das propriedades dos materiais. Contudo, e tratando-se de um m��todo de ensaio cuja interven����o humana �� importante, na medi����o da indenta����o gerada por penetra����o mec��nica atrav��s de um sistema ��tico, n��o deixa de exibir algumas debilidades que da�� adv��m, como sendo o treino dos t��cnicos e respetivas acuidades visuais, fen��menos de fadiga visual que afetam os resultados ao longo de um turno de trabalho; ora estes fen��menos afetam a repetibilidade e reprodutibilidade dos resultados obtidos no ensaio. O CINFU possui um micro dur��metro Vickers, cuja realiza����o dos ensaios depende de um t��cnico treinado para a execu����o do mesmo, apresentando todas as debilidades j�� mencionadas e que o tornou eleg��vel para o estudo e aplica����o de uma solu����o alternativa. Assim, esta disserta����o apresenta o desenvolvimento de uma solu����o alternativa ao m��todo ��tico convencional na medi����o de micro dureza Vickers. Utilizando programa����o em LabVIEW da National Instruments, juntamente com as ferramentas de vis��o computacional (NI Vision), o programa come��a por solicitar ao t��cnico a sele����o da c��mara para aquisi����o da imagem digital acoplada ao micro dur��metro, sele����o do m��todo de ensaio (For��a de ensaio); posteriormente o programa efetua o tratamento da imagem (aplica����o de filtros para elimina����o do ru��do de fundo da imagem original), segue-se, por indica����o do operador, a zona de interesse (ROI) e por sua vez s��o identificadas automaticamente os v��rtices da calote e respetivas dist��ncias das diagonais geradas concluindo, ap��s aceita����o das mesmas, com o respetivo c��lculo de micro dureza resultante. Para valida����o dos resultados foram utilizados blocos-padr��o de dureza certificada (CRM), cujos resultados foram satisfat��rios, tendo-se obtido um elevado n��vel de exatid��o nas medi����es efetuadas. Por fim, desenvolveu-se uma folha de c��lculo em Excel com a determina����o da incerteza associada ��s medi����es de micro dureza Vickers. Foram ent��o comparados os resultados nas duas metodologias poss��veis, pelo m��todo ��tico convencional e pela utiliza����o das ferramentas de vis��o computacional, tendo-se obtido bons resultados com a solu����o proposta.

Stratigraphic interpretation of Well-Log data of the Athabasca Oil Sands of Alberta Canada through Pattern recognition and Artificial Intelligence

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Intelig��ncia artificial aplicada na previs��o de mercados financeiros

Neste documento, s��o investigados v��rios m��todos usados na intelig��ncia artificial, com o objetivo de obter previs��es precisas da evolu����o dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH t��m muitas limita����es, pois torna-se muito dif��cil adapt��-los ��s n��o linearidades dos fen��menos que ocorrem nos mercados. Pelas raz��es anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais din��micas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adapta����o a estas n��o linearidades, pois n��o fazem qualquer pressuposto sobre as distribui����es de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem din��micas, faz com que estas exibam um desempenho superior em rela����o ��s redes neuronais est��ticas, ou outros algoritmos que n��o possuem qualquer tipo de mem��ria. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas s��o um sistema do tipo black box, o que torna muito dif��cil extrair informa����o dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precau����o, pois podem tornar-se inst��veis.