Dissertations / Theses on the topic 'MLP'
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Zhang, Jiaqi. "Accelerating and Predicting Map Projections with CUDA and MLP." The Ohio State University, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1523394255002174.
Full text
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SANTOS, RAFAEL DE OLIVAES V. DOS. "COMBINING MLP NEURAL NETS FOR CLASSIFICATION." PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2001. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@1.
Full textAbstract:
COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOREsta dissertação investigou a criação de comitês de classificadores baseados em Redes Neurais Multilayer Perceptron (Redes MLP, abreviadamente). Isso foi feito em dois passos: primeiro, aplicando-se procedimentos para criação de redes complementares, i.e, redes individualmente eficazes mas que cometem erros distintos; segundo, testando- se sobre essas redes alguns dos principais métodos de combinação disponíveis. Dentre os procedimentos para criação de redes complementares, foi dado enfoque para os baseados em alteração do conjunto de treinamento. Os métodos Bootstrap e Arc-x4 foram escolhidos para serem utilizados no estudo de casos, juntamente com o método RDP (Replicação Dirigida de Padrões). No que diz respeito aos métodos de combinação disponíveis, foi dada particular atenção ao método de combinação por integrais nebulosas. Além deste método, implementou-se combinação por média, votação por pluralidade e Borda count. As aplicações escolhidas para teste envolveram duas vertentes importantes na área de visão computacional - Classificação de Coberturas de Solo por Imagens de Satélite e Reconhecimento de Expressões Faciais. Embora ambas pertençam à mesma área de conhecimento, foram escolhidas de modo a representar níveis de dificuldade diferentes como tarefas de classificação - enquanto a primeira contou com um grande número de padrões disponíveis, a segunda foi comparativamente limitada nesse sentido. Como resultado final, comprovou-se a viabilidade da utilização de comitês em problemas de classificação, mesmo com as possíveis variações de desempenho relacionadas com a complexidade desses problemas. O método de combinação baseado em integrais nebulosas mostrou-se particularmente eficiente quando associado ao procedimento RDP para formação das redes comissionadas, mas nem sempre foi satisfatório. Considerado individualmente, o RDP tem a limitação de criar, no máximo, tantas redes quanto forem as classes consideradas em um problema; porém, quando este número de redes foi considerado como base de comparação, o RDP se mostrou, na média de todos os métodos de combinação testados, mais eficaz que os procedimentos Bootstrap e Arc-x4. Por outro lado, tanto o Bootstrap quanto o Arc-x4 têm a importante vantagem de permitirem a formação de um número crescente de membros, o que quase sempre acarretou em melhorias de desempenho global em relação ao RDP.
The present dissertation investigated the creation of classifier committees based on Multilayer Perceptron Neural Networks (MLP Networks, for short). This was done in two parts: first, by applying procedures for creating complementary networks, i.e., networks that are individually accurate but cause distinct misclassifications; second, by assessing different combining methods to these network`s outputs. Among the procedures for creating committees members, the main focus was set to the ones based on changes to the training set . Bootstrap and Arc-x4 were chosen to be used at the experiments, along with the RDP procedure (translated as Driven Pattern Replication). With respect to the available combining methods, special attention was paid to fuzzy integrals combination. Average combination, plurality voting and Borda count were also implemented. The chosen experimental applications included interesting branches from computer vision: Land Cover Classification from Satellite Images and Facial Expression Recognition. These applications were specially interesting, in the sense they represent two different levels of difficulty as classification tasks - while the first had a great number of available patterns, the second was comparatively limited in this way. This work proved the viability of using committees in classification problems, despite the small performance fluctuations related to these problems complexity. The fuzzy integrals method has shown to be particularly interesting when coupled with the RDP procedure for committee creation, but was not always satisfactory. Taken alone, the RDP has the limitation of creating, at most, as many networks as there are classes to be considered at the problem at hand; however, when this number of networks was considered as the basis for comparison, this procedure outperformed, taking into account average combining results, both Bootstrap and Arc- x4. On the other hand, these later procedures have the important advantage of allowing the creation of an increasing number of committee members, what almost always increased global performance in comparison to RDP.
Esta disertación investigó la creación de comités de clasificadores basados en Redes Neurales Multilayer Perceptron (Redes MLP, abreviadamente). Esto fue ejecutado en dos pasos: primeiro, aplicando procedimentos para la creación de redes complementares, esto es, redes que individualmente son eficaces pero que cometen erros diferentes; segundo, probando sobre esas redes, algunos de los principales métodos de combinación disponibles. Dentro de los procedimentos para la creación de redes complementares, se eligieron los basados en alteración del conjunto de entrenamiento. Los métodos Bootstrap y Arc-x4 fueron seleccionados para utilizarlos em el estudio de casos, conjuntamente con el método RDP (Replicación Dirigida de Padrones). Con respecto a los métodos de combinación disponibles, se le dió particular atención al método de combinación por integrales nebulosas. Además de este método, se implementaron: combinación por media, votación por pluralidad y Borda cont. Las aplicaciones seleccionadas para pruebas consideran dos vertientes importantes en la área de visión computacional - Clasificación de Coberturas de Suelo por Imágenes de Shastalite y Reconocimiento de Expresiones Faciales. Aunque ambas pertencen a la misma área de conocimento, fueron seleccionadas de modo con diferentes níveles de dificuldad como tareas de clasificación - Mientras la primera contó con un gran número de padrones disponibles, la segunda fue comparativamente limitada em ese sentido. Como resultado final, se comprobó la viabilidad de la utilización de comités en problemas de clasificación, incluso con las posibles variaciones de desempeño relacionadas con la complejidad de esos problemas. El método de combinación basado en integrales nebulosas se mostró particularmente eficiente asociado al procedimiento RDP para formación de las redes comisionadas, pero no siempre fue satisfactorio. Considerado individualmente, el RDP tiene la limitación de crear, como máximo, tantas redes como clases consideradas en un problema; sin embargo, cuando el número de redes fue considerado como base de comparación, el RDP se mostró más eficaz, en la media de todos los métodos de combinación, que los procedimentos Bootstrap y Arc-x4. Por otro lado, tanto el Bootstrap como el Arc-x4 tiene la importante ventaja de permitir la formación de un número cresciente de miembros, lo que generalmente mejora el desempeño global en relación al RDP.
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Freitas, Luciana Paro Scarin [UNESP]. "Discriminação entre pacientes normais e hemiplégicos utilizando plataforma de força e redes neurais." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2011. http://hdl.handle.net/11449/87051.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2011-12-02Bitstream added on 2014-06-13T19:48:52Z : No. of bitstreams: 1
freitas_lps_me_ilha.pdf: 463364 bytes, checksum: 35c3a3450e5ec638595c65e3a7508c09 (MD5)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Neste trabalho descreve-se o desenvolvimento de duas redes neurais que identificam e classificam dados da distribuição do peso corporal na região plantar de pessoas normais e hemiplégicas. Esses dados são experimentais e foram obtidos através da utilização de uma plataforma de força contendo 48 sensores. As arquiteturas utilizadas para esta aplicação foram as redes neurais MLP (Multilayer Perceptron) com o algoritmo retropropagação (backpropagation), e ARTMAP Nebulosa. A escolha de tais arquiteturas se deve ao treinamento (supervisionado) o qual associa de forma direta a distribuição de força plantar com os respectivos pacientes (normais e hemiplégicos). Ambas as arquiteturas, MLP e ARTMAP Nebulosa, conseguiram fazer a discriminação entre quase todas as pessoas normais e hemiplégicos. A rede neural ARTMAP Nebulosa possui a vantagem de efetuar a classificação de forma rápida e eficiente. Esta aplicação é importante nas áreas de Podologia, Posturologia e Podoposturologia, pois propicia ao profissional de saúde uma nova metodologia de diagnóstico
This work describes the development of two neural networks that identify and classify data distribution of plantar body weight of normal or hemiplegic individuals. The architectures used for this application were, respectively, MLP neural networks (Multilayer Perceptron) with backpropagation algorithm, and Fuzzy ARTMAP. The choice of such architectures was due to the training (supervised training) which directly associates the distribution of plantar force with the patients (normal or hemiplegic). The input data used for training and diagnosis of the neural networks were obtained from a force plate, with 48 sensors, containing measurements of the weight distribution on the plantar region (right and left) of normal or hemiplegic patients. Both architectures, MLP and Fuzzy ARTMAP, were able to discriminate almost all normal and hemiplegic patients. The Fuzzy ARTMAP neural network was more efficient than MLP neural network in the classification of the patients. This application is important in areas of Podiatry, Posturology and Podoposturology because it can help the health care professionals
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Freitas, Luciana Paro Scarin. "Discriminação entre pacientes normais e hemiplégicos utilizando plataforma de força e redes neurais /." Ilha Solteira : [s.n.], 2011. http://hdl.handle.net/11449/87051.
Full textAbstract:
Orientador: Marcelo Carvalho Minhoto TeixeiraBanca: Aparecido Augusto de Carvalho
Banca: Márcio Roberto Covacic
Resumo: Neste trabalho descreve-se o desenvolvimento de duas redes neurais que identificam e classificam dados da distribuição do peso corporal na região plantar de pessoas normais e hemiplégicas. Esses dados são experimentais e foram obtidos através da utilização de uma plataforma de força contendo 48 sensores. As arquiteturas utilizadas para esta aplicação foram as redes neurais MLP (Multilayer Perceptron) com o algoritmo retropropagação (backpropagation), e ARTMAP Nebulosa. A escolha de tais arquiteturas se deve ao treinamento (supervisionado) o qual associa de forma direta a distribuição de força plantar com os respectivos pacientes (normais e hemiplégicos). Ambas as arquiteturas, MLP e ARTMAP Nebulosa, conseguiram fazer a discriminação entre quase todas as pessoas normais e hemiplégicos. A rede neural ARTMAP Nebulosa possui a vantagem de efetuar a classificação de forma rápida e eficiente. Esta aplicação é importante nas áreas de Podologia, Posturologia e Podoposturologia, pois propicia ao profissional de saúde uma nova metodologia de diagnóstico
Abstract: This work describes the development of two neural networks that identify and classify data distribution of plantar body weight of normal or hemiplegic individuals. The architectures used for this application were, respectively, MLP neural networks (Multilayer Perceptron) with backpropagation algorithm, and Fuzzy ARTMAP. The choice of such architectures was due to the training (supervised training) which directly associates the distribution of plantar force with the patients (normal or hemiplegic). The input data used for training and diagnosis of the neural networks were obtained from a force plate, with 48 sensors, containing measurements of the weight distribution on the plantar region (right and left) of normal or hemiplegic patients. Both architectures, MLP and Fuzzy ARTMAP, were able to discriminate almost all normal and hemiplegic patients. The Fuzzy ARTMAP neural network was more efficient than MLP neural network in the classification of the patients. This application is important in areas of Podiatry, Posturology and Podoposturology because it can help the health care professionals
Mestre
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Gaspar, Thiago Lombardi. "Reconhecimento de faces humanas usando redes neurais MLP." Universidade de São Paulo, 2006. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-27042006-231620/.
Full textAbstract:
O objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo baseado em redes neurais para o reconhecimento facial. O algoritmo contém dois módulos principais, um módulo para a extração de características e um módulo para o reconhecimento facial, sendo aplicado sobre imagens digitais nas quais a face foi previamente detectada. O método utilizado para a extração de características baseia-se na aplicação de assinaturas horizontais e verticais para localizar os componentes faciais (olhos e nariz) e definir a posição desses componentes. Como entrada foram utilizadas imagens faciais de três bancos distintos: PICS, ESSEX e AT&T. Para esse módulo, a média de acerto foi de 86.6%, para os três bancos de dados. No módulo de reconhecimento foi utilizada a arquitetura perceptron multicamadas (MLP), e para o treinamento dessa rede foi utilizado o algoritmo de aprendizagem backpropagation. As características faciais extraídas foram aplicadas nas entradas dessa rede neural, que realizou o reconhecimento da face. A rede conseguiu reconhecer 97% das imagens que foram identificadas como pertencendo ao banco de dados utilizado. Apesar dos resultados satisfatórios obtidos, constatou-se que essa rede não consegue separar adequadamente características faciais com valores muito próximos, e portanto, não é a rede mais eficiente para o reconhecimento facialThis research presents a facial recognition algorithm based in neural networks. The algorithm contains two main modules: one for feature extraction and another for face recognition. It was applied in digital images from three database, PICS, ESSEX and AT&T, where the face was previously detected. The method for feature extraction was based on previously knowledge of the facial components location (eyes and nose) and on the application of the horizontal and vertical signature for the identification of these components. The mean result obtained for this module was 86.6% for the three database. For the recognition module it was used the multilayer perceptron architecture (MLP), and for training this network it was used the backpropagation algorithm. The extracted facial features were applied to the input of the neural network, that identified the face as belonging or not to the database with 97% of hit ratio. Despite the good results obtained it was verified that the MLP could not distinguish facial features with very close values. Therefore the MLP is not the most efficient network for this task
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Steinholtz, Tim. "Skip connection in a MLP network for Parkinson’s classification." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-303130.
Full textAbstract:
In this thesis, two different architecture designs of a Multi-Layer Perceptron network have been implemented. One architecture being an ordinary MLP, and in the other adding DenseNet inspired skip connections to an MLP architecture. The models were used and evaluated on the classification task, where the goal was to classify if subjects were diagnosed with Parkinson’s disease or not based on vocal features. The models were trained on an openly available dataset for Parkinson’s classification and evaluated on a hold-out set from this dataset and on two datasets recorded in another sound recording environment than the training data. The thesis searched for the answer to two questions; How insensitive models for Parkinson’s classification are to the sound recording environment and how the proposed skip connections in an MLP model could help improve performance and generalization capacity. The thesis results show that the sound environment affects the accuracy. Nevertheless, it concludes that one would be able to overcome this with more time and allow for good accuracy when models are exposed to data from a new sound environment than the training data. As for the question, if the skip connections improve accuracy and generalization, the thesis cannot draw any broad conclusions due to the data that were used. The models had, in general, the best performance with shallow networks, and it is with deeper networks that the skip connections are argued to help improve these attributes. However, when evaluating on the data from a different sound recording environment than the training data, the skip connections had the best performance in two out of three tests.I denna avhandling har två olika arkitektur designer för ett artificiellt flerskikts neuralt nätverk implementerats. En arkitektur som följer konventionen för ett vanlig MLP nätverk, samt en ny arkitektur som introducerar DenseNet inspirerade genvägs kopplingar i MLP nätverk. Modellerna användes och utvärderades för klassificering, vars mål var att urskilja försökspersoner som friska eller diagnostiserade med Parkinsons sjukdom baserat på röst attribut. Modellerna tränades på ett öppet tillgänglig dataset för Parkinsons klassificering och utvärderades på en delmängd av denna data som inte hade använts för träningen, samt två dataset som kommer från en annan ljudinspelnings miljö än datan för träningen. Avhandlingen sökte efter svaret på två frågor; Hur okänsliga modeller för Parkinsons klassificering är för ljudinspelnings miljön och hur de föreslagna genvägs kopplingarna i en MLP-modell kan bidra till att förbättra prestanda och generalisering kapacitet. Resultaten av avhandlingen visar att ljudmiljön påverkar noggrannheten, men drar slutsatsen att med mer tid skulle man troligen kunna övervinna detta och möjliggöra god noggrannhet i nya ljudmiljöer. När det kommer till om genvägs kopplingarna förbättrar noggrannhet och generalisering, är avhandlingen inte i stånd att dra några breda slutsatser på grund av den data som användes. Modellerna hade generellt bästa prestanda med grunda nätverk, och det är i djupare nätverk som genvägs kopplingarna argumenteras för att förbättra dessa egenskaper. Med det sagt, om man bara kollade på resultaten på datan som är ifrån en annan ljudinspelnings miljö så hade genvägs arkitekturen bättre resultat i två av de tre testerna som utfördes.
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Fernando, Thudugala Mudalige K. G. "Hydrological applications of MLP neural networks with back-propagation." Thesis, Hong Kong : University of Hong Kong, 2002. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record.jsp?B25085517.
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Wang, Fang Carleton University Dissertation Engineering Electronics. "A sparse optimization approach to MLP training and its applications." Ottawa, 1995.
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Arnsbjer, Felicia, and Clara Fors. "Bio-CCS metoden i Sverige : kvalitativ innehållsanalys av samhällsaktörer." Thesis, Linköpings universitet, Tema Miljöförändring, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-175745.
Full textAbstract:
Denna studie syftar till att undersöka berörda samhällsaktörers inställning till att uppnå klimatneutralitet inom Sverige med bio-CCS som åtgärd. En kvalitativ innehållsanalys av remisser från klimatpolitiska vägvalsutredningens betänkande Vägen till en klimatpositiv framtid genomfördes med ett multi-level perspective för att studera dessa aktörers ståndpunkt. Aktörernas synpunkter identifieras och analyseras för att därefter ställas mot tidigare forskning. Resultatet av studien visar att det finns delade uppfattningar hos aktörerna angående bio-CCS och vad som behövs för att främja tekniken. De största hindren till att implementera bio-CCS som åtgärd anses vara ekonomiska och politiska aspekter, men att det även finns andra faktorer som har en betydande roll för att bio-CCS ska kunna ha ett inflytande till att Sverige ska uppnå klimatneutralitet till 2045.This study aims to investigate the approach of relevant actors to achieving climate neutrality within Sweden with bio-CCS as a measure. A qualitative content analysis of referrals from the climate policy inquiry report Vägen till en klimatpositiv framtid carried out with a multi-level perspective theory to study the position of these actors. The actors' views are identified and analyzed and compared to previous research. The results show that there are divided opinions among actors regarding bio-CCS and what is needed to promote the technology. The main obstacles to implementing bio-CCS as a measure are considered to be economic and political aspects, other factors also have a significant role in influencing Sweden to achieve climate neutrality by 2045.
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LEITE, VANESSA RODRIGUES COELHO. "AN ANALYSIS OF LITHOLOGY CLASSIFICATION USING SVM, MLP AND ENSEMBLE METHODS." PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2012. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=21205@1.
Full textAbstract:
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR
PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA
A classificação de litologias e uma tarefa importante na caracterização de reservatorios de petróleo. Um de seus principais objetivos e dar suporte ao planejamento e as atividades de perfuracao de poços. Dessa forma, quanto mais rapidos e eficazes sejam os algoritmos de classificacao, mais confiavel ser a as decisoes tomadas pelos geologos e geofısicos. Esta dissertação analisa os metodos ensemble aplicados a classificacao automática de litologias. Para isso, foi realizada uma comparação entre classificadores individuais (Support Vector Machine e Multilayer Perceptron) e estes mesmos classificadores com métodos Ensemble (Bagging e Adaboost). Assim, concluımos com uma avaliação comparativa entre as técnicas, bem como apresentamos o trade-off em utilizar métodos Ensemble em substituição aos classificadores individuais.
Lithology classification is an important task in oil reservoir characterization, one of its major purposes is to support well planning and drilling activities. Therefore, faster and more effective classification algorithms will increase the speed and reliability of decisions made by geologists and geophysicists. This work analises ensemble methods applied to automatic lithology classification. For this, we performed a comparison between single classifiers (Support Vector Machine and Multilayer Perceptron) and these classifiers with ensemble methods (Bagging and Boost). Thus, we conclude with a comparative evaluation of techniques and present the trade-off in using Ensemble methods to replace single classifiers.
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Li, Yuhua. "Designing and implementing embedded fault diagnosis systems using MLP and RBFN classifiers." Thesis, University of Leicester, 2003. http://hdl.handle.net/2381/30212.
Full textAbstract:
As new microcontrollers and related processors have become available, it has become possible to create embedded systems for condition monitoring and fault diagnosis (CMFD). This thesis explores how two popular classifiers: the MultiLayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function neural Network (RBFN), can be most effectively employed in embedded CMFD systems.;The design of an embedded CMFD system can be considered to consist of three stages, involving data pre-processing, classification, and post-processing of classifier outputs. The thesis makes contributions to each of these phases as follows.;First, the thesis describes a novel separability analysis method which is able to predict the relative effectiveness of pre-processing techniques. An important aspect of this method is that the separability is derived from a non-parametric analysis: it therefore requires no assumptions to be made about the underlying distribution of the data.;Second, a design methodology is derived that may be used to help the software engineer select between the use of MLP or RBFN classifiers in the CMFD system, depending on the particular system requirements. The design methodology is the result of a comprehensive series of empirical studies. The comparison criteria used are those of particular relevance in embedded CMFD applications. These include classification performance in the presence of unknown faults, with multiple faults, and with limited training data. The criteria also include processor and memory requirements.;Third, the thesis develops a novel technique that allows the user to determine an appropriate threshold for interpreting the outputs of a trained RBFN classifier. Results from two experiments demonstrate that this technique can be used to improve the performance of RBFN classifiers in practical CMFD applications where 'unknown faults' may occur.
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NINA, Diogo Luis Figueiredo. "Análise de Ocorrências em Transformadores do SDEE usando Redes Neurais Artificiais MLP." Universidade Federal do Maranhão, 2012. http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1863.
Full textAbstract:
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-24T14:18:42Z
No. of bitstreams: 1
Diogo Luis.pdf: 4371869 bytes, checksum: adf1274b2033821c3c2a6cca3766a2e6 (MD5)Made available in DSpace on 2017-08-24T14:18:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diogo Luis.pdf: 4371869 bytes, checksum: adf1274b2033821c3c2a6cca3766a2e6 (MD5) Previous issue date: 2012-10-03
Power system operation and maintenance require attention, precise diagnostics on failure and agility on system recovery. On the other hand, power systems involve high risks, where each operation needs to be carefully planned and executed, once errors can be fatal. Power system satisfactory operation and maintenance consist on finding equilibrium between these extremes, acting on a cautious, but agile, way. For this purpose, we propose the development of an intelligent system with the ability of detecting abnormal patterns on the electrical signal, providing support for decisions on Power Distribution System real time operation, from the analysis of power substation transformers primary and secondary currents, including learning at each new information acquired by the system. The challenge of this study is to research and develop a method based on ANN for classifying patterns and providing support for decisions, aiming fault detection and/or fault recovery. The method di↵erentiates disturbances that will lead to faults from disturbances generated by transients on power system (for example an undervoltage caused by powering on an engine). A SCADA supervisory system was developed to contain ANN implementation code and also to provide an interface for Operators, generating visual and sound alarms and messages guiding system recovery. The proposed method was evaluated using real data collected from transformers protection digital relays of CEMAR system substations, achieving excellent results. The ANN developed on this study presented satisfactory performance classifying signals and detecting faults properly.
A operação e manutenção do sistema elétrico requerem atenção, diagnósticos precisos em caso de falhas e agilidade na recomposição do sistema. Por outro lado, sistemas elétricos têm um elevado risco, onde cada manobra precisa ser cuidadosamente planejada e executada, pois erros podem ser fatais. A boa operação e manutenção do sistema elétrico consistem em encontrar o ponto de equilíbrio entre esses dois extremos, atuando de forma cautelosa, porém ágil. Com esse intuito, propomos o desenvolvimento de um sistema inteligente dotado da capacidade de detectar padrões anormais no sinal elétrico, fornecendo apoio à decisão na operação em tempo real do SDEE, a partir da análise das correntes primárias e secundárias de transformadores de força de subestações de energia elérica, incluindo aprendizado a cada nova informação integrada ao sistema. O desafio deste estudo é pesquisar e desenvolver um método baseado em RNA para classificação de padrões e apoio à decisão, visando a detecção e/ou recuperaçao de falhas. O método diferencia perturbações que culminarão em uma falta de perturbações geradas por transitórios na rede elétrica (por exemplo o afundamento de tensão gerado pela partida de uma máquina). Um sistema supervisório SCADA foi desenvolvido para hospedar o código de implementação da RNA, além de fornecer uma interface para o Operador, gerando alarmes visuais e sonoros e mensagens orientando a retomada do sistema. O método proposto foi avaliado utilizando-se dados reais coletados diretamente de relés digitais de proteção de transformadores de subestações do sistema da CEMAR, obtendo-se excelentes resultados. A RNA desenvolvida neste estudo apresentou desempenho satisfatório na classificação dos sinais a ela apresentados, detectando corretamente as faltas.
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CARVALHO, Marcio Ribeiro de. "Uma análise de otimização de redes neurais MLP por exames de partículas." Universidade Federal de Pernambuco, 2007. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2672.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2007Este trabalho propõe uma metodologia para a otimização global de redes neurais MLP. O objetivo é a otimização simultânea de arquiteturas e pesos sinápticos de redes MLP, na tentativa de proporcionar um bom desempenho de classificação para qualquer conjunto de dados. A otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes neurais é uma abordagem interessante para a obtenção de redes eficientes com maior poder de generalização, pois cria um compromisso entre baixa complexidade estrutural do modelo e baixos índices de erro de treinamento. Tal aplicação já foi bastante investigada com a utilização de métodos de busca metaheurística tais como algoritmos genéticos, recozimento simulado, busca tabu e combinações dos mesmos. Outra técnica de busca meta-heurística menos investigada neste contexto é a otimização por enxame de partículas (PSO) que vem recebendo cada vez mais atenção da comunidade científica devido aos bons resultados obtidos ao lidar com problemas de otimização numérica contínua. A metodologia desenvolvida neste trabalho consiste na aplicação de dois algoritmos PSOs, um para a otimização de arquiteturas e outro para o ajuste dos pesos sinápticos de cada arquitetura gerada pelo primeiro PSO. Estes dois processos são intercalados por um número específico de iterações. Este trabalho apresenta resultados da aplicação da metodologia proposta em três conhecidas bases de dados de problemas de classificação de padrões de domínio médico. Nos problemas mais difíceis de classificar, a metodologia apresentada obteve resultados satisfatórios e gerou redes com baixo erro de generalização e baixa complexidade. Tais resultados são relevantes para mostrar que a técnica meta-heurística de otimização por enxames de partículas é uma opção efetiva para o ajuste de pesos e arquiteturas de redes neurais MLP
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Shao, Hang. "A Fast MLP-based Learning Method and its Application to Mine Countermeasure Missions." Thèse, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2012. http://hdl.handle.net/10393/23512.
Full textAbstract:
In this research, a novel machine learning method is designed and applied to Mine Countermeasure Missions. Similarly to some kernel methods, the proposed approach seeks to compute a linear model from another higher dimensional feature space. However, no kernel is used and the feature mapping is explicit. Computation can be done directly in the accessible feature space. In the proposed approach, the feature projection is implemented by constructing a large hidden layer, which differs from traditional belief that Multi-Layer Perceptron is usually funnel-shaped and the hidden layer is used as feature extractor.
The proposed approach is a general method that can be applied to various problems. It is able to improve the performance of the neural network based methods and the learning speed of support vector machine. The classification speed of the proposed approach is also faster than that of kernel machines on the mine countermeasure mission task.
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GALY, VINCENT. "Analyse fonctionnelle des proteines mlp etude de leur role dans l'organisation du noyau." Paris 11, 2001. http://www.theses.fr/2001PA112075.
Full textAbstract:
Depuis une cinquantaine d'annees, la vision du noyau s'est radicalement modifiee. Alors considere comme un sac dans lequel baignaient les chromosomes, le noyau apparait maintenant comme un organelle hautement organise dans l'espace et au cours du cycle cellulaire. Des sous-domaines topologiques correspondant a des domaines fonctionnels ont pu etre definis. Le domaine perinucleaire de repression transcriptionnelle (silencing) chez la levure saccharomyces cerevisiae constitue un bon exemple de ce type de sous-compartiment nucleaire ou sont regroupes les facteurs impliques dans la repression transcriptionnelle ainsi que les telomeres. Neanmoins, les bases structurales responsables de cette organisation etaient inconnues. Les travaux que j'ai realises au cours de ma these ont permis de montrer que, chez la levure, les pores nucleaires (npc) participent directement a l'organisation de ce sous-domaine via leurs extensions nucleoplasmiques. Ces filaments constitues des proteines mlp1p et mlp2p, homologues de la proteine humaine tpr, etablissent un lien physique entre les npc et la chromatine telomerique en interagissant d'une part avec la nucleoporine nup60p et d'autre part avec la proteine yku70p qui fixe les extremites de l'adn. Ce lien physique est necessaire au positionnement des telomeres a la peripherie du noyau et au maintien de l'integrite du domaine perinucleaire de silencing. Nos travaux montrent egalement que la cellule utilise le positionnement relatif d'un gene par rapport a ce domaine pour reguler l'activite des genes. Les proteines mlp1p et mlp2p semblent former un reseau perinucleaire filamenteux implique dans l'organisation fonctionnelle du noyau et servant de support a plusieurs activites metaboliques dont la reparation de l'adn et l'epissage. Les differents constituants de ce reseau etant conserves de la levure a l'homme, il est probable que ce type d'organisation structurale nucleaire existe egalement chez les metazoaires.
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Pyetro, Amaral Ferreira Antonyus. "Desenvolvimento de uma arquitetura paralela para redes neurais artificiais MLP baseada em FPGAS." Universidade Federal de Pernambuco, 2011. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2653.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2011Este trabalho apresenta a definição de uma arquitetura, baseada em FPGA, para implementação de Redes Neurais (RNAs) MLP. A arquitetura proposta foi projetada observando-se critérios limitantes como grande quantidade de entradas, redução do consumo de área, utilização de pinos, recursos de interconexão e compromisso entre área/desempenho. Um importante resultado é a utilização de log2m adicionadores para uma RNA com m entradas. Uma RNA cuja topologia é 256:10:10 atingiu um speed-up de 36x, comparado com uma implementação convencional em C rodado em um PC. Uma ferramenta de geração automática do código da RNA em linguagem HDL também foi desenvolvida
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LINS, Amanda Pimentel e. Silva. "Métodos de otimização para definição de arquiteturas e pesos de redes neurais MLP." Universidade Federal de Pernambuco, 2005. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2772.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2005Esta dissertação propõe modificações na metodologia yamazaki para a otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes Multilayer Perceptron (MLP). O objetivo principal é propô-las em conjunto com as respectivas validações, visando tornar mais eficiente o processo de otimização. A base para o algoritmo híbrido de otimização são os algoritmos simulated annealing, tabu search e a metodologia yamazaki. As modificações são realizadas nos critérios de implementação tais como mecanismo de geração de vizinhança, esquema de esfriamento e função de custo. Um dos pontos principais desta dissertação é a criação de um novo mecanismo de geração de vizinhança visando aumentar o espaço de busca. O esquema de esfriamento é de grande importância na convergência do algoritmo. O custo de cada solução é medido como média ponderada entre o erro de classificação para o conjunto de treinamento e a porcentagem de conexões utilizadas pela rede. As bases de dados utilizadas nos experimentos são: classificação de odores provenientes de três safras de um mesmo vinho e classificação de gases. A fundamentação estatística para as conclusões observadas através dos resultados obtidos é realizada usando teste de hipóteses. Foi realizado um estudo do tempo de execução separando as fases de otimização global da fase de refinamento local. Concluiu-se que com o novo mecanismo de geração de vizinhança fez desnecessário o uso do backpropagation obtendo assim um alto ganho em tempo de execução. O algoritmo híbrido de otimização apresentou, para ambas as bases de dados, o menor valor da média do erro de classificação do conjunto de teste e o menor valor da quantidade de conexões. Além disso, o tempo de execução foi reduzido em média 46.72%
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Selvaraj, Poorani. "Group Method of Data Handling – How Does it Measure Up?" Ohio University / OhioLINK, 2016. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1479421385631538.
Full text
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Ferreira, Fausto Roberto [UNESP]. "O uso de rede neural artificial MLP na predição de estruturas secundárias de proteínas." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2004. http://hdl.handle.net/11449/87507.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2004-06-23Bitstream added on 2014-06-13T18:49:49Z : No. of bitstreams: 1
ferreira_fr_me_sjrp.pdf: 884938 bytes, checksum: cb71cfbd072d7a80c82fa5ec84776eea (MD5)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
A predição de estruturas secundárias e terciárias pode contribuir para elucidar o problema de enovelamento de proteínas. Para isso, métodos de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Algoritmos Genéticos são utilizados a fim de predizê-las, a partir de determinadas seqüências primárias de aminoácidos. Neste sentido, esta pesquisa visa à utilização de três níveis de RNAs. O primeiro nível é composto por um vetor de entrada representando a seqüência primaria dos aminoácidos, com uma dimensão de 22.n, onde n é o tamanho da janela compreendida entre 7 a 23. O segundo nível possui a implementação dos resultados da primeira rede. Por fim o terceiro nível é composto por um júri de decisão. As RNAs são treinadas no Simulador MATLAB 5.0, um software composto de vários recursos para a sua implementação (Neural Network Toolbox). As RNAs implementadas são do tipo Multi Layer Perceptron (MLP), que utilizam o algoritmo backpropagation (RPROP) e a função de treinamento trainrp. Os dados obtidos são comparados com os preditores 'The Predict Protein Server Default' (www.emblheidelberg.de/predictprotein/submit_def.html), 'The PSA Protein Structure Prediction Server' (http//bmerc-www.bu.edu/psa/request.html) e 'The PSIPRED Protein Structure Prediction Server' (http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/), a fim de se obter um modelo de predição.
The prediction of (secondaray and tertiary) structures of proteins can contribute to elucidadate the protein-folding problem. In oder to predict these structures we used methods of Artificial Neural Network (ANN) and genetic algorithms starting from the primary sequences of amino acids. The present work is composed of 3 networks levels. The first level is composed of ANNs of an input vector representing a segment of primary amino acid sequence. Since the encoding scheme uses a local window into the sequence, the input vector is a 22.n dimensional vector where n is the number of positions in the window (between 7 and 23). The outputs of level 1 are the inputs of the second level ANNs. The third level is the jury decision. The ANNs were trained with the Simulator MATLAB 5.0, software with several tools for its implementation (Neural Network Toolbox). The implemented ANNs are Multi Layer Perceptron (MLP) kind, which use the backpropagation algorithms (RPROP) together with training function trainrp. The obtained date are compared with the predictors 'The Predict Protein Server Default' (www.emblheidelberg.de/predictprotein/submit_def.html), 'The PSA Protein Structure Prediction Server' (http//bmerc-www.bu.edu/psa/request.html) e 'The PSIPRED Protein Structure Prediction Server' (http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/) in order to heve an idea of the quality of the prediction.
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Ferreira, Fausto Roberto. "O uso de rede neural artificial MLP na predição de estruturas secundárias de proteínas /." São José do Rio Preto : [s.n.], 2004. http://hdl.handle.net/11449/87507.
Full textAbstract:
Resumo: A predição de estruturas secundárias e terciárias pode contribuir para elucidar o problema de enovelamento de proteínas. Para isso, métodos de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Algoritmos Genéticos são utilizados a fim de predizê-las, a partir de determinadas seqüências primárias de aminoácidos. Neste sentido, esta pesquisa visa à utilização de três níveis de RNAs. O primeiro nível é composto por um vetor de entrada representando a seqüência primaria dos aminoácidos, com uma dimensão de 22.n, onde n é o tamanho da janela compreendida entre 7 a 23. O segundo nível possui a implementação dos resultados da primeira rede. Por fim o terceiro nível é composto por um júri de decisão. As RNAs são treinadas no Simulador MATLAB 5.0, um software composto de vários recursos para a sua implementação (Neural Network Toolbox). As RNAs implementadas são do tipo Multi Layer Perceptron (MLP), que utilizam o algoritmo backpropagation (RPROP) e a função de treinamento trainrp. Os dados obtidos são comparados com os preditores 'The Predict Protein Server Default' (www.emblheidelberg.de/predictprotein/submit_def.html), 'The PSA Protein Structure Prediction Server' (http//bmerc-www.bu.edu/psa/request.html) e 'The PSIPRED Protein Structure Prediction Server' (http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/), a fim de se obter um modelo de predição.Abstract: The prediction of (secondaray and tertiary) structures of proteins can contribute to elucidadate the protein-folding problem. In oder to predict these structures we used methods of Artificial Neural Network (ANN) and genetic algorithms starting from the primary sequences of amino acids. The present work is composed of 3 networks levels. The first level is composed of ANNs of an input vector representing a segment of primary amino acid sequence. Since the encoding scheme uses a local window into the sequence, the input vector is a 22.n dimensional vector where n is the number of positions in the window (between 7 and 23). The outputs of level 1 are the inputs of the second level ANNs. The third level is the jury decision. The ANNs were trained with the Simulator MATLAB 5.0, software with several tools for its implementation (Neural Network Toolbox). The implemented ANNs are Multi Layer Perceptron (MLP) kind, which use the backpropagation algorithms (RPROP) together with training function trainrp. The obtained date are compared with the predictors 'The Predict Protein Server Default' (www.emblheidelberg.de/predictprotein/submit_def.html), 'The PSA Protein Structure Prediction Server' (http//bmerc-www.bu.edu/psa/request.html) e 'The PSIPRED Protein Structure Prediction Server' (http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/) in order to heve an idea of the quality of the prediction.
Orientador: Jorge Chahine
Coorientador: José Roberto Ruggiero
Coorientador: Luís Paulo Barbour Scott
Banca: Roosevelt Alves da Silva
Banca: Elso Drigo Filho
Mestre
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Flores, João Henrique Ferreira. "Comparação de modelos MLP/RNA e modelos Box-Jenkins em séries temporais não lineares." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2009. http://hdl.handle.net/10183/17150.
Full textAbstract:
A capacidade de prever resultados futuros, ao se analisar uma série de dados, é uma importante ferramenta para o planejamento de qualquer empresa ou indústria. Porém, a literatura oferece muitas opções de ferramentas e modelos estatísticos que permitem obter estas previsões. Cada qual com suas características e recomendações. Dentre estes modelos, destacam-se os modelos de Box e Jenkins, e os modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) - com destaque aos modelos de perceptron de múltiplas camadas (MLP). Estas duas diferentes abordagens são comparadas nesta dissertação com relação a sua capacidade de obter previsões acuradas em séries de dados não lineares quanto a sua média. As abordagens foram comparadas utilizando-se a série mensal do índice de produção física industrial do Estado do Rio Grande do Sul. Bem como a série anual de manchas solares, sendo a segunda utilizada como caso-controle para as comparações, devido ao fato de que as suas propriedades já foram amplamente estudadas. No estudo da série do índice de produção física mensal, os modelos de Box e Jenkins obtiveram melhor rendimento. Na série das manchas solares foram os modelos MLP que se destacaram. Desta forma, não é possível afirmar se alguma das abordagens é superior - tratando-se de séries de dados não lineares quanto a sua média.The capacity to preview future outcomes on the time series analysis is an important tool for any business and industry planning. However, the literature offers many options on statistical tools and models which allow to obtain these forecasts. Each one with their features and recommendations. 1n these models, the Box and Jenkins and Artificial Neural Networks (ANN) models, with the multilayer perceptron (MLP) highlighted, stand out. These two different approaches are compared in this thesis related to the capacity to obtain accurate forecasts in mean related non-linear time series analysis. These approaches were compared using the monthly physical production index of Rio Grande do Sul time series and the sunspot series, being the second one used as a case-control to the comparisons, due the fact of its properties are already widely studied. 1n the monthly physical production index series study, t,he Box and Jenkins models obtained better efficiency. 1n the sunspot series, the MLP models were highlighted. So, it isn't possible to affirm if any of the approaches is superior, in the case of mean related non-linear time series.
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Vanhook, Patricia M., John Orzechowzeki, Trish Aniol, and Rachel Clifton. "MLP in the Rural Health Center Context– Lessons on Tele-technology and Priority Setting." Digital Commons @ East Tennessee State University, 2016. https://dc.etsu.edu/etsu-works/7429.
Full text
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Annese, Sara. "Il percettrone." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/14558/.
Full textAbstract:
Il percettrone vanta un posto d'onore nello sviluppo storico delle reti neurali. È stato proposto da Rosenblatt nel 1958,
e simula il comportamento del cervello umano, per risolvere
problemi di classificazione. In questa tesi mostriamo dapprima il modello originale e poi una sua generalizzazione multilayer. Entrambi i modelli sono costituiti da una prima fase, detta di training, in cui vengono settati i parametri della rete, e una seconda fase, detta di generalizzazione, in cui la rete viene utilizzata per la classificazione di altri dati.
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Lan, Susan. "The Multifunctional Nature of the Adenovirus L4-22K Protein." Doctoral thesis, Uppsala universitet, Institutionen för medicinsk biokemi och mikrobiologi, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-278135.
Full textAbstract:
The adenovirus major late transcription unit (MLTU) encodes for most of the mRNAs that are translated into the structural proteins of the virus capsid. Transcription from the MLTU is directed by the major late promoter (MLP), which is highly activated during the late phase of infection. This thesis discusses how the adenovirus-encoded L4-22K protein regulates the MLP at both the level of transcription and pre-mRNA splicing. The study shed new light on the complex regulation of the early to late shift of adenoviral gene expression. Here we show that the L4-22K protein has opposing effects on MLP transcription, functioning both as an activator and a repressor protein. The stimulatory effect mainly depends on the direct interaction of the L4-22K protein with the downstream element (DE element) located approximately 100 nucleotides downstream of the transcription initiation site. In addition to the DE element we also show that the promoter-proximal upstream element (UPE) acts as an L4-22K responsive enhancer element in the MLP. Preliminary data suggests that the activation of MLP transcription via DE and UPE differs mechanistically. The transactivation domain of the L4-22K protein is localized to the conserved carboxy-terminus of the protein. Our results also defined a novel low affinity L4-22K binding site, the R1 region, which functions as a repressor element in MLP transcription. At high concentrations L4-22K binds to R1 and recruits the cellular transcription factor Sp1 to a DNA segment covering the major late first leader 5´ splice site that is embedded in the R1 region. Sp1 binding to R1 results in a suppression of L4-22K-mediated activation of MLP transcription. This self-limiting effect on MLP transcription might have a function to fine-tune the MLTU gene expression. Interestingly, the L4-22K protein binds with the same sequence specificity to both the R1 double-stranded DNA and R1 single-stranded RNA (ssRNA). L4-22K binds to the R1 ssRNA with the same polarity as the MLTU nascent RNA. This binding results in the recruitment of U1 snRNA to the major late first leader 5´ splice site. This enhanced U1 snRNA recruitment leads to a suppression of MLP transcription and simultaneously an increase of major late first intron splicing.
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Chiari, Laise Pellegrini Alencar. "Estudos de relações quantitativas estrutura-atividade de antagonistas do receptor sigma-1." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/75/75134/tde-02102017-144630/.
Full textAbstract:
A dor neuropática atinge cerca de 6 a 10% da população global e estima-se o seu aumento nos próximos anos. Essa síndrome não tem cura e afeta consideravelmente a qualidade de vida das pessoas por ela acometidas. Os medicamentos utilizados atualmente para o seu tratamento, como antidepressivos, anticonvulsivantes, opióides, dentre outros, não proporcionam um resultado satisfatório pelo fato de não reduzirem consideravelmente os sintomas e/ou por terem muitos efeitos colaterais. Pesquisas recentes mostram que o receptor sigma-1 pode ser utilizado no tratamento da dor neuropática. Verificou-se na literatura uma nova série de pirimidinas que são capazes de se ligar ao receptor sigma-1, atuando como seus antagonistas, sendo potenciais alvos para a produção de fármacos que podem ser utilizados no tratamento da dor neuropática. Então, estudos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) foram realizados utilizando os métodos de Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Redes Neurais Artificiais (ANN) para prever a atividade biológica dessa série de pirimidinas. Os resultados obtidos se mostraram satisfatórios tanto para o método de PLS (r2 = 0,877, q2 = 0,800 e r2teste = 0,738), quanto para o método de ANN (r2trein = 0,734, r2val = 0,753 e r2teste = 0,676), mostrando que o conjunto de compostos antagonistas do receptor Sigma-1 pode ser descrito tanto de forma linear quanto de forma não-linear.Neuropathic pain affects about 6 to 10% of the global population and it is estimated to increase in the coming years. This syndrome has no cure and considerably affects the life quality of people affected by it. Medications currently used for its treatment, such as antidepressants, anticonvulsants, opioids, among others, do not provide a satisfactory result because they do not significantly reduce the symptoms and/or have many side effects. Recent research shows that the sigma-1 receptor can be used in the treatment of the neuropathic pain. A new series of pyrimidines have been found in the literature, which are capable of binding to the sigma-1 receptor, acting as its antagonists, and have been synthesized as potential targets that can be used in the treatment of the neuropathic pain. Therefore, Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) were performed using Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Networks (ANN) methods to predict the biological activity of this series of pyrimidines. Through the mathematical models obtained by PLS (r2 = 0.877, q2 = 0.800 and r2test = 0.738) and ANN (r2trein = 0.734, r2val = 0.753 and r2test = 0.676) methods, it was showed that they were able to predict the biological activity of the studied pyrimidines.
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Morelle, Christelle. "Mécanismes moléculaires à l’origine de l’aneuploïdie mosaïque chez Leishmania : caractérisation du complexe du pore nucléaire chez les trypanosomatidés." Thesis, Montpellier, 2015. http://www.theses.fr/2015MONTT026.
Full textAbstract:
Chez les trypanosomatidés, on observe un double cycle cellulaire : karyokinèse et cytodiérèse sont synchronisées mais indépendantes. La membrane nucléaire persiste au cours de la mitose dite fermée. Les modalités de réplication de l'ADN et de sa régulation, de même que plusieurs étapes de la ségrégation des chromosomes, restent non élucidées : le kinétochore est composé de protéines très atypiques (KKTs), et il existe un déficit du nombre de kinétochores par rapport au nombre de chromosomes. D'autre part, la constitution des pôles du fuseau mitotique associés à la membrane nucléaire est totalement inconnue. Les nucléoporines sont des protéines conservées au cours de l'évolution, principalement impliquées dans la constitution des pores nucléaires et le trafic entre le noyau et le cytoplasme, mais également de plus en plus considérées comme des acteurs importants de la dynamique chromatinienne. En utilisant des vecteurs d'expression protéique sous forme fusionnée à la GFP, nous avons déterminé la localisation subcellulaire de 15 nucléoporines chez Leishmania major. Si la plupart de ces nucléoporines se localisent à la membrane nucléaire, plusieurs d'entre elles ont des localisations secondaires qui peuvent être prédominantes. Ainsi la nucléoporine Mlp2 est préférentiellement localisée au niveau du kinétochore et, en fin de mitose, à l'extrémité du fuseau mitotique chez les deux parasites Leishmania major et Trypanosoma brucei. En accord avec la localisation de TbMlp2 au kinétochore chez T. brucei, où les centromères sont identifiés, nous avons fréquemment détecté TbMlp2 à proximité des séquences centromériques, elles-mêmes détectées par FISH en périphérie du nucléole. Egalement grâce à la technique de FISH, nous montrons que l'inhibition de l'expression de TbMlp2 par ARN-interférence perturbe la distribution des chromosomes au cours de la mitose, conduisant à une aneuploïdie. Paradoxalement, cette inhibition n'a aucun effet sur la croissance des cellules. Nous présentons également le cas singulier de Mlp1, dont la localisation chez T. brucei dépend du site d'intégration choisi. Cette localisation sera discutée à la lumière des phénotypes observés lors de l'inhibition de son expressionTrypanosomatid parasites exhibit two independent though coordinated (nuclear and mitochondrial) cell cycles, and a closed mitosis, of which many constituents and processes are unknown. In particular, most steps of the chromosome segregation remain elusive: the kinetochore is composed of atypical proteins called KKT and the number of kinetochores is deficient in relation to the number of chromosomes. Moreover, the constitution of the nuclear membrane-associated mitotic spindle poles is unknown. Nucleoporins are evolutionary conserved proteins mainly involved in the constitution of the nuclear pores and trafficking between the nucleus and cytoplasm, but are also increasingly viewed as main actors in chromatin dynamics. Using GFP-fused proteins, we determined the cellular localization of the 15 nucleoporins in Leishmania major. If most of these nucleoporins localized at the nuclear membrane, some of them exhibited secondary locations which are predominant in a few cases. Thus, the nucleoporin Mlp2 localized preferentially at the kinetochore and, at the end of mitosis, at the mitotic spindle poles in both parasites Leishmania major and Trypanosoma brucei. Consistent with the localisation of TbMlp2 to the kinetochore in T. brucei, where centromeres are identified, TbMlp2 was frequently detected in the vicinity of the centromeric sequences in the periphery of the nucleolus. The use of FISH allowed us to show that RNAi knockdowns of TbMlp2 disturbed the distribution of chromosomes during mitosis, leading to aneuploidy. Paradoxically RNAi knockdowns of TbMlp2 had no effect on cell growth. We will also present the singular case of Mlp1 whose location is dependent on the integration site in T. brucei. This location will be discussed in the light of the phenotypes observed after inhibition of its expression
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Paim, Rosele Luchesi. "Sistema hipermídia sobre câncer de mama com interface adaptativa usando redes neurais artificiais MLP e IAC." Florianópolis, SC, 2006. http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/88609.
Full textAbstract:
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.Made available in DSpace on 2012-10-22T11:19:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 237898.pdf: 2110301 bytes, checksum: 2acd482d174ad55d6e1cabfdb3700d64 (MD5)
Com o avanço da tecnologia na educação faz-se necessário que sistemas hipermídia sejam desenvolvidos de uma forma que consigam prender a atenção do aluno e apresentem informações em um contexto adequado. Nesta Dissertação é desenvolvido um sistema Hipermídia com Interface Adaptativa sobre Câncer de Mama utilizando a metodologia proposta e desenvolvida por Barbosa (2004), onde o desenvolvimento de um site com conteúdos sobre câncer de mama será utilizado para aprimorar os conhecimentos que os alunos da área da saúde recebem em sala de aula. Em sistemas de ensino aprendizagem muitas teorias pedagógicas são criadas para que os estudantes se desenvolvam melhor, apresentando critérios claros e precisos que auxiliem na escolha dos procedimentos mais adequados a serem utilizados. Neste trabalho é utilizada a teoria cognitiva denominada Teoria das Inteligências Múltiplas, a qual permite que o sistema seja adaptado as características do usuário. O sistema modifica as formas de apresentação dos conteúdos usando texto, desenho ou animação e ainda permite que o próprio usuário possa modificar a forma de apresentação dos conteúdos de acordo com suas necessidades. Para a realização da adaptação foram utilizadas redes neurais artificiais dos tipos MLP (Multilayer Perceptron) e IAC (Interactive Activation and Competition) para implementação da adaptatividade e adaptabilidade do sistema, respectivamente. Através da adaptatividade o sistema possui a capacidade de adaptar determinada mídia em um conteúdo, de acordo com o perfil do usuário e, a adaptabilidade permite que o usuário escolha em qual mídia (texto, desenho e animação) deseja visualizar o conteúdo. A avaliação desta metodologia consiste na implementação de um site adaptativo que disponibilize o conteúdo macroscópico e microscópico sobre câncer de mama. Uma avaliação motivacional foi realizada, comparando um site adaptativo com um site estático (não adaptativo) apresentando o mesmo conteúdo, esta avaliação foi realizada através de um teste aplicado em 31 alunos da área da saúde da UFSC. Através dos resultados desta avaliação verificou-se que o site Adaptativo, em relação ao site Estático, foi de 10,74% mais Estimulante, 5,71% mais Significativo, 3,14 % mais Organizado, 9,8 % mais Fácil de Usar e 8,26% mais Motivador. Pelos resultados apresentados conclui-se que esta metodologia foi satisfatória e mostrou importante aplicabilidade.
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Cerna, Ñahuis Selene Leya. "Comparative analysis of XGBoost, MLP and LSTM techniques for the problem of predicting fire brigade Iiterventions /." Ilha Solteira, 2019. http://hdl.handle.net/11449/190740.
Full textAbstract:
Orientador: Anna Diva Plasencia LotufoAbstract: Many environmental, economic and societal factors are leading fire brigades to be increasingly solicited, and, as a result, they face an ever-increasing number of interventions, most of the time on constant resource. On the other hand, these interventions are directly related to human activity, which itself is predictable: swimming pool drownings occur in summer while road accidents due to ice storms occur in winter. One solution to improve the response of firefighters on constant resource is therefore to predict their workload, i.e., their number of interventions per hour, based on explanatory variables conditioning human activity. The present work aims to develop three models that are compared to determine if they can predict the firefighters' response load in a reasonable way. The tools chosen are the most representative from their respective categories in Machine Learning, such as XGBoost having as core a decision tree, a classic method such as Multi-Layer Perceptron and a more advanced algorithm like Long Short-Term Memory both with neurons as a base. The entire process is detailed, from data collection to obtaining the predictions. The results obtained prove a reasonable quality prediction that can be improved by data science techniques such as feature selection and adjustment of hyperparameters.
Resumo: Muitos fatores ambientais, econômicos e sociais estão levando as brigadas de incêndio a serem cada vez mais solicitadas e, como consequência, enfrentam um número cada vez maior de intervenções, na maioria das vezes com recursos constantes. Por outro lado, essas intervenções estão diretamente relacionadas à atividade humana, o que é previsível: os afogamentos em piscina ocorrem no verão, enquanto os acidentes de tráfego, devido a tempestades de gelo, ocorrem no inverno. Uma solução para melhorar a resposta dos bombeiros com recursos constantes é prever sua carga de trabalho, isto é, seu número de intervenções por hora, com base em variáveis explicativas que condicionam a atividade humana. O presente trabalho visa desenvolver três modelos que são comparados para determinar se eles podem prever a carga de respostas dos bombeiros de uma maneira razoável. As ferramentas escolhidas são as mais representativas de suas respectivas categorias em Machine Learning, como o XGBoost que tem como núcleo uma árvore de decisão, um método clássico como o Multi-Layer Perceptron e um algoritmo mais avançado como Long Short-Term Memory ambos com neurônios como base. Todo o processo é detalhado, desde a coleta de dados até a obtenção de previsões. Os resultados obtidos demonstram uma previsão de qualidade razoável que pode ser melhorada por técnicas de ciência de dados, como seleção de características e ajuste de hiperparâmetros.
Mestre
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Johansson, Linda. "The transformative potential of Nationally Appropriate Mitigation Actions : An assessment of the concepts’ ability to contribute to transformational change." Thesis, Linköpings universitet, Tema Miljöförändring, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-128609.
Full textAbstract:
This mixed methods study aims at evaluating the transformative potential of Nationally Appropriate Mitigation Actions (NAMAs). Earlier studies on the subject have outlined a lack of clarity both on the concept of NAMAs and on how developing countries will use it in their climate actions and thus its ability to contribute to transformational change. The mixed method approach used was: quantitative content analysis of Intended Nationally Determined Contribution (INDC) from developing countries referring to NAMAs combined with qualitative thematic analysis of NAMA proposals from eight selected countries. An explanatory sequential design was used which means that the first quantitative phase aimed at giving an initial understanding of NAMAs transformative potential. The purpose with the second phase, the qualitative analysis was then to deepen that understanding, by applying transformation theories. The two phases of analysis was integrated in the discussion section to get a more complete picture of the transformative potential. The result shows that the intent with NAMAs in the INDC consists of great uncertainties. A variety of NAMA designs was found in both phases of the study. In all of the eight more closely studied countries elements of transformation could be identified, which indicates that NAMAs could be designed to have transformative potential.
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Dölcü, Delil, and Marcus Andersson. "Understanding the Future of a Large Technical Systems : Trends and drivers of Swedish residential water usage." Thesis, KTH, Skolan för industriell teknik och management (ITM), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-299591.
Full textAbstract:
Understanding the future of a Large Technical System (LTS) through a sociotechnical analysis is a complex notion. The authors will investigate the phenomenon by studying residential water consumption in Sweden. Although Sweden has great access to raw water, compared to many other countries, it does not justify the fact that consumption patterns have to be unsustainable. To perceive the future, one will need to have knowledge of history. Therefore, this thesis has identified 11 drivers that will affect future residential water consumption. From these 11 drivers, the authors have posed four future scenarios for residential water consumption. The top 3 identified drivers are connected to behaviour and awareness. Thus, implying individuals' responsibility and accountability will be of greater significance for the sustainable development of residential water consumption. For this research, the authors have adopted a framework based on the application of LTS, Multi-Level Perspective (MLP), Scenario building, PESTLE, and Multi-Criteria Analysis (MCA). The authors have conducted a qualitative study, gathering data through a literature study and semi-structured interviews. The 18 interviewees covered a broad spectrum of knowledge, experiences, and general interest in water. By understanding the dynamics of the system and drivers, the authors will be able to present the gathered knowledge to stakeholders for possible strategic decisions.Att förstå framtiden för ett stort tekniskt system (LTS) genom en socioteknisk analys innebär stor komplexitet. Detta kommer att undersökas genom att studera hushållens vattenförbrukning i Sverige. Även om Sverige har stor tillgång till råvatten, jämfört med många andra länder, berättigar det inte förekommandet av ohållbara konsumtionsmönster. För att öka förståelsen av framtiden måste en ha kunskap om historien. Därför har denna avhandling identifierat 11 drivkrafter som kommer att påverka den framtida hushållens vattenförbrukning. Från dessa 11 drivkrafter har författarna formulerat fyra framtida scenarier för hushållens vattenförbrukning. De tre högst rankade identifierade drivkrafterna är kopplade till beteende och medvetenhet. Detta antyder på att individens enskilda ansvar och skyldigheter är av större betydelse för en hållbar utveckling av hushållens vattenförbrukning. För denna forskning har författarna använt sig av ett teoretiskt ramverk som bygger på tillämpningen av LTS, Multi-Level Perspective (MLP), Scenario building, PESTLE and Multi-Criteria Analysis (MCA). Författarna har genomfört en kvalitativ studie, där insamling av data härstammar från den genomförda litteraturstudien och 18 semi-strukturerade intervjuer. De 18 intervjukandidaterna täckte ett brett spektrum av kunskap, erfarenhet och intresse av vatten. Genom att skapa ett samband och förstå dynamiken i systemet och drivkrafterna, kommer författarna att kunna presentera den samlade kunskapen till intressenter för eventuella strategiska beslut.
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Teltscher, Marie Katrin. "Analyse möglicher Ursachen von Totgeburten in MLP-Milchviehbetrieben anhand Kriterien des Betriebsmanagements eine statistische Erhebung in Thüringen /." [S.l.] : [s.n.], 2006. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=981163807.
Full text
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Myles, Andrew J. "Methods for addressing some practical issues in MLP regression and their application to modelling curl in papermaking." Thesis, University of Edinburgh, 1997. http://hdl.handle.net/1842/15471.
Full textAbstract:
Over the last decade the multilayer perceptron (MLP) artificial neural network (ANN) has been applied increasingly to nonlinear modelling problems in fields such as process control and machine vision. Nonlinear modelling is also a problem which has been studied extensively by statisticians for several decades, and in recent years several people have pointed out that standard MLP and statistical regression methods are in fact very closely related. This is a useful observation because MLP modelling has traditionally been a somewhat trial and error empirical process. Identifying the similarity between MLP and regression methods thus offers the possibility that the large body of existing statistical theory and practice may be used to improve our understanding and use of the MLP. This thesis adopts this approach to examining two important practical problems in MLP regression. These are: the use of robust estimators to improve the fit, particularly when the training data contains outliers, and prediction error estimation for MLP model complexity selection. The investigations into robust MLP regression discovered that only simple robust estimators are likely to be useful in most MLP regression problems. Though more sophisticated estimators have previously been suggested for this task, it is shown why these are in fact unsuited to this. Estimating prediction error is a particularly important problem in MLP regression. The investigations into estimating prediction error yielded a fast method for estimating prediction error by cross-validation and also examined its limitations. This method is particularly useful when the amount of training data is limited. The primary motivation for investigating these two issues was the desire to use the MLP to model a phenomenon known as curl in papermaking, and to use this model to improve the yield of a papercoating process. Only a limited amount of data was available for this task, and it was suspected that the data included several gross errors. Since these are general problems in MLP regression, the techniques devised here have wide applicability and importance.
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Persson, Patrik. "Positionering i GSM-nätverk." Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2007. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-9619.
Full textAbstract:
Merparten av de kommersiella system för mobilkommunikation som finns och byggs i världen idag bygger fortfarande på GSM, antalet abbonnenter är över 2 miljarder. För att utöka funktionaliteten med mobila terminaler har det forskats på att införa positionering i GSM-nätverk. Tjänster som använder abbonnentens positionsinformation kallas Location Based Service och de ger möjlighet att utöka funktionaliteten och spara användaren av tjänsten arbete.
Rapporten beskriver olika tekniker för positionering och slutsatsen att CGI-TA är den teknik som positioneringen ska byggas på. Denna teknik finns tillgänglig hos de svenska operatörerna idag och för att kommunicera med dem används Mobile Location Protocol 3.0.0. Implementation av positioneringen realiserades i en J2EE-miljö i form av en WebLogic Server 8.1 med hjälp av Enterprise Java Beans och Java Connector Architecture. Prototypen verifierades med hjälp av en emulator till Ericsson Mobile Positioning System som klarar av att hantera Mobile Location Protocol 3.0.0.
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Karlsteen, Joakim. "Fuskdetektion med artificiellt neuralt nätverk." Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-20527.
Full textAbstract:
För onlinespel är fuskande spelare ett problem som påverkar både övriga spelare och spelföretagen. Det är därför intressant att ta fram en metod som upptäcker fusk. Detta arbete fokuserar på att upptäcka aimbotfusk inom CS:GO med hjälp av artificiellt neuralt nätverk. Arbetet jämför hur väl ett så kallat MLP kan detektera fusk då informationen representeras i tidsserier eller som frekvensdata. Olika konfigurationer jämförs i syfte att hitta bästa möjliga kombinationen för ett MLP. Resultaten visar att frekvensdata är ett mycket bra sätt att upptäcka aimbotfusk. Förhoppningen är att metoden kan utvecklas för att användas även för att upptäcka andra typer av fusk i onlinespel.Det finns övrigt digitalt material (t.ex. film-, bild- eller ljudfiler) eller modeller/artefakter tillhörande examensarbetet som ska skickas till arkivet.
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Miranda, André Pacheco. "Previsão do mercado acionário por meio de redes neurais mlp e redes neurais kohonen em período de crise econômica." Universidade Federal de Santa Maria, 2013. http://repositorio.ufsm.br/handle/1/4651.
Full textAbstract:
Fluctuations in the stock market through economic crises, risks of deflation and liquidity traps are critical in the analysis of risk, which cause discrepancies in the execution of a particular scope in the equities market. The crisis in subprime insolvency in 2007/2008 which had a major impact on financial markets founded further discussions in relation to risk control in the decision making of investors. In the stock market risk analysis seeks to assist the investor in making decisions, for it makes use of statistical methods and tools to try to predict market movements. Based on these and previous statements in order to assist investors in making decisions through an economic crisis, this is an exploratory study aimed to develop and train two neural networks with differentiated learning without the problem of "black box" methods to compare which of the two has better forecast in periods of economic crisis. As input variables for the neural networks used the return of the volume of weekly Ibovespa in the period 12/08/2002 to 30/05/2011 and a setup developed from the Elliott Wave Theory. That is, these two neural networks were developed, trained and validated to predict market movements when it presents oscillations from an economic crisis. As mentioned earlier to validate the study compared the power of explanation of two methods before a point of probable attack. We conclude, therefore, that the analogy made for the creation of the theory of Elliott wave theory of psychological behavior of the masses and the Fibonacci sequence proved unable to provide for oscillations of the market in a series corresponding to an economic crisis. It was concluded, too, that neural networks with unsupervised learning using temporal variables as input variables has a higher prediction in training, but lower than most crucial step in the validation of systems.As oscilações no mercado acionário por meio de crises econômicas, riscos de deflação e armadilhas de liquidez são pontos críticos na análise de risco, que ocasionam discrepâncias na execução de um determinado escopo no mercado de renda variável. A crise da inadimplência do subprime em 2007/2008 que obteve uma das maiores repercussões nos mercados financeiros fundou novas discussões em relação ao controle de risco na tomada de decisão do investidor. No mercado acionário, a análise de risco busca auxiliar o investidor na tomada de decisões, para isso utiliza-se de ferramentas e métodos estatísticos para tentar predizer os movimentos do mercado. Com base nestas afirmações anteriores e com o intuito de auxiliar o investidor na tomada de decisão mediante a uma crise econômica, este trabalho, do tipo exploratório, objetivou-se desenvolver e treinar duas redes neurais com aprendizados diferenciados sem o problema da caixa preta dos métodos a fim de comparar quais das duas tem melhor previsão em períodos de crises econômicas. Como variáveis de entrada para as redes neurais utilizou-se o retorno do volume semanais do Ibovespa no período de 12/08/2002 até 30/05/2011 e um setup desenvolvido a partir da Teoria das Ondas de Elliott. Ou seja, estas duas redes neurais foram desenvolvidas, treinadas e validadas para antever os movimentos do mercado quando este apresentar oscilações provenientes de uma crise econômica. Como mencionado anteriormente para validar o estudo, foi comparado o poder de explicação dos dois métodos, antes de um ponto de uma provável crise. Conclui-se, portanto, que a analogia feita para a criação da teoria das ondas de Elliott entre a teoria do comportamento psicológico das massas e a seqüência de Fibonacci se mostrou incapaz de prever oscilações do mercado em uma série correspondente a uma crise econômica. Conclui-se, também, que redes neurais com aprendizados não supervisionados que utilizam variáveis temporais como variáveis de entrada tem a previsão superior no treinamento, mas inferiores na etapa mais determinante a validação das redes.
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Laponogov, Ivan. "X-ray and NMR spectroscopy applied to the structural analysis of S. pneumoniae ParC and human cardiac MLP protein." Thesis, King's College London (University of London), 2007. https://kclpure.kcl.ac.uk/portal/en/theses/xray-and-nmr-spectroscopy-applied-to-the-structural-analysis-of-s-pneumoniae-parc-and-human-cardiac-mlp-protein(a0bf705f-c64b-4a88-9abb-23900e08e33e).html.
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Stenvatten, David. "A comparative study for classification algorithms on imblanced datasets : An investigation into the performance of RF, GBDT and MLP." Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-18660.
Full textAbstract:
In the field of machine learning classification is one of the most common types to be deployed in society, with a wide amount of possible applications. However, a well-known problem in the field is classification is that of imbalanced datasets. Where many algorithms tend to favor the majority class and in some cases completely ignore the minority class. And in many cases the minority class is the most valuable one, leading to underperforming and undeployable implementations.There are many proposed solutions for this problem, they range from different algorithms, modifications of existing algorithms and data manipulation methods. This study tries to contribute to the field by benchmarking three commonly applied algorithms (Random forest, gradient boosted decision trees and multi-layer perceptron), in combination with three different data-manipulation methods (oversampling, undersampling and no data manipulation). This was done through experiments over three differently shaped datasets.The results point towards random forest being the best overall performing algorithm. But when it comes to data with a lot of categorical dimensions the multi-layer perceptron was the top performer. And when it comes to data-manipulation, undersampling was the best approach for all the datasets and algorithms.
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Barth-Schäuble, Monika [Verfasser], and Peter [Akademischer Betreuer] Lipp. "Untersuchungen zur Rolle des Muskel-LIM-Proteins (MLP) bei der Entstehung von Kardiomyopathien / Monika Barth-Schäuble ; Betreuer: Peter Lipp." Saarbrücken : Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek, 2018. http://d-nb.info/120492290X/34.
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Malinverni, Márcia dos Santos. "Sistema hipermídia sobre câncer de colo de útero com interface adaptativa usando redes neurais artificiais MLP e sistema especialista." Florianópolis, SC, 2006. http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/88715.
Full textAbstract:
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.Made available in DSpace on 2012-10-22T12:43:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 235615.pdf: 1569675 bytes, checksum: 6d1b9b91ff67874c9b5cdaac372ce113 (MD5)
Esta dissertação apresenta a implementação de um Sistema Hipermídia com adaptação de interface, baseada na metodologia desenvolvida por Barbosa (2004), onde o desenvolvimento de um site com conteúdos sobre Câncer de Colo de Útero foi utilizado como ferramenta de auxílio ao ensino e aprendizagem dos alunos da área da saúde. Na implementação da metodologia foi definido que a adaptação seria centrada na apresentação da interface, através dos conteúdos gerados em diferentes mídias (texto, desenho e animação), que são apresentadas de acordo com as características do usuário fundamentadas na Teoria das Inteligências Múltiplas. No mecanismo de adaptação foi utilizado Sistemas Especialistas para a implementação, respectivamente da adaptatividade e adaptabilidade do sistema. Na parte de avaliação da metodologia adaptada foram utilizados dois testes: um para avaliar a parte motivacional, e outro, a parte ergonômica do site. A avaliação motivacional comparou o site adaptativo com outro site estático, e foi realizada através de um teste aplicado em 31 alunos. Verificou-se que o site adaptativo, em relação ao estático, foi 45,01% mais estimulante, sendo assim, 15,20% mais motivador que o estático. A avaliação ergonômica, foi realizada através de um teste aplicado em 8 professores. Verificou-se que o site adaptativo, teve uma aceitação ergonômica satisfatória de 91,08% por parte dos usuários. Como resultados, conclui-se que a metodologia adaptada e implementada, utilizando técnica de IA, bem como Sistemas Especialistas é indicada a ser aplicada em sistemas hipermídia que necessitem de adaptação de interface.
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Recco, Emanuelle Graça. "Análise experimental do sistema de cobertura caibro treliçado em MLP (madeira laminada pregada) utilizando madeira serrada de Pinus spp." Universidade Estadual de Londrina, Universidade Estadual de Maringá.Centro de Tecnologia e Urbanismo. Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo, 2015. http://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls000201386.
Full textAbstract:
Grande parte das moradias brasileiras apresenta coberturas com utilizacao de componentes em madeira provenientes de florestas nativas e processo construtivo artesanal, decorrente de deficit de mao de obra qualificada para incorporacao da pre-fabricacao. Diante dessa constatacao atual, surge a necessidade de desenvolvimento de novos sistemas construtivos, com uso de madeira de florestas plantadas, a fim de viabilizar seu uso em estruturas, agregando valor a essa materia prima com grande disponibilidade no mercado. Nos ensaios trabalhados nesta pesquisa foi utilizada a madeira do genero Pinus, por constituir uma materia prima sustentavel, que, no entanto, apresenta muitos defeitos naturais e por isso, para sua utilizacao em estruturas, torna-se necessaria sua classificacao visual e mecanica nao destrutiva. A tecnologia de MLP (Madeira Laminada Pregada) foi aplicada nos ensaios, pois permite a utilizacao de pecas de menor comprimento e secao transversal, eliminando os defeitos principais. O presente trabalho esta inserido no projeto de pesquisa "Estruturas leves de madeira laminada pregada de Pinus ssp, usando ligacoes com prego para telhados de habitacoes de interesse social", cuja proposta consiste na utilizacao de madeira serrada Pinus spp no sistema caibro trelicado em MLP. Em trabalhos anteriores, dedicados ao desenvolvimento do produto, foram ensaiados dois prototipos de caibros trelicados em MLP, nos quais observou-se melhorias de desempenho do primeiro para o segundo modelo, sendo que a maior fragilidade detectada ocorreu nas emendas das barras tracionadas em MLP. Na primeira etapa deste trabalho, foi realizada uma avaliacao experimental das emendas em MLP submetidas a tracao, sendo que, para o ensaio das emendas, foram executados 7 modelos para 3 variacoes de pino metalico, quais sejam, prego liso, prego liso com ponta dobrada e prego tipo ardox, totalizando 21 modelos. A analise final dos experimentos revelou que o prego liso, em geral, obteve os piores resultados, sendo o mellhor desempenho constatado no ensaio a tracao com o prego ardox, razao pela qual optou-se pela sua utilizacao nos ensaios dos caibros trelicados em MLP. Na segunda etapa do trabalho foi realizado o ensaio destrutivo de 7 amostras de dimensoes estruturais do sistema caibro trelicado em MLP, sendo 6 com madeira classificada e 1 com madeira nao classificada com o objetivo de comprovar a eficiencia do sistema e verificar o impacto da classificacao da madeira no desempenho estrutural do modelo. Os resultados obtidos permitem concluir que o sistema de cobertura Caibro trelicado em MLP proposto atende as condicoes necessarias de desempenho estrutural com baixa condicao de infra-estrutura requerida para o seu processo de producao. A relevancia do trabalho esta no fato de agregar valores nao comuns as coberturas das habitacoes de interesse social tais como qualidade e desempenho, abrindo possibilidade para sua replicacao em situacoes semelhantes.Most Brazilian houses have inadequate roof structure using wood components from native forests, handmade construction process, shortage of skilled labor and of not incorporating prefabricated systems. There is nowadays a great need of new building systems using timber from planted forests in order to enable their use in structures and add value to this sustainable material that now is of great availability in the market. Pine wood has many defects and therefore to use it in structures is necessary visual and non-destructive mechanical grading. The NLT technology (Nailed Laminated Timber) was chosen since it allows the use of shorter length pieces and cross section, eliminating major defects. This work is inserted in the research project "Lightweight Structures laminated wood nailed Pinus ssp, using connections with nail to roof of social housing", whose purpose is the study of viability of Pinus spp application in trussed rafter system using nailed laminated timber (NLT). In previous work, dedicated to the product development, two prototypes of trussed rafters were tested, in which improvements in performance were observed and currently the biggest issue to be addressed is the connection behavior. In a first stage of this research, were tested the nailed laminated timber beams butt joints located on bottom chord of the trusses, where the tension stresses are the highest. Three variations of metal nails were tested, common nail, common nail with bent tip and ardox nail. Seven specimens of each variation were tested totaling 21 specimens. the experimental results, showed the nail ardox as the best option. In the following step, seven samples of the structural trussed rafter using NLT were tested; 06 manufactured with graded lumber and one ungraded in order to verify the impact of the wood grading in the structural performance. The results showed that the trussed rafter system in NLT meets the necessary structural performance requiring no sophisticated conditions of infrastructure for the manufacture process.The relevance of the work is in fact no common values add to the coverage of social housing such as quality and performance, opening possibility for replication in similar situations.
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Gouveia, Wellington da Rocha. "Detecção de faces humanas em imagens coloridas utilizando redes neurais artificiais." Universidade de São Paulo, 2010. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-11032010-160048/.
Full textAbstract:
A tarefa de encontrar faces em imagens é extremamente complexa, pois pode ocorrer variação de luminosidade, fundos extremamente complexos e objetos que podem se sobrepor parcialmente à face que será localizada, entre outros problemas. Com o avanço na área de visão computacional técnicas mais recentes de processamento de imagens e inteligência artificial têm sido combinadas para desenvolver algoritmos mais eficientes para a tarefa de detecção de faces. Este trabalho apresenta uma metodologia de visão computacional que utiliza redes neurais MLP (Perceptron Multicamadas) para segmentar a cor da pele e a textura da face, de outros objetos presentes em uma imagem de fundo complexo. A imagem resultante é dividida em regiões, e para cada região são extraídas características que são aplicadas em outra rede neural MLP para identificar se naquela região contem face ou não. Para avaliação do software implementado foram utilizados dois banco de imagens, um com imagens padronizadas (Banco AR) e outro banco com imagens adquiridas na Internet contendo faces com diferentes tons de pele e fundo complexo. Os resultados finais obtidos foram de 83% de faces detectadas para o banco de imagens da Internet e 88% para o Banco AR, evidenciando melhores resultados para as imagens deste banco, pelo fato de serem padronizadas, não conterem faces inclinadas e fundo complexo. A etapa de segmentação apesar de reduzir a quantidade de informação a ser processada para os demais módulos foi a que contribuiu para o maior número de falsos negativos.The task of finding faces in images is extremely complex, as there is variation in brightness, backgrounds and highly complex objects that may overlap partially in the face to be found, among other problems. With the advancement in the field of computer vision techniques latest image processing and artificial intelligence have been combined to develop more efficient algorithms for the task of face detection. This work presents a methodology for computer vision using neural networks MLP (Multilayer Perceptron) to segment the skin color and texture of the face, from other objects present in a complex background image. The resulting image is divided into regions and from each region are extracted features that are applied in other MLP neural network to identify whether this region contains the face or not. To evaluate the software two sets of images were used, images with a standard database (AR) and another database with images acquired from the Internet, containing faces with different skin tones and complex background. The final results were 83% of faces detected in the internet database of images and 88% for the database AR. These better results for the database AR is due to the fact that they are standardized, are not rotated and do not contain complex background. The segmentation step, despite reducing the amount of information being processed for the other modules contributed to the higher number of false negatives.
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Jouni, Hassan. "Cellules analogiques CMOS pour réseaux de neurones. Application à la classification des cellules cancéreuses dans le sein." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4247.
Full textAbstract:
Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement intéressants pour les implémentations CMOS VLSI (Very Large Scale Integration Complementary Metal-Oxide Semiconductor) car chaque élément parallèle (neurone ou synapse) est relativement simple, permettant l'intégration complète de grands réseaux sur une seule puce. Les multiplieurs, la fonction non-linéaire et sa dérivée sont des éléments clés essentiels dans le traitement du signal analogique et notamment dans la mise en œuvre VLSI analogique de réseaux neuronaux artificiels. Les principales conditions de ce type de circuits sont les suivantes : une faible surface de Silicium et une faible consommation électrique. Pour valider notre approche, nous avons choisi comme type d’application, la classification de cellules cancéreuses (malignes ou bénignes) du sein. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones: réseau de neurones à réaction avec rétro-propagation (MLP), réseau de base radiale (RBN), réseau de neurones récurrents (RNN) et autres. Le réseau de neurones étudié dans cette thèse est basé sur l'architecture Multi-Layer Perceptron, formé par la rétro-propagation. L’objectif principal est de trouver les meilleurs compromis et optimisations pour réaliser des circuits avec une technologie mature HCMOS9A 130 nm de STMicroelectronics alimentés sous ±900mV afin d’avoir le coût le plus faible possible. Après avoir choisi le meilleur algorithme (le plus simple et efficace) pour une implémentation VLSI simple, nous avons défini une architecture analogique efficiente. Enfin les briques de base ont été conçues et réalisées avant l’intégration finale sur une faible surface de silicium et une faible consommation de puissance. Pour vérifier et valider le projet de la puce VLSI avant fabrication, une méthodologie de vérification a été proposée dans cette thèse. Elle nous a également permis de définir le cahier des charges de la puce, ainsi que celui des blocs de baseThe artificial neural networks are particularly interesting for CMOS VLSI (Very Large Scale Integration Complementary Metal-Oxide Semiconductor) implementations because every parallel element (neuron or synapsis) is relatively simple, allowing the complete integration of big networks on a single chip). Multipliers, non-linear function and its derivative are essential key elements in the analog signal processing in particular for analog VLSI implementation of artificial neuronal networks. The main conditions of this kind of circuits are the following ones: a low surface of Silicon and a low electric consumption. To validate our approach, we chose as type of application, the classification of cancer cells (malignant or benign) of the breast. There are many types of neural networks: Feed-forward neural network with back propagation (MLP), Radial Basis Network (RBN), Recurrent Neural Network (RNN) and other. The neural network studied in this thesis is based on Multi-Layer Perceptron with back-propagation (MLP).The main objective is to find the best compromises and the optimizations to realize circuits in a mature STMicroelectronics HCMOS9A 130nm technology and supplied with ± 900mV to have the lowest cost. Having chosen the best algorithm (the simplest and most effective) as a simple VLSI implementation, we defined efficient analog architecture. Finally building blocks were designed and realized before the final integration on a low surface of silicon and low power consumption. To verify and validate the project of the VLSI chip before manufacturing, a methodology of check was proposed in this thesis. It also allowed us to define the specifications of the full chip, as well as that of the building blocks
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Jacobs, William. "COMBINAÇÃO DAS PREVISÕES DOS MODELOS DE BOX-JENKINS E MLP/RNA PARA A PREVISÃO DE DEMANDA NO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO." Universidade Federal de Santa Maria, 2014. http://repositorio.ufsm.br/handle/1/8327.
Full textAbstract:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorA forecast of future demand for the products is the main variable to be considered in the planning and in production control in organizations. Two methods of time series forecasting often used in the literature are the ARIMA and MLP/RNA models. A practice that began in 1969 and has consolidated for greater accuracy is the combination of individual forecasts from two or more models. Considering the need for organizations by predictive techniques that generate better results, this study aims to predict the future values of a time series of the demand for UHT milk in a dairy industry, through the combination of ARIMA and MLP/RNA models, and to compare the results obtained by the combinations compared to individual models, exemplifying the achievement of combined forecasting in production planning. Accuracy measures to measure the results and to select the best model were the RMSE and MAPE for forecasting. The results showed that the combination of models SARIMA(3,0,1)(1,1,0)12 and DMLP the inverse mean square method provided a performance forecast for the six months ahead, up to 66.5% higher than individual models used, where the combination of the predictions obtained a RMSE of 1.43, and a MAPE of 2.16. In the 12 month ahead prediction for the performance of the combination was up to 56.5% higher compared to individual models, in which case obtained a RMSE of 2.86 and 3.70% MAPE. The combination of time series models enabled a significant increase in performance prediction models, but in order to produce satisfactory absolute results should be used to complement their predictive abilities mutually.
A previsão da demanda futura dos produtos é a principal variável a ser considerada no planejamento e controle da produção nas organizações. As técnicas de previsão de demanda são fundamentais no planejamento da produção de nível tático e operacional, especialmente as séries temporais, pois não requerem do planejador, uma investigação mais aprofundada acerca dos fatores que influenciam a demanda. Dois métodos de previsão de séries temporais frequentemente utilizados na literatura são os modelos ARIMA e os modelos MLP/RNA. Uma prática que surgiu em 1969 e já consolidada para obter maior acurácia é a combinação das previsões individuais de dois ou mais modelos. Considerando a necessidade das organizações por técnicas preditivas que gerem melhores resultados, este estudo tem como objetivo prever os valores futuros de uma série temporal da demanda de leite UHT em uma indústria de lácteos, por meio da combinação dos modelos ARIMA e MLP/RNA, e comparar os resultados obtidos pelas combinações em relação aos modelos individuais, exemplificando a obtenção da previsão combinada no planejamento da produção. As medidas de acurácia para mensurar os resultados obtidos e selecionar o melhor modelo, foram o RMSE e o MAPE de previsão. Os resultados mostraram que a combinação dos modelos SARIMA(3,0,1)(1,1,0)12 e DMLP pelo método inverse mean square forneceu um desempenho na previsão para 6 meses adiante, de até 66,5% superior em relação aos modelos individuais utilizados, onde a combinação das previsões obteve um RMSE de 1,43 e um MAPE de 2,16. Na previsão para 12 meses adiante, o desempenho da combinação foi de até 56,5% superior em relação aos modelos individuais, caso em que obteve um RMSE de 2,86 e um MAPE de 3,70%. A combinação de modelos de séries temporais possibilitou um aumento significativo no desempenho de previsão dos modelos, mas para que se obtenham resultados absolutos satisfatórios, devem-se utilizar modelos previsores que complementem mutuamente a capacidade preditiva.
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Ferro, Luciano [UNESP]. "Aplicação da rede neural MLP (Multilayer Perceptron) em indústria de pisos e revestimentos do Pólo Cerâmico de Santa Gertrudes - SP." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2013. http://hdl.handle.net/11449/102925.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:18Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2013-04-25Bitstream added on 2014-06-13T19:21:52Z : No. of bitstreams: 1
ferro_l_dr_rcla.pdf: 507040 bytes, checksum: 8569d113b387622fd192e005a1bbf02b (MD5)As Redes Neurais Artificiais se constituem numa alternativa à computação programada tradicional e foram aplicadas em quase todos os ramos do conhecimento humano. Em Geotecnologia, no entanto, ainda são escassas as aplicações de maneira que, com este trabalho, procura-se mostrar que elas também podem ser aplicadas em indústrias de pisos e revestimentos cerâmicos do Pólo Cerâmico de Santa Gertrudes, Estado de São Paulo. Para isso, foram utilizados corpos-de-prova elaborados, testados e analisados nas indústrias Triunfo Cerâmica e Rochaforte Cerâmica, com argilas oriundas de nove minas da região que constitui o Pólo Cerâmico de Santa Gertrudes, dentre aquelas que representavam toda a coluna estratigráfica da Formação Corumbataí com amostras bem diferenciadas. Os dados obtidos relativos às variáveis físicas foram gentilmente cedidos pelo proprietário das indústrias acima citadas e as variáveis físicas usadas neste estudo são a Densidade de Prensagem (DP), a Densidade Aparente de Corpos-de-Prova Secos (DAS), a Retração Linear de Secagem (RLS), a Retração Linear de Queima (RLQ), a Perda ao Fogo (PF), a Carga de Ruptura (CR), a Absorção de Água (Abs) e o Módulo de Resistência à Flexão (MRF). Para a análise, os corpos-de-prova foram submetidos a quatro temperaturas de queima 1000°C, 1020°C, 1040°C e 1060°C, onde cada um destes valores deu origem a uma rede neural MLP (Multilayer Perceptron) de três camadas, para as quais foi usada a Regra do Aprendizado de Retropropagação do Erro (Backpropagation, do original em inglês)
Artificial Neural Networks constitute an alternative to traditional programmed computation and have been applied in almost all branches of human knowledge. However, they are rarely applied in Geotechnology, so this work aims to show that they can be applied in the flooring and ceramic tile industries in the Principial Ceramic Region of Saint Gertrudes, São Paulo State. For this purpose, proof specimens elaborated, tested and analyzed in the industries of Triunfo Cerâmica and Rochaforte Cerâmica were used. These proof specimens were composed of well differentiated clays from nine mines in the Principial Ceramic Region of Saint Gertrudes, and these mines are representative of all the stratigraphic column of the Corumbataí Formation. The data relative to physical variables were graciously provided by the owner of the above mentioned industries, and the physical variables used in this study are Pressing Density (DP), Bulk Density of Dry Specimens (DAS), Linear Shrinkage Drying (RLS), Linear Shrinkage Firing (RLQ), Loss on Ignition (PF), Tensile Strength (CR), Water Absorption (Abs) and Flexural Modulus of Resistance (MRF). For analysis, the proof specimens were subjected to four firing temperatures, 1000° C, 1020° C, 1040° C and 1060°C. Each one of these values gave rise to a neural network MLP (Multilayer Perceptron) of three tiers for which the Backpropagation rule of learning was used
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Bertilsson, Tobias, and Romario Johansson. "Undersökning om hjulmotorströmmar kan användas som alternativ metod för kollisiondetektering i autonoma gräsklippare. : Klassificering av hjulmotorströmmar med KNN och MLP." Thesis, Tekniska Högskolan, Högskolan i Jönköping, JTH, Datateknik och informatik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-43555.
Full textAbstract:
Purpose – The purpose of the study is to expand the knowledge of how wheel motor currents can be combined with machine learning to be used in a collision detection system for autonomous robots, in order to decrease the number of external sensors and open new design opportunities and lowering production costs. Method – The study is conducted with design science research where two artefacts are developed in a cooperation with Globe Tools Group. The artefacts are evaluated in how they categorize data given by an autonomous robot in the two categories collision and non-collision. The artefacts are then tested by generated data to analyse their ability to categorize. Findings – Both artefacts showed a 100 % accuracy in detecting the collisions in the given data by the autonomous robot. In the second part of the experiment the artefacts show that they have different decision boundaries in how they categorize the data, which will make them useful in different applications. Implications – The study contributes to an expanding knowledge in how machine learning and wheel motor currents can be used in a collision detection system. The results can lead to lowering production costs and opening new design opportunities. Limitations – The data used in the study is gathered by an autonomous robot which only did frontal collisions on an artificial lawn. Keywords – Machine learning, K-Nearest Neighbour, Multilayer Perceptron, collision detection, autonomous robots, Collison detection based on current.Syfte – Studiens syfte är att utöka kunskapen om hur hjulmotorstömmar kan kombineras med maskininlärning för att användas vid kollisionsdetektion hos autonoma robotar, detta för att kunna minska antalet krävda externa sensorer hos dessa robotar och på så sätt öppna upp design möjligheter samt minska produktionskostnader Metod – Studien genomfördes med design science research där två artefakter utvecklades i samarbete med Globe Tools Group. Artefakterna utvärderades sedan i hur de kategoriserade kollisioner utifrån en given datamängd som genererades från en autonom gräsklippare. Studiens experiment introducerade sedan in data som inte ingick i samma datamängd för att se hur metoderna kategoriserade detta. Resultat – Artefakterna klarade med 100% noggrannhet att detektera kollisioner i den giva datamängden som genererades. Dock har de två olika artefakterna olika beslutsregioner i hur de kategoriserar datamängderna till kollision samt icke-kollisioner, vilket kan ge dom olika användningsområden Implikationer – Examensarbetet bidrar till en ökad kunskap om hur maskininlärning och hjulmotorströmmar kan användas i ett kollisionsdetekteringssystem. Studiens resultat kan bidra till minskade kostnader i produktion samt nya design möjligheter Begränsningar – Datamängden som användes i studien samlades endast in av en autonom gräsklippare som gjorde frontalkrockar med underlaget konstgräs. Nyckelord – Maskininlärning, K-nearest neighbor, Multi-layer perceptron, kollisionsdetektion, autonoma robotar
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Mendes, José da Assunção Gomes. "RECONHECIMENTO DA FALA SUBVOCAL BASEADO EM ELETROMIOGRAFIA DE SUPERFÍCIE (EMG) UTILIZANDO ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES (ICA) E REDE NEURAL MLP." Universidade Federal do Maranhão, 2007. http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/284.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Jose da Assuncao Gomes Mendes.pdf: 1427998 bytes, checksum: 6d9df0350d0b7acb752ecadbcfc1825d (MD5)
Previous issue date: 2007-12-19The performance of speech recognition systems is commonly degraded by either speech-related disabilities or by real-world factors such as the environment s noise level and reverberation. In this research, we propose a subvocal speech recognition system based on electromyography (EMG signal) for subvocal acquisition, Independent Component Analysis (ICA) for feature extraction and Neural Networks MLP for classification. We have evaluated the system s performance using a subvocal vowel phonemes database. According to the results, the methodology proposed obtained a success rate of 93.99%.
O desempenho dos sistemas de reconhecimento da fala é comumente degradado por incapacidades relacionadas com a fala ou por através de fatores do mundo real tais como nível de ruído do ambiente e reverberação. Nesta pesquisa, nós propomos um sistema de reconhecimento subvocal da fala. Este sistema é baseado em Eletromiografia de superfície (sinal EMG) para aquisição de dados subvocais, Análise de Componentes Independentes (ICA) para extração das características e Rede Neural MLP para classificação. Nós avaliamos o desempenho do sistema usando um banco de dados dos fonemas das vogais subvocais. De acordo com os resultados obtidos, a metodologia proposta obteve uma taxa de sucesso de 93,99%.
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Loiola, Rafael Gomes. "PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS EM UMA INDÚSTRIA METAL MECÂNICA UTILIZANDO MÉTODO CLÁSSICO DE BOX-JENKINS E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS MLP." Pontifícia Universidade Católica de Goiás, 2016. http://localhost:8080/tede/handle/tede/2486.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-03-09The demand forecasting is of essential importance for business environments, in a way to serve as a decision making supporting tool during the development of companies strategic planning. This work strived to compare statistics with artificial intelligence methods applied to provisioning on demand issues using temporal series through Box-Jenkins and Artificial Neural Networks Multilayer Perceptron (MLP) methods. Studies were performed to identify and define the main demand forecasting methods. Subsequently, the selected prediction methods for the analysis of the three most relevant products of a metalworking industry were applied in the period 2012 to 2014. The four last periods were used only for performance validation of both methods, through the analysis of forecast errors. Softwares R, Matlab and SPSS supported the data deployment, modeling and analysis. From those models, a step ahead provisioning of sales of a metal mechanic industry was performed, followed by the comparison of the errors of each method based on root mean squared error, RMSE, and mean absolute percentage error, MAPE, to identify the most satisfactory and adequate provisioning method. The results indicated that the performance of the forecasts using the statistical method of Box-Jenkins in Products 1 and 3 were higher than the application of the MLP neural network models. While, for Product 2 the method of neural networks achieved better results. In the statistics analysis, one could verify that the series present some behavior patterns associated to seasonality and oscillations, being possible to observe that both methods show satisfactory results for each data characteristics of the temporal series.
A previsão de demanda é de essencial importância em ambientes organizacionais, de forma a servir como ferramenta de apoio a tomada de decisão durante o desenvolvimento do planejamento estratégico das empresas. Este trabalho teve como principal objetivo comparar modelos estatísticos e de inteligência artificial para problemas de previsão de demanda utilizando séries temporais por meio dos métodos de Box-Jenkins e rede neural artificial Multilayer Perceptron (MLP). Realizou-se o estudo para identificação e definição dos principais métodos de previsão de demanda. Posteriormente, aplicaram-se os métodos de previsão selecionados para a análise dos três produtos mais relevantes de uma indústria metal mecânica, no período de 2012 até 2014. Os quatro últimos períodos da série foram utilizados apenas para validação de desempenho de ambos os métodos propostos através das análises dos erros de previsão. Os softwares R, Matlab e SPSS apoiaram a aplicação, modelagem e análise dos dados. A partir dos modelos, realizou-se a previsão um passo a frente das vendas de uma indústria metal mecânica e posteriormente fez-se o comparativo de seus resultados através das medidas de erros referentes à raiz quadrada do erro quadrático médio, RMSE, e o erro percentual absoluto médio, MAPE, para identificar o modelo mais satisfatório e adequado para a predição. Os resultados indicaram que o desempenho das previsões utilizando o método estatístico de Box-Jenkins nos Produtos 1 e 3 foram superiores à aplicação dos modelos de rede neural MLP. Enquanto que para o Produto 2, o método de redes neurais alcançou melhores resultados. Nas análises estatísticas verificou-se que as séries apresentam padrões de comportamento referente à sazonalidade e oscilações, sendo possível observar que ambos os métodos apresentam resultados satisfatórios para cada característica de dados das séries temporais estudadas.
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Ferro, Luciano. "Aplicação da rede neural MLP (Multilayer Perceptron) em indústria de pisos e revestimentos do Pólo Cerâmico de Santa Gertrudes - SP /." Rio Claro, 2013. http://hdl.handle.net/11449/102925.
Full textAbstract:
Orientador: José Ricardo SturaroBanca: Paulo Milton Barbosa Landim
Banca: Ricardo Egydio de Carvalho
Banca: Alessandro Firmiano de Jesus
Banca: Alexandre Campane Vidal
Resumo: As Redes Neurais Artificiais se constituem numa alternativa à computação programada tradicional e foram aplicadas em quase todos os ramos do conhecimento humano. Em Geotecnologia, no entanto, ainda são escassas as aplicações de maneira que, com este trabalho, procura-se mostrar que elas também podem ser aplicadas em indústrias de pisos e revestimentos cerâmicos do Pólo Cerâmico de Santa Gertrudes, Estado de São Paulo. Para isso, foram utilizados corpos-de-prova elaborados, testados e analisados nas indústrias Triunfo Cerâmica e Rochaforte Cerâmica, com argilas oriundas de nove minas da região que constitui o Pólo Cerâmico de Santa Gertrudes, dentre aquelas que representavam toda a coluna estratigráfica da Formação Corumbataí com amostras bem diferenciadas. Os dados obtidos relativos às variáveis físicas foram gentilmente cedidos pelo proprietário das indústrias acima citadas e as variáveis físicas usadas neste estudo são a Densidade de Prensagem (DP), a Densidade Aparente de Corpos-de-Prova Secos (DAS), a Retração Linear de Secagem (RLS), a Retração Linear de Queima (RLQ), a Perda ao Fogo (PF), a Carga de Ruptura (CR), a Absorção de Água (Abs) e o Módulo de Resistência à Flexão (MRF). Para a análise, os corpos-de-prova foram submetidos a quatro temperaturas de queima 1000°C, 1020°C, 1040°C e 1060°C, onde cada um destes valores deu origem a uma rede neural MLP (Multilayer Perceptron) de três camadas, para as quais foi usada a Regra do Aprendizado de Retropropagação do Erro (Backpropagation, do original em inglês)
Abstract: Artificial Neural Networks constitute an alternative to traditional programmed computation and have been applied in almost all branches of human knowledge. However, they are rarely applied in Geotechnology, so this work aims to show that they can be applied in the flooring and ceramic tile industries in the Principial Ceramic Region of Saint Gertrudes, São Paulo State. For this purpose, proof specimens elaborated, tested and analyzed in the industries of Triunfo Cerâmica and Rochaforte Cerâmica were used. These proof specimens were composed of well differentiated clays from nine mines in the Principial Ceramic Region of Saint Gertrudes, and these mines are representative of all the stratigraphic column of the Corumbataí Formation. The data relative to physical variables were graciously provided by the owner of the above mentioned industries, and the physical variables used in this study are Pressing Density (DP), Bulk Density of Dry Specimens (DAS), Linear Shrinkage Drying (RLS), Linear Shrinkage Firing (RLQ), Loss on Ignition (PF), Tensile Strength (CR), Water Absorption (Abs) and Flexural Modulus of Resistance (MRF). For analysis, the proof specimens were subjected to four firing temperatures, 1000° C, 1020° C, 1040° C and 1060°C. Each one of these values gave rise to a neural network MLP (Multilayer Perceptron) of three tiers for which the Backpropagation rule of learning was used
Doutor
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Santos, Tatiana Fernanda Mousquer dos. "APLICAÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS E REDES NEURAIS EM UM AMBIENTE DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM." Universidade Federal de Santa Maria, 2014. http://repositorio.ufsm.br/handle/1/8316.
Full textAbstract:
Cloud computing has emerged to change the way computing is offered and used. Instead of having all the necessary hardware and software to manipulate and to store their data, users just need a mechanism to access the Internet. So, the efficient provisioning on demand of computational resources is a challenge to comply with the needs of users. Thus, there is a problem related to the lack of an underlying mechanism to assist a cloud management system to maintain acceptable levels of Quality of Service (QoS) pro-actively. In this context, this work makes a comparative analysis of the predictive ability of different statistical models in seeking to define the most suitable for resource provisioning in a cloud environment. In this way, linear time series techniques namely ARIMA and ARMAX and nonlinear ones based on neural networks so-called MLP and NARX were applied on a dataset of a cluster from Google. The prediction results of usage of cpu, disk and memory shown that the NARX neural network can predict with low error the expected values, being feasible for application in a provisioning mechanism of servers in cloud computing environments.A computação em nuvem surgiu para mudar a forma como a computação é oferecida e utilizada. Ao invés de possuir todo o hardware e software necessários para manipular e armazenar seus dados, os usuários apenas necessitam de um mecanismo que acesse a Internet. Com isso, o provisionamento eficiente de recursos computacionais sob demanda é um desafio para atender as necessidades dos usuários. Dessa forma, percebe-se que existe um problema relacionado à necessidade de mecanismos que auxiliem um sistema de gerenciamento de nuvem a manter níveis adequados de qualidade de serviço (QoS) de forma pro-ativa. Nesse contexto, este trabalho faz uma análise comparativa da capacidade de predição de diferentes modelos estatísticos com vistas a definir o mais adequado ao provisionamento de recursos em um ambiente de nuvem. Para isso, foram aplicadas técnicas de séries temporais lineares ARIMA e ARMAX e não lineares baseadas em redes neurais MLP e NARX em um dataset de um cluster de computadores da Google. Os resultados de predição de uso de cpu, memória e disco demonstraram que a rede neural NARX consegue predizer com baixo erro os valores esperados, sendo viável a sua aplicação em um mecanismo de provisionamento de servidores em ambientes de nuvem computacional
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Torelli, Daniele. "Functionals for TDDFT description of electron transport in nanostructures." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016. http://amslaurea.unibo.it/11143/.
Full textAbstract:
La Teoria di Densità Funzionale (DFT) e la sua versione dipendente dal tempo (TDDFT) sono strumenti largamente usati per simulare e calcolare le proprietà statiche e dinamiche di sistemi con elettroni interagenti. La precisione del metodo si basa su una serie di approssimazioni degli effetti di exchange correlation fra gli elettroni, descritti da un funzionale della sola densità di carica.
Nella presente tesi viene testata l'affidabilità del funzionale Mixed Localization Potential (MLP), una media pesata fra Single Orbital Approximation (SOA) e un potenziale di riferimento, ad esempio Local Density Approximation (LDA). I risultati mostrano capacità simulative superiori a LDA per i sistemi statici (curando anche un limite di LDA noto in letteratura come fractional dissociation) e dei progressi per sistemi dinamici quando si sviluppano correnti di carica.
Il livello di localizzazione del sistema, inteso come la capacità di un elettrone di tenere lontani da sé altri elettroni, è descritto dalla funzione Electron Localization Function (ELF). Viene studiato il suo ruolo come guida nella costruzione e ottimizzazione del funzionale MLP.