Estimating fuzzy membership functions parameters by the levenberg-marquardt algorithm

In previous papers from the authors fuzzy model identification methods were discussed. The bacterial algorithm for extracting fuzzy rule base from a training set was presented. The Levenberg-Marquardt algorithm was also proposed for determining membership functions in fuzzy systems. In this paper the Levenberg-Marquardt technique is improved to optimise the membership functions in the fuzzy rules without Ruspini-partition. The class of membership functions investigated is the trapezoidal one as it is general enough and widely used. The method can be easily extended to arbitrary piecewise linear functions as well.

A hybrid training method for B-spline neural networks

Current and past research has brought up new views related to the optimization of neural networks. For a fixed structure, second order methods are seen as the most promising. From previous works we have shown how second order methods are of easy applicability to a neural network. Namely, we have proved how the Levenberg-Marquard possesses not only better convergence but how it can assure the convergence to a local minima. However, as any gradient-based method, the results obtained depend on the startup point. In this work, a reformulated Evolutionary algorithm - the Bacterial Programming for Levenberg-Marquardt is proposed, as an heuristic which can be used to determine the most suitable starting points, therefore achieving, in most cases, the global optimum.

Inversão quadrática de dados de AVO usando algoritmo de Marquardt

Neste trabalho são apresentadas expressões exatas e aproximações quadráticas das conhecidas equações de Knott-Zöeppritz, que calculam as amplitudes dos coeficientes Rpp e Rsp em termos dos contrastes médios relativos, bem como é procedida a inversão dos parâmetros de dados de AVO a partir destas aproximações quadráticas. Nesta inversão é utilizado o algoritmo de Levenberg-Marquardt, e são considerados apenas os eventos refletidos Rpp e convertidos Rsp, não associados. Nos estudos dos parâmetros físicos dos meios contrastes de impedância (δz), módulo de cisalhamento (δμ) e velocidade da onda p (δα), verificou-se quais desses parâmetros podem ser invertidos. Os resultados obtidos mostram que o contraste de impedância (δz) é muito bem resolvido estando ele relacionado com o contraste de velocidade da onda p (δα) ou com o contraste de cisalhamento (δμ), no caso de eventos refletidos considerando modelos de alto, moderado e baixo contrastes. Por outro lado ao se fixar o contraste de impedância e relacionar os outros dois parâmetros em consideração, os resultados mostram que esses são mal resolvidos, ou seja, a região de ambiguidade torna-se muito grande e os parâmetros tornam-se ambíguos e instáveis. No caso do evento convertido e na combinação do evento refletido com o convertido, para os modelos de baixo e moderado contrastes, (δz) é muito bem resolvido, caso que não acontece para modelo de alto contraste. Diante desses resultados verifica-se que no procedimento de inversão quadrática de dados de AVO, fixado (δμ), a recuperação dos dois parâmetros variados é muito boa, no caso do evento refletido, e razoavelmente boa no caso do evento convertido, por esse motivo optou-se pela fixação do módulo de cisalhamento.

Calibração e validação do modelo espectral de previsão da agitação marítima SWAN em zonas costeiras

Dissertação mest., Oceanografia, Universidade do Algarve, 2009

Design of neuro-fuzzy models by evolutionary and gradient-based algorithms

All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.

Síntese de superfícies seletivas de frequência atráves de técnicas de computação natural

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Previsão de cargas elétricas através de um modelo híbrido de regressão com redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Microwave breast imaging reconstruction

In this thesis I analyzed the microwave tomography method to recognize breast can- cer. I study how identify the dielectric permittivity, the Helmoltz equation parameter used to model the real physic problem. Through a non linear least squares method I solve a problem of parameters identification; I show the theoric approach and the devel- opment to reach the results. I use the Levenberg-Marquardt algorithm, applied on COMSOL software to multiphysic models; so I do numerical proofs on semplified test problems compared to the specific real problem to solve.

Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à implementação

O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida.

Entre la epistemología y la lógica. Decisión y algoritmo de ordenación

[ES] Este trabajo en homenaje al Profesor Emilio Soldevilla trata de plantear algunos elementos de la matemática combinatoria, escogidos sin otro criterio que el de ser fácilmente visualizados para poner en evidencia el aspecto altamente significativo que poseen para la construcción de una epistemología de la economía y gestión de empresas. Y todo ello en torno a uno de los conceptos más destacados de este ámbito del conocimiento cual es el de decisión.

Algoritmo urza para el análisis de sensibilidad en problemas de programación lineal

Este artículo menciona que el algoritmo pretende llenar un hueco existente en los análisis de sensibilidad de la Programación Lineal. Estos análisis abarcan tradicionalmente a todos los coeficientes del sistema excepto a los coeficientes técnicos de las variables de la BASE, debido a la dificultad de calcular la inversa de ésta cuando se ha introducido un parámetro en uno de sus elementos.

Algoritmo para la identificación de las ganancias óptimas del algoritmo de control de posición de un mecanismo de cinemática paralela

[ES]Este trabajo presenta un algoritmo automatizado cuyo resultado es la determinación de las ganancias óptimas del lazo de control de un mecanismo de cinemática paralela. En concreto se ha aplicado al mecanismo 5R, aunque el método es válido para cualquier otro mecanismo introduciendo el modelo mecatrónico correspondiente. Permite disponer de un procedimiento para poder elegir en un futuro la combinación de motor y reductora más apropiada para un determinado mecanismo evitando realizar adquisiciones sobredimensionadas, como ocurrió con el mecanismo en cuestión.

Algoritmo de Gale-Shapley. Variaciones y alternativas

En esta memoria se trata el problema de encontrar un algoritmo que construya un emparejamiento entre dos grupos, entendiendo por emparejamiento la asignacion a cada individuo, de cada grupo, otro individuo. La situaci on inicial de la que parte el problema es la siguiente: Dos grupos, los proponentes y los propuestos, que est an formados por n individuos cada uno, siendo n la dimensi on del problema. El grupo de los proponentes es el encargado de hacer las propuestas a la hora de construir el emparejamiento. El grupo de los propuestos es el encargado de recibir y gestionar las propuestas a la hora de construir el emparejamiento. Cada individuo de cada grupo ordena en una lista, de manera decreciente, a individuos del otro grupo atendiendo a su preferencia a la hora de ser emparejado, a esta lista la llamaremos lista de preferencia del individuo, considerando el quedarse solo la opci on menos preferida de entre las aceptables. El objetivo del problema es crear un emparejamiento en el que cada pareja sea satisfactoria para los individuos que la crean en base a las preferencias de cada uno.

Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris

Neste trabalho é estudada a viabilidade de uma implementação em paralelo do algoritmo scale invariant feature transform (SIFT) para identificação de íris. Para a implementação do código foi utilizada a arquitetura para computação paralela compute unified device architecture (CUDA) e a linguagem OpenGL shading language (GLSL). O algoritmo foi testado utilizando três bases de dados de olhos e íris, o noisy visible wavelength iris image Database (UBIRIS), Michal-Libor e CASIA. Testes foram feitos para determinar o tempo de processamento para verificação da presença ou não de um indivíduo em um banco de dados, determinar a eficiência dos algoritmos de busca implementados em GLSL e CUDA e buscar valores de calibração que melhoram o posicionamento e a distribuição dos pontos-chave na região de interesse (íris) e a robustez do programa final.

Paralelização do algoritmo FDK para reconstrução 3D de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e CUDA-C

A obtenção de imagens usando tomografia computadorizada revolucionou o diagnóstico de doenças na medicina e é usada amplamente em diferentes áreas da pesquisa científica. Como parte do processo de obtenção das imagens tomográficas tridimensionais um conjunto de radiografias são processadas por um algoritmo computacional, o mais usado atualmente é o algoritmo de Feldkamp, David e Kress (FDK). Os usos do processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado têm mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de processamento. No presente trabalho é apresentada a paralelização do algoritmo de reconstrução de imagens tridimensionais FDK usando unidades gráficas de processamento (GPU) e a linguagem CUDA-C. São apresentadas as GPUs como uma opção viável para executar computação paralela e abordados os conceitos introdutórios associados à tomografia computadorizada, GPUs, CUDA-C e processamento paralelo. A versão paralela do algoritmo FDK executada na GPU é comparada com uma versão serial do mesmo, mostrando maior velocidade de processamento. Os testes de desempenho foram feitos em duas GPUs de diferentes capacidades: a placa NVIDIA GeForce 9400GT (16 núcleos) e a placa NVIDIA Quadro 2000 (192 núcleos).