Máquina de vetores-suporte intervalar

The Support Vector Machines (SVM) has attracted increasing attention in machine learning area, particularly on classification and patterns recognition. However, in some cases it is not easy to determinate accurately the class which given pattern belongs. This thesis involves the construction of a intervalar pattern classifier using SVM in association with intervalar theory, in order to model the separation of a pattern set between distinct classes with precision, aiming to obtain an optimized separation capable to treat imprecisions contained in the initial data and generated during the computational processing. The SVM is a linear machine. In order to allow it to solve real-world problems (usually nonlinear problems), it is necessary to treat the pattern set, know as input set, transforming from nonlinear nature to linear problem. The kernel machines are responsible to do this mapping. To create the intervalar extension of SVM, both for linear and nonlinear problems, it was necessary define intervalar kernel and the Mercer s theorem (which caracterize a kernel function) to intervalar function

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

Desenvolvimento de um sistema de navegação baseado em máquina de vetores de suporte para dirigibilidade de um robô móvel por caminhos em plantações

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Classificação de atividade eletromiográfia facial de indivíduos saudáveis e com hanseníese por meio de máquina de vetores de suporte

A number of studies in the areas of Biomedical Engineering and Health Sciences have employed machine learning tools to develop methods capable of identifying patterns in different sets of data. Despite its extinction in many countries of the developed world, Hansen’s disease is still a disease that affects a huge part of the population in countries such as India and Brazil. In this context, this research proposes to develop a method that makes it possible to understand in the future how Hansen’s disease affects facial muscles. By using surface electromyography, a system was adapted so as to capture the signals from the largest possible number of facial muscles. We have first looked upon the literature to learn about the way researchers around the globe have been working with diseases that affect the peripheral neural system and how electromyography has acted to contribute to the understanding of these diseases. From these data, a protocol was proposed to collect facial surface electromyographic (sEMG) signals so that these signals presented a high signal to noise ratio. After collecting the signals, we looked for a method that would enable the visualization of this information in a way to make it possible to guarantee that the method used presented satisfactory results. After identifying the method's efficiency, we tried to understand which information could be extracted from the electromyographic signal representing the collected data. Once studies demonstrating which information could contribute to a better understanding of this pathology were not to be found in literature, parameters of amplitude, frequency and entropy were extracted from the signal and a feature selection was made in order to look for the features that better distinguish a healthy individual from a pathological one. After, we tried to identify the classifier that best discriminates distinct individuals from different groups, and also the set of parameters of this classifier that would bring the best outcome. It was identified that the protocol proposed in this study and the adaptation with disposable electrodes available in market proved their effectiveness and capability of being used in different studies whose intention is to collect data from facial electromyography. The feature selection algorithm also showed that not all of the features extracted from the signal are significant for data classification, with some more relevant than others. The classifier Support Vector Machine (SVM) proved itself efficient when the adequate Kernel function was used with the muscle from which information was to be extracted. Each investigated muscle presented different results when the classifier used linear, radial and polynomial kernel functions. Even though we have focused on Hansen’s disease, the method applied here can be used to study facial electromyography in other pathologies.

Classificação de atividade eletromiográfia facial de indivíduos saudáveis e com hanseníase por meio de máquina de vetores de suporte

A number of studies in the areas of Biomedical Engineering and Health Sciences have employed machine learning tools to develop methods capable of identifying patterns in different sets of data. Despite its extinction in many countries of the developed world, Hansen’s disease is still a disease that affects a huge part of the population in countries such as India and Brazil. In this context, this research proposes to develop a method that makes it possible to understand in the future how Hansen’s disease affects facial muscles. By using surface electromyography, a system was adapted so as to capture the signals from the largest possible number of facial muscles. We have first looked upon the literature to learn about the way researchers around the globe have been working with diseases that affect the peripheral neural system and how electromyography has acted to contribute to the understanding of these diseases. From these data, a protocol was proposed to collect facial surface electromyographic (sEMG) signals so that these signals presented a high signal to noise ratio. After collecting the signals, we looked for a method that would enable the visualization of this information in a way to make it possible to guarantee that the method used presented satisfactory results. After identifying the method's efficiency, we tried to understand which information could be extracted from the electromyographic signal representing the collected data. Once studies demonstrating which information could contribute to a better understanding of this pathology were not to be found in literature, parameters of amplitude, frequency and entropy were extracted from the signal and a feature selection was made in order to look for the features that better distinguish a healthy individual from a pathological one. After, we tried to identify the classifier that best discriminates distinct individuals from different groups, and also the set of parameters of this classifier that would bring the best outcome. It was identified that the protocol proposed in this study and the adaptation with disposable electrodes available in market proved their effectiveness and capability of being used in different studies whose intention is to collect data from facial electromyography. The feature selection algorithm also showed that not all of the features extracted from the signal are significant for data classification, with some more relevant than others. The classifier Support Vector Machine (SVM) proved itself efficient when the adequate Kernel function was used with the muscle from which information was to be extracted. Each investigated muscle presented different results when the classifier used linear, radial and polynomial kernel functions. Even though we have focused on Hansen’s disease, the method applied here can be used to study facial electromyography in other pathologies.

Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina no reconhecimento de classes estruturais de proteínas

Nowadays, classifying proteins in structural classes, which concerns the inference of patterns in their 3D conformation, is one of the most important open problems in Molecular Biology. The main reason for this is that the function of a protein is intrinsically related to its spatial conformation. However, such conformations are very difficult to be obtained experimentally in laboratory. Thus, this problem has drawn the attention of many researchers in Bioinformatics. Considering the great difference between the number of protein sequences already known and the number of three-dimensional structures determined experimentally, the demand of automated techniques for structural classification of proteins is very high. In this context, computational tools, especially Machine Learning (ML) techniques, have become essential to deal with this problem. In this work, ML techniques are used in the recognition of protein structural classes: Decision Trees, k-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Support Vector Machine and Neural Networks. These methods have been chosen because they represent different paradigms of learning and have been widely used in the Bioinfornmatics literature. Aiming to obtain an improvment in the performance of these techniques (individual classifiers), homogeneous (Bagging and Boosting) and heterogeneous (Voting, Stacking and StackingC) multiclassification systems are used. Moreover, since the protein database used in this work presents the problem of imbalanced classes, artificial techniques for class balance (Undersampling Random, Tomek Links, CNN, NCL and OSS) are used to minimize such a problem. In order to evaluate the ML methods, a cross-validation procedure is applied, where the accuracy of the classifiers is measured using the mean of classification error rate, on independent test sets. These means are compared, two by two, by the hypothesis test aiming to evaluate if there is, statistically, a significant difference between them. With respect to the results obtained with the individual classifiers, Support Vector Machine presented the best accuracy. In terms of the multi-classification systems (homogeneous and heterogeneous), they showed, in general, a superior or similar performance when compared to the one achieved by the individual classifiers used - especially Boosting with Decision Tree and the StackingC with Linear Regression as meta classifier. The Voting method, despite of its simplicity, has shown to be adequate for solving the problem presented in this work. The techniques for class balance, on the other hand, have not produced a significant improvement in the global classification error. Nevertheless, the use of such techniques did improve the classification error for the minority class. In this context, the NCL technique has shown to be more appropriated

Estimativa da radiação solar ultravioleta em Botucatu/SP Brasil utilizando técnicas de aprendizado de máquina

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Modelagem da irradiação direta na incidência normal em Botucatu: aprendizado de máquina, estatístico e linke

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Desenho de modelos neuronais para a deteção de sismos

A performance dos detetores sísmicos atualmente utilizados pode e deve ser melhorada. Atualmente existem vários algoritmos para a deteção de sismos de forma automática, desde os sistemas simples baseados em STA/LTA, aos mais sofisticados baseados em reconhecimento de padrões. Este estudo pretende dar continuidade ao desenvolvimento de uma abordagem de deteção de eventos sísmicos ao nível da estação local, utilizando uma técnica bastante conhecida, chamada Máquina de Vetores de Suporte (SVM). SVM é amplamente utilizada em problemas de classificação, devido a sua boa capacidade de generalização. Nesta experiência, a técnica baseada em SVM é aplicada em diferentes modos de operações. Os resultados mostraram que a técnica proposta dá excelentes resultados em termos de sensibilidade e especificidade, além de exigir um tempo de deteção suficientemente pequeno para ser utilizado num sistema de aviso precoce (early-warning system). Começamos pela classificação de dados de forma Off-line, seguido da validação do classificador desenvolvido. Posteriormente, o processamento de dados é executado de forma contínua (On-line). Os algoritmos foram avaliados em conjuntos de dados reais, provenientes de estações sísmicas da Rede de Vigilância Sísmica de Portugal, e em aplicações reais da área de Sismologia (simulação de funcionamento em ambiente real). Apesar de apenas duas estações serem consideradas, verificou-se que utilizando a combinação de detetores, consegue-se uma percentagem de deteção idêntica para quando utilizado um único modelo (Abordagem OR) e o número de falsos alarmes para a combinação de modelos é quase inexistente (Abordagem AND). Os resultados obtidos abrem várias possibilidades de pesquisas futuras.

Desenvolvimento de um sistema para navegação de robôs móveis por caminhos em plantações

The use of mobile robots in the agriculture turns out to be interesting in tasks of cultivation and application of pesticides in minute quantities to reduce environmental pollution. In this paper we present the development of a system to control an autonomous mobile robot navigation through tracks in plantations. Track images are used to control robot direction by preprocessing them to extract image features, and then submitting such characteristic features to a support vector machine to find out the most appropriate route. As the overall goal of the project to which this work is connected is the robot control in real time, the system will be embedded onto a hardware platform. However, in this paper we report the software implementation of a support vector machine, which so far presented around 93% accuracy in predicting the appropriate route.

Multiclassificador inteligente de falhas no domínio do tempo em motores de indução trifásicos alimentados por inversores de frequência

Os motores de indução desempenham um importante papel na indústria, fato este que destaca a importância do correto diagnóstico e classificação de falhas ainda em fase inicial de sua evolução, possibilitando aumento na produtividade e, principalmente, eliminando graves danos aos processos e às máquinas. Assim, a proposta desta tese consiste em apresentar um multiclassificador inteligente para o diagnóstico de motor sem defeitos, falhas de curto-circuito nos enrolamentos do estator, falhas de rotor e falhas de rolamentos em motores de indução trifásicos acionados por diferentes modelos de inversores de frequência por meio da análise das amplitudes dos sinais de corrente de estator no domínio do tempo. Para avaliar a precisão de classificação frente aos diversos níveis de severidade das falhas, foram comparados os desempenhos de quatro técnicas distintas de aprendizado de máquina; a saber: (i) Rede Fuzzy Artmap, (ii) Rede Perceptron Multicamadas, (iii) Máquina de Vetores de Suporte e (iv) k-Vizinhos-Próximos. Resultados experimentais obtidos a partir de 13.574 ensaios experimentais são apresentados para validar o estudo considerando uma ampla faixa de frequências de operação, bem como regimes de conjugado de carga em 5 motores diferentes.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Acoustic-oceanographic data fusion for prediction of oceanic acoustic elds

Tese de doutoramento, Engenharia Electrónica e Telecomunicações (Processamento de Sinal), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014