Sistemas nanoestruturados estabilizados com álcool cetílico etoxilado e propoxilado contendo óleo de copaíba e fluconazol potencialmente ativo contra dermatomicoses

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

Sistemas nanoestruturados mucoadesivos para administração nasal de zidovudina

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Aplicação de redes neurais no controle de teores de cobre e ouro do depósito de Chapada (GO)

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Projeto otimizado de redes neurais artificiais para predição da rugosidade em processos de usinagem com a utilização da metodologia de projeto de experimentos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Redes neurais aplicadas em processos de usinagem da madeira

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Aplicações de redes neurais e neuro fuzzy em engenharia biomédica e agronomia

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Previsão de Preço (LMP) por Redes GRNN

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Desenvolvimento e caracterização de sistemas líquido-cristalinos para aplicação tópica de metotrexato: estudos de liberação, retenção e permeação in vitro

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Previsão da velocidade dos ventos por redes neurais artificiais e arima de box & jenkins

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest - A systematic assessment

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Avaliação de uma nova composição de agente clareador sobre a microdureza do esmalte: associação do trimetafosfato de sódio e fluoreto de sódio ao peróxido de hidrogênio a 10%

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de sistemas neuro-fuzzy e espectrometria no infravermelho próximo para a identificação em tempo real do teor de nitrogênio foliar em cana-de-açúcar

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Social-spider optimization-based artificial neural networks training and its applications for Parkinson's disease identification

Evolutionary algorithms have been widely used for Artificial Neural Networks (ANN) training, being the idea to update the neurons' weights using social dynamics of living organisms in order to decrease the classification error. In this paper, we have introduced Social-Spider Optimization to improve the training phase of ANN with Multilayer perceptrons, and we validated the proposed approach in the context of Parkinson's Disease recognition. The experimental section has been carried out against with five other well-known meta-heuristics techniques, and it has shown SSO can be a suitable approach for ANN-MLP training step.

Optimum-Path Forest Applied for Breast Masses Classification

In Computer-Aided Diagnosis-based schemes in mammography analysis each module is interconnected, which directly affects the system operation as a whole. The identification of mammograms with and without masses is highly needed to reduce the false positive rates regarding the automatic selection of regions of interest for further image segmentation. This study aims to evaluate the performance of three techniques in classifying regions of interest as containing masses or without masses (without clinical findings), as well as the main contribution of this work is to introduce the Optimum-Path Forest (OPF) classifier in this context, which has never been done so far. Thus, we have compared OPF against with two sorts of neural networks in a private dataset composed by 120 images: Radial Basis Function and Multilayer Perceptron (MLP). Texture features have been used for such purpose, and the experiments have demonstrated that MLP networks have been slightly better than OPF, but the former is much faster, which can be a suitable tool for real-time recognition systems.

Avaliação do potencial de sistemas nanoestruturados estabilizados com poliéter funcional siloxano para administração tópica de metotrexato

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