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‣ Reconhecimento de padrões em sensores integrados. ; Pattern recognition in integrated sensors.

Quispe, Germán Carlos Santos
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 11/10/2005 Português
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108.5759%
Neste trabalho foram estudados e aplicados vários métodos para reconhecimento de padrões e processamento de sinais, utilizando dados obtidos a partir de diferentes montagens experimentais de um Nariz Eletrônico, onde os sinais gerados por um conjunto de sensores condutivos em regime de temperatura variável, foram analisados com o objetivo de obter conjuntos de padrões que permitam identificar substâncias químicas. Adicionalmente foram discutidas estratégias de generalização da resposta dos sensores através da análise do tempo de resposta, sensibilidade e seletividade dos sensores. Foi discutida a utilização dos algoritmos de processamento de sinais e reconhecimento de padrões em forma conjunta com a finalidade de otimizar o processo de extração de informação e tomada de decisões a partir de um banco de dados. A utilização integrada do processamento de sinais e as técnicas de reconhecimento de padrões permitem definir e construir sistemas bem estruturados a partir dos quais pode ser extraída a informação desejada e conseqüente tomada de decisões, estas estruturas são conhecidas como “DATAWAREHOUSE”. A utilização de sistemas tipo “DATAWAREHOUSE” permitirão a manipulação rápida da informação mesmo em bancos de dados de elevada e variada quantidade de dados. Foi proposta uma metodologia para a extração de informação a partir do sinal de ruído de um sensor de gás através da utilização de ajustes auto-regressivos conjuntamente com a aplicação do principio de máxima entropia. Com os resultados obtidos foi proposto um sistema de Nariz Eletrônico conformado apenas por um sensor de gás onde o processo de reconhecimento dos diferentes gases foi obtido através de um controlador Fuzzy. O Nariz Eletrônico proposto desta forma apresentou-se robusto e estável.; In this work...

‣ Processamento de sinais e reconhecimento de padrões de resposta de sensores de gases através da geometria fractal.; Signal processing and pattern recognition of gas sensors response by fractal geometry.

Gonschorowski, Juliano dos Santos
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 29/03/2007 Português
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108.40125%
O objetivo do presente trabalho foi propor métodos de processamento de sinais e reconhecimento de padrões dos sinais de respostas de sensores de gás, utilizando técnicas e modelos da geometria fractal. Foram analisados e estudados os sinais de resposta de dois tipos de sensores. O primeiro sensor foi um dispositivo de óxido de estanho, cujo princípio de funcionamento baseia-se na mudança da resistividade do filme. Este forneceu sinais de respostas com características ruidosas como resposta à interação com as moléculas de gás. O segundo sensor foi um dispositivo Metal-Óxido-Semicondutor (MOS) com princípio de funcionamento baseado na geração de foto corrente, fornecendo respostas imagens bidimensionais. Para as análises dos sinais ruidosos do sensor de óxido de estanho, foi proposto um método de processamento baseado no modelo do movimento Browniano fracionário. Com este método foi possível a discriminação de gases combustíveis com uma taxa de acerto igual a 100%. Para as análises das respostas do tipo imagem do sensor MOS, foram propostos dois diferentes métodos. O primeiro foi embasado no princípio de compressão fractal de imagens e o segundo método proposto, foi baseado na análise e determinação da dimensão fractal multiescala. Ambos os métodos propostos mostram-se eficazes para a determinação da assinatura...

‣ Casamento de padrões em imagens digitais livre de segmentação e invariante sob transformações de similaridade.; Segmentation-free template matching in digital images invariant to similarity transformations.

Araújo, Sidnei Alves de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 21/10/2009 Português
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Reconhecimento de padrões em imagens é um problema clássico da área de visão computacional e consiste em detectar um padrão ou objeto de referência (template) em uma imagem digital. A maioria dos métodos para esta finalidade propostos na literatura simplifica as imagens por meio de operações como binarização, segmentação e detecção de bordas ou pontos de contorno, para em seguida extrair um conjunto de atributos descritores. O problema é que esta simplificação pode descartar informações importantes para descrição dos padrões, fazendo diminuir a robustez do processo de detecção. Um método eficiente deve ter a habilidade de identificar um padrão sujeito a algumas transformações geométricas como rotação, escalonamento, translação, cisalhamento e, no caso de métodos para imagens coloridas, deve ainda tratar do problema da constância da cor. Além disso, o conjunto de atributos que descrevem um padrão deve ser pequeno o suficiente para viabilizar o desenvolvimento de aplicações práticas como um sistema de visão robótica ou um sistema de vigilância. Estes são alguns dos motivos que justificam os esforços empreendidos nos inúmeros trabalhos desta natureza encontrados na literatura. Neste trabalho é proposto um método de casamento de padrões em imagens digitais...

‣ Sistema automatizado de classificação de abelhas baseado em reconhecimento de padrões.; Automated bee classification system based on pattern recognition.

Bueno, Jésus Franco
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 08/10/2010 Português
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108.52964%
A crescente perda mundial de biodiversidade tem sido uma das preocupações da comunidade científica internacional que motivaram a criação em 1992 da Convenção sobre a Diversidade Biológica, tornando-se um tratado de compromisso aceito pelos governantes de 187 países e pela Comunidade Européia. A redução da biodiversidade, devido a vários fatores, como a ação antrópica e o aquecimento global, compromete a capacidade do planeta de sustentação da vida humana em face do esgotamento dos recursos e serviços por ela prestados. A conservação e uso sustentável da biodiversidade passa necessariamente pela aquilatação e conhecimento das espécies. Entre essas espécies as abelhas polinizadoras têm merecido especial atenção, pois a polinização das plantas é um serviço de ecossistema muito importante. Cerca de três quartos das mais de 240 mil espécies de plantas do mundo dependem de polinizadores e estima-se que as abelhas sejam responsáveis por mais de 70% do serviço global de polinização. Existem quase 20.000 espécies de abelhas descritas no mundo. No Brasil são conhecidas quase 400 espécies de abelhas (cerca de 300 são abelhas sem ferrão) e o número estimado é de mais de 3.000 espécies. No entanto...

‣ Um estudo sobre reconhecimento de padrões: um aprendizado supervisionado com classificador bayesiano; A study on pattern recognition: supervised learning with a Bayesian classier

Cerqueira, Pedro Henrique Ramos
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 17/01/2011 Português
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108.44789%
A facilidade que temos para reconhecer um rosto, compreender palavras faladas, ler manuscritos, identicar chaves do carro no bolso e decidir se uma maçã está madura pelo seu cheiro, desmentem os processos complexos que estão por trás desses atos de reconhecer estes padrões. Estes reconhecimentos têm sido cruciais para a nossa sobrevivência, e ao longo das últimas dezenas de milhões de anos desenvolvemos sistemas sosticados para a realização dessas tarefas. O reconhecimento de padrões tem por objetivo realizar a classicação de determinado conjunto de dados em determinadas classes ou grupos, considerando os seus padrões e os das classes, permitindo diversas aplicações, como por exemplo: processamento de documentos, leitores de código de barra; identicação de pessoas, leitores óticos ou de impressão digital; automação industrial, processamento de imagens e aplicações agronômicas, análise de marcadores moleculares e classicação de plantas, tornando-se nos últimos anos, uma técnica de grande importância. Para uma melhor classicação é necessário realizar aprendizados, que podem ser elaborados pelo método supervisionado ou não supervisionado, a m de desenvolver os classicadores, tais como o classicador bayesiano e as redes neurais...

‣ Análise estatística multivariada para reconhecimento de padrões em ensaios não destrutivos magnéticos.; Multivariate statistical analysis for pattern recognition applied to a non destructive magnetic's testing.

Alvarez Rosario, Alexander
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/02/2011 Português
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108.39966%
Neste trabalho se estuda a aplicação de técnicas de estatística multivariada para reconhecimento de padrões em sinais de ensaios não destrutivos (END) magnéticos, baseados no Ruído Magnético de Barkhausen (RMB). O reconhecimento de padrões pode ser feito de forma não supervisionada com a técnica multivariada de Análise de Agrupamentos, conglomerados ou Clusters que definem grupos segundo critérios de similaridade. Já para reconhecimento supervisionado a Análise Discriminante procura classificar amostras novas em grupos conhecidos, a priori, usando para este propósito uma regra de classificação criada a partir desses grupos de amostras conhecidos. Foram utilizados dois casos de detecção e classificação utilizando RMB. O RMB é um fenômeno magnético gerado por abruptas mudanças na magnetização de materiais ferromagnéticos quando submetidos a campos magnéticos variáveis. Essas mudanças estão relacionadas com a microestrutura do material, presença e distribuição de tensões elásticas (tensão e compressão). No primeiro caso de estudo procura-se identificar arames quebrados em risers, através da medição de tensão mecânica. No segundo caso procura-se classificar diferentes tratamentos térmicos em Aço AISI 420. Para a análise de integridade estrutural de risers foi feita a redução da dimensionalidade dos dados via Análise de Componentes Principais e posteriormente Análise de Agrupamentos. Já para o problema de classificação de amostras de aço foi usada a técnica de Análise Discriminante Linear de Fisher e a Quadrática. Os resultados das análises mostraram que as técnicas de Estatísticas Multivariadas proporcionam ferramentas muito adequadas para aumentar a eficiência da inspeção na área de END Magnéticos em geral e RMB em particular.; The present work deals with application of multivariate statistic techniques for pattern recognition in signals from Non-Destructive Essays (NDE)...

‣ Entropia aplicada ao reconhecimento de padrões em imagens; Entropy applied to pattern recognition in images

Assirati, Lucas
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/07/2014 Português
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108.45925%
Este trabalho faz um estudo do uso da entropia como ferramenta para o reconhecimento de padrões em imagens. A entropia é um conceito utilizado em termodinâmica para medir o grau de organização de um meio. Entretanto, este conceito pode ser ampliado para outras áreas do conhecimento. A adoção do conceito em Teoria da Informação e, por consequência, em reconhecimento de padrões foi introduzida por Shannon no trabalho intitulado "A Mathematical Theory of Communication", publicado no ano de 1948. Neste mestrado, além da entropia clássica de Boltzman-Gibbs-Shannon, são investigadas a entropia generalizada de Tsallis e suas variantes (análise multi-escala, múltiplo índice q e seleção de atributos), aplicadas ao reconhecimento de padrões em imagens. Utilizando bases de dados bem conhecidas na literatura, realizou-se estudos comparativos entre as técnicas. Os resultados mostram que a entropia de Tsallis, através de análise multi-escala e múltiplo índice q, tem grande vantagem sobre a entropia de Boltzman-Gibbs-Shannon. Aplicações práticas deste estudo são propostas com o intuito de demonstrar o potencial do método.; This work studies the use of entropy as a tool for pattern recognition in images. Entropy is a concept used in thermodynamics to measure the degree of organization of a system. However...

‣ Uma implementação em VLSI para reconhecimento de padrões de imagens

Josemir da Cruz Alexandrino
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 15/04/1994 Português
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108.40381%
Este trabalho está organizada em duas partes. Um estudo de técnicas e arquiteturas dedicadas ao reconhecimento de padrões de imagens é abordado na primeira parte. A segunda parte apresenta uma implementação em VLSI de um sistema para o reconhecimento de imagem utilizando a arquitetura de rede neural baseada em memórias RAMs. O estudo de técnicas e arquiteturas inclui exemplos de métodos estatísticos, arquiteturas altamente paralelas e redes neurais. Os métodos estatísticos evidenciam a ineficiência das máquinas monoprocessadas convencionais de propósito geral no reconhecimento de padrões, especialmente nas aplicações de tempo real. Arquiteturas multiprocessadas, especificamente concebidas para esta tarefa, apresentam um desempenho elevado mas não conseguem manipular dados como aqueles encontradas nas imagens obtidas na prática, as quais geralmente apresentam algum conteúdo de ruído. Redes neurais são completamente diferentes de arquiteturas baseadas em processadores programáveis. A execução de um programa é substituído pelo treinamento da rede através de um conjunto apropriado de estímulos. Sua capacidade de generalização, isto é, de fornecer respostas adequadas à estímulos para os quais a rede não foi treinada...

‣ "Sistema de apoio a pratica do CEP utilizando reconhecimento sintatico de padrões

Candido, Marco Antonio Barbosa
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 157f.| il
Português
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108.51436%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico; O Controle Estatístico de Processos (CEP) vem se mostrando uma importante ferramenta para a melhoria contínua da qualidade, através do monitoramento contínuo dos processos produtivos e do estudo da capabilidade dos mesmos. O CEP já se encontra bastante difundido entre empresas que adotam modelos de gestão mais "avançados", baseados no conceito de Qualidade Total ou correlatos. A proposta deste trabalho é o desenvolvimento de um sistema computacional que auxilie a prática do CEP, utilizando ferramentas de inteligência artificial no reconhecimento de padrões de gráfico de controle. Foi utilizada a abordagem sintática para o reconhecimento de padrões de gráficos de controle, tendo sido desenvolvido e implementado um sistema classificador de padrões deformados utilizando técnicas de reconhecimento sintático com correção de erro e de conjuntos difusos. O sistema ainda associa causas prováveis aos padrões não naturais detectados.

‣ Reconhecimento de padrões em moléculas orgânicas de origem vegetal em um banco de estruturas tridimensionais

Martinovsky, Iêdo Luiz
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: ix, 89 f.| il., grafs., tabs.
Português
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108.11317%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação; Através da técnica de Morgan-Gastmans, combinada com a de Sippl-Stegbuchner, fazendo uso de recursos de IA e de lógica difusa, desenvolveu-se um método para localização de subestruturas de micromoléculas vegetais em uma base de dados de substâncias isoladas de plantas, com geometria otimizada por um programa modelador (HyperChem). O método consiste no reconhecimento de padrões de moléculas planas, através do uso de matrizes de conectividade e na sobreposição tridimensional de moléculas pela técnica de minimização das distâncias médias entre os átomos correspondentes. Após a implementação, o método deverá integrar-se a um sistema que, futuramente, aproveitará uma base de dados para estudos em quimiosistemática e evolução química vegetal, além de servir de base para a elaboração de um programa gerador estrutural automático. Through the technique of Morgan-Gastmans, combined with Sippl- Stegbuchner#s method, using resources of Artificial Intelligence and of fuzzy logic, was developed a new method for vegetable micro molecules substructures localization in a database of isolated plant#s substances...

‣ Desenvolvimento de uma técnica de reconhecimento de padrões baseada em distância

Ribeiro, João Henrique Burckas
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: xii, 89 f.| il., tabs., grafs.
Português
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108.70543%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.; Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões...

‣ Desenvolvimento de uma técnica de reconhecimento de padrões baseada em distância

Ribeiro, João Henrique Burckas
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: xii, 89 f.| il., tabs., grafs.
Português
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108.70543%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.; Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões...

‣ Reconhecimento de padrões: motodologias estatísticas em crédito ao consumidor

Guimarães,Inácio Andruski; Chaves Neto,Anselmo
Fonte: Fundação Getulio Vargas/Escola de Administração de Empresas de São Paulo Publicador: Fundação Getulio Vargas/Escola de Administração de Empresas de São Paulo
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2002 Português
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108.10871%
A inadimplência é um dos maiores problemas, senão o maior, enfrentado pelas administradoras de cartão de crédito. No estudo deste problema foi criado o conceito de risco, que é essencialmente a probabilidade de não recebimento dos créditos por parte das administradoras de cartões. Alguns autores, Caouette et al. (2000) e Silva (1988) referem-se às técnicas estatísticas multivariadas como ferramentas poderosas na administração do risco envolvido na concessão de crédito pessoal. Este trabalho apresenta a construção e avaliação de regras de reconhecimento de padrões baseadas em duas técnicas multivariadas: a Função Discriminante Linear de Fisher e a Regressão Logística para classificação de clientes de cartão de crédito em um de dois grupos. A eficiência dos procedimentos é avaliada por meio do Método de Lachenbruch, Lachenbruch (1975).

‣ Sistema neural híbrido para reconhecimento de padrões em um nariz artificial

Zanchettin, Cleber
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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108.39919%
Esta dissertação investiga a utilização de Sistemas Híbridos Inteligentes no sistema de reconhecimento de padrões de um nariz artificial. O trabalho envolve cinco partes principais: (1) avaliação da base de dados de odores a partir de uma técnica estatística multivariada; (2) validação das Redes Neurais com Atrasos no Tempo no reconhecimento de odores; (3) avaliação da Transformada de Wavelets como método de pré-processamento de sinais de odores em abordagens conexionistas; (4) avaliação de abordagens híbridas inteligentes para o reconhecimento de odores em narizes artificiais; e (5) o estudo de caso. Duas arquiteturas híbridas inteligentes foram investigadas em detalhes: a rede neuro-difusa Feature-weighted Detector, que permite a classificação de padrões, seleção dos atributos mais importantes e extração de regras explicativas da rede; e a rede neuro-difusa Evolving Fuzzy Neural Networks, que possibilita o aprendizado on-line e incremental, além da inserção, extração e agregação de conhecimento em sua arquitetura evolutiva. Foram analisados sinais gerados por um nariz artificial, composto por um conjunto de oito sensores de polímeros condutores, exposto a gases derivados do petróleo. A utilização da Transformada de Wavelet melhorou consideravelmente o desempenho dos classificadores conexionistas. Nos experimentos realizados...

‣ Um estudo comparativo de técnicas conexionistas na implementação de um sistema de reconhecimento de padrões para um nariz artificial

Barbosa de Almeida, Marcelo; Carlos Pereira de Souto, Marcilio (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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118.32137%
O principal objetivo desta dissertação é fazer um estudo sistemático sobre os diversos tipos de redes neurais artificiais (e seus respectivos algoritmos de aprendizagem) que vêm sendo utilizados na implementação do sistema de reconhecimento de padrões do nariz artificial proposto em [Santos, 2000], apontando suas vantagens e desvantagens. Os modelos analisados são as Multi-layer Perceptrons (MLPs) com o backpropagation, Levenberg-Marquardt e tabu search, e as redes de funções de base radiais (Redes RBF). Também serão investigadas as MLPs com o Resilient backpropagation (Rprop). O algoritmo Rprop foi escolhido por duas razões principais: em geral ele possui um tempo de convergência inferior ao tradicional backpropagation, e até o momento não existe na literatura nenhum trabalho que aplique este algoritmo (junto com as MLPs) como parte do sistema de reconhecimento de padrões do nariz artificial estudado. Para cada modelo de arquitetura (por exemplo, MLP) e algoritmo de treinamento (por exemplo, backpropagation) três topologias diferentes serão investigadas. Para cada uma destas topologias serão feitas trinta inicializações de pesos diferentes (aleatórias), em que cada uma destas inicializações será executada com cada uma das três diferentes partições do conjunto de dados. A partir disto...

‣ Investigação da abordagem de sistemas imunológicos artificiais para reconhecimento de padrões

Jeyse Freire Pinheiro, Erick; Costa de Barros Carvalho Filho, Edson (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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108.75699%
Atualmente, existe um grande interesse pelo estudo dos sistemas imunológicos naturais motivados para combater doenças infecciosas como a AIDS, doenças auto-imunes como esclerose múltipla, e outros problemas de saúde. A ciência da computação tem contribuído nestes estudos através da especificação e simulação de modelos de sistema imunológico que geram novos conhecimentos à área de imunologia, bem como investigam a aplicação de sistemas imunológicos artificiais na solução de problemas computacionais. Esta dissertação investiga o paradigma de Sistemas Imunológicos Artificiais (AIS) através das especificidades de seus modelos e suas aplicações em problemas computacionais de reconhecimento de padrões. O estudo desenvolvido baseia-se no modelo CLONALG [Castro & Timmis, 2002] para propor e investigar uma nova extensão do paradigma que incorpora teoria da rede imunológica para melhorar o desempenho da abordagem de AIS aplicadas em problemas de reconhecimento de padrões. Visando a investigação da adequação do modelo de AIS em problemas de reconhecimento, o modelo CLONALG+ foi implementado e comparado com as abordagens de MLP-%DFNSURSDJDWLRQ e k-NN para reconhecimento de padrões. A base de padrões de dígitos manuscritos da OPTDIGITS [UCI...

‣ Redes neurais com extração implícita de características para reconhecimento de padrões visuais

Fernandes, Bruno José Torres; Cavalcanti, George Darmiton da Cunha (orientador); Ren, Tsang Ing (co-orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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108.52281%
O desenvolvimento de modelos baseados em teorias sobre a estrutura do cérebro humano tem se mostrado como uma importante ferramenta para a inspiração de novas abordagens para problemas de reconhecimento de padrões visuais. Apesar do cérebro humano não ser completamente entendido, ele já inspirou vários mecanismos utilizados em tarefas de reconhecimento de padrões, como as redes neurais artificiais (RNAs). Os conceitos de campos receptivos e inibitórios e de memória autoassociativa são derivados de estudos do cérebro e vêm sendo empregados na criação de novos classificadores. Os campos receptivos são utilizados para melhor analisar texturas e para detectar contornos em vários modelos que têm suas arquiteturas projetadas para receber os dados de entrada na sua forma bruta e extrair suas características. Esse processo é chamado de extração implícita de características. O uso de campos inibitórios trouxe melhorias às RNAs, tornando-as mais estáveis e eficazes. Por outro lado, classificadores autoassociativos são modelos desenvolvidos para aprender as características relacionadas somente aos padrões de uma mesma classe. Esses classificadores decidem se um padrão é conhecido a partir de fronteiras de decisão fechadas no espaço de entrada. Este trabalho propõe três RNAs inspiradas nos conceitos de campos receptivos e inibitórios e de memória autoassociativa. As RNAs propostas apresentam uma arquitetura piramidal que fazem uso dos conceitos de campos receptivos e que integram as etapas de extração de características e de classificação de padrões visuais. A primeira RNA proposta é a Lateral Inhibition Pyramidal Neural Network (LIPNet) que utiliza o conceito de campos inibitórios e é aplicada em problemas com duas classes. A LIPNet é avaliada em experimentos de detecção de faces com o banco MIT CBCL e de detecção de floresta em imagens de satélite. A segunda RNA proposta é a AutoAssociative Pyramidal Neural Network (AAPNet) que utiliza o conceito de memória autoassociativa para aprendizagem de uma classe sem exemplos negativos. A AAPNet é avaliada numa tarefa de categorização de objetos com o banco Caltech-101. A última RNA proposta é a Lateral Inhibition Constructive Autoassociative Neural Network (LICANet) que realiza a aprendizagem autoassociativa através de um algoritmo construtivo que ajusta a arquitetura do modelo durante o treinamento. A LICANet é avaliada em experimentos de reconhecimento de expressão facial com a base JAFFE. Finalmente...

‣ Reconhecimento de padrões 3D em tomografia industrial

Godoi, Walmor Cardoso
Fonte: Universidade Federal do Paraná Publicador: Universidade Federal do Paraná
Tipo: Teses e Dissertações Formato: application/pdf
Português
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108.31865%
Resumo: Esta tese apresenta nova proposta metodológica para reconhecimento de padrões 3D em tomografias industriais. Para testes e validação da metodologia desenvolvida foi abordado o estudo de caso de defeitos em isoladores poliméricos utilizados em redes de distribuição de energia elétrica. A metodologia proposta inicia-se com a reconstrução de fatias tomográficas, obtidas utilizando-se projeções em dois sistemas de aquisição de radiografias industriais. As fatias tomográficas reconstruídas a partir das aquisições nos dois sistemas foram compostas por 8 bits de resolução em profundidade (256 tons de cinza). A segmentação e renderização 3D dos objetos nas tomografias foram realizadas mediante o uso do algoritmo Marching Cubes, implementado na biblioteca open-source Visualization Toolkit (VTK) em linguagem de programação Java. A nova metodologia proposta aqui obtém características tridimensionais das estruturas regulares (ER) e de defeitos (D) nas tomografias industriais dos componentes ensaiados. Assim, utilizaram-se nove características tridimensionais calculadas diretamente dos objetos reconstruídos nas tomografias 3D dos componentes, a partir das imagens 3D das superfícies geradas pelo método Marching Cubes. Na sequência...

‣ Reconhecimento de padrões de falhas em motores trifásicos utilizando redes neurais

Reis, Aderson Jamier Santos
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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118.2805%
This work presents a diagnosis faults system (rotor, stator, and contamination) of three-phase induction motor through equivalent circuit parameters and using techniques patterns recognition. The technology fault diagnostics in engines are evolving and becoming increasingly important in the field of electrical machinery. The neural networks have the ability to classify non-linear relationships between signals through the patterns identification of signals related. It is carried out induction motor´s simulations through the program Matlab R & Simulink R , and produced some faults from modifications in the equivalent circuit parameters. A system is implemented with multiples classifying neural network two neural networks to receive these results and, after well-trained, to accomplish the identification of fault´s pattern; ; Este trabalho apresenta um sistema de diagnóstico de falhas (rotor, estator e contaminação) do motor de indução trifásico através dos parâmetros do circuito equivalente e utilizando técnicas de reconhecimento de padrões. A tecnologia de detecção de falhas em motores está evoluindo e tornando cada vez mais importante na área de máquinas elétricas. As redes neurais possuem a habilidade de classificar relações não lineares entre sinais através da identificação de padrões dos sinais relacionados. São realizados simulações do motor de indução através do programa Matlab R & Simulink R e produzido alguns tipos de falhas no conjunto a partir de modificações nos parâmetros do circuito equivalente. É implementado um sistema com múltiplos classificadores neurais para receber estes resultados e...

‣ Pre-processamento de dados espectrais no I. V. para classificação de alcoois utilizando metodos de reconhecimento de padrões

Paulo Sergio de Souza
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 11/03/1986 Português
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108.11044%
Três métodos de pré-processamento de dados foram desenvolvidos e testados, para verificação de suas eficiências, quanto à potencial idade de discriminação dos álcoois primários, secundários e terciários, usando dados espectrais na regi'ão de I.V. Os métodos de reconhecimento de padrões contidos no sistema computacional ARTHUR e adaptados para um microcomputador foram aplicados para esta classificação. Estes espectros vibracionais foram obtidos da biblioteca SADTLER e de um espectrofotômetro de I.V., utilizando como medidas as frequencias e absorvâncias dos mesmos. No primeiro método de pré-processamento de dados desenvolvido, foram feitas atribuições de bandas, empregando os valores das frequências e absorvâncias do espectro sob estudo. No se- gundo método, o espectro foi caracterizado pelo seu semivariograma, um conceito emprestado da geoestatística e no terceIro, usamos a função de autocorrelação. O método KNN forneceu melhores resultados de classifica ção correta dos álcoois nas categorias primário, secundárIo e terciário, quando os dados foram pré-processados pela função de autocorrelação, independentes da normalização.O método SIMCA cassificou corretamente os álcoois em suas respectivas categorias...