Engenharia Elétrica
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- Cubo analisador paraconsistente com filtro de evidências e análise temporal(2023) Côrtes, Hyghor, MirandaInformações incertas e inconsistentes estão frequentemente presentes na entrada de qualquer sistema do mundo real que dependa de várias fontes de dados. Informações de grandezas físicas obtidas de rede de sensores, e sua interpretação por agentes artificiais inteligentes, em sistemas de engenharia, estão sujeitas à existência de inconsistências. Isso ocorre pois raciocinar com informações inconsistentes é impossível na lógica clássica, lógica intuicionista ou sistemas similares que respeitam o princípio da explosão e a lei da não-contradição. Uma família de lógicas não clássicas, chamadas de Lógicas Paraconsistentes, formaliza a ideia de que mesmo a partir de premissas inconsistentes, conclusões úteis podem ser tiradas. Neste contexto, a Lógica Paraconsistente com Anotação de Dois Valores (LPA2v), que utiliza um par de evidências favorável e desfavorável como anotações, tem sido particularmente bem-sucedida em aplicações de engenharia (por meio de implementação de algoritmos em sistemas informatizados). Estruturas chamadas Para-Analisadores podem ser construídas com essa lógica que fornece meios adequados para analisar o valor de verdade de uma proposição P sob evidências conflitantes/contraditórias. O trabalho relatado nesta tese estende os Para-Analisadores tradicionais com um filtro de evidências. Este novo modelo pode ser representado como uma estrutura de cubo representando vários reticulados de Para-Analisadores atribuídos à qualidade da evidência, que é atualizada de acordo com as medições realizadas em tempo de execução. A estrutura de análise paraconsistente tridimensional assim definida é chamada Cubo Analisador Paraconsistente com Filtro de Evidências e Análise Temporal (CAPet). Neste trabalho, ainda, conjuntos de CAPet são interligados formando Redes de Cubos Analisadores Paraconsistentes com Filtro de Evidências e Análise Temporal (chamadas de CAPetNETs), com o intuito de resolver problemas práticos complexos de engenharia. Para demonstração de resultados, como exemplo prático de engenharia de aplicação de CAPetNETs, nesta tese foi utilizado um problema de classificação de condições de operação de equipamentos em redes de dados de controle e supervisão de sistema elétrico. Neste contexto, distintas topologias de CAPetNETs foram definidas com o objetivo de identificar diversos tipos de falhas em equipamentos de rede de dados. A consolidação da inferência das CAPetNETs para cada equipamento permitiu uma identificação precisa da condição de operação dos equipamentos. Resultados em sistemas simulados mostram que as redes de CAPets são eficazes para lidar com inconsistências sem banalizar as inferências, além de fornecer uma decisão mais informada (mais fina) sobre classificação de condições de operação de equipamentos da rede de dados do exemplo prático, quando comparado com um Para-Analisador tradicional que não leva em consideração o filtro de evidências
- Machine learning methods for vessel type classification with underwater acoustic data(2022) Domingos, Lucas Cesar FerreiraA identificaçãodeembarcaçõesemambientesdetráfegocontroladopodeserbenéfica para manutençãodabiodiversidadeeproteçãodosambientescosteirosderegiõesprotegidas, gerandocontribuiçõesparaacomunidadelocaleparaoecossistema.Nesseâmbito,vê-se latente anecessidadedemelhorestécnicasdeidentificaçãoeclassificaçãodeembarcações, proporcionando mecanismosparamelhoradestessistemas.Sinaissonorossubaquáticossão mais difíceisdeseremmascaradosouomitidosduranteanavegaçãodeumaembarcaçãoquando comparados comoutrasfontesdedados,proporcionandoumafonteconfiáveleresistentea fraudes parasistemasdeclassificação,porém,estessofreminterferênciasdascondiçõesdomeio em queseencontram.Nestetrabalho,umametodologiafoipropostapararealizaraclassificação de sinaissonorossubaquáticosprovenientesdeembarcaçõesutilizandotécnicasdeaprendizado de máquina,considerandotambémasvariáveisambientais,comoadistânciaentreoshidrofonese as embarcações.Umacomparaçãorelativaàperformancedasredesneuraisconvolucionaismais comuns foirealizadautilizandoaarquiteturadaVGGedaResNet18.Tambémforamrealizadas comparações entreostrêsfiltrosdepré-processamentoscomumentepresentesnaliteratura,os espectrogramasMel,osfiltrosGamma,eatransformadadeconstanteQ,proporcionandoum estudosobreoimpactodetaisvariáveisnaclassificaçãofinal.Devidoaescassezdeconjuntos de dadosanotadosparaestudodesteproblema,umconjuntodedadosanotadosfoiproposto utilizando comobaseossinaissonorosdainiciativaOceanCanadaNetwork.Osresultados obtidos atingiramaacuráciade94.95%noconjuntodedadospropostousandoCQTcomofiltro de pré-processamentoparaumaredeneuralconvolucionalbaseadanaResNet.Oscódigosfontes para reproduçãodostestes,assimcomoparaobtençãododataset,estãodisponibilizadosde maneira gratuita e pública para fins acadêmicos
- Collaborative spatial reasoning for environment mapping using unmanned aerial vehicles(2022) Sécolo, A. C.The goal of this project is the investigation of existing spatial reasoning formalism for collaborative systems, in order to interpret a scene from multiple viewpoints in the task of environment mapping. Motivated by the increasing need of interaction between humans and robots, Qualitative Spatial Reasoning (QSR) theories are integrated into a single formalism for modeling the perceptions of remotely operated Unmanned Aircraft Vehicles (UAV). Qualitative theories enables the exchange of information between humans and robotic agents, so that they can perform tasks in collaborative missions involving searching and monitoring objectives in agriculture, natural disasters, searching and rescue tasks, among others. The combination of the studied spatial theories led to the development of two formalism: the LH Interval Calculus and the Collaborative Spatial reasoning. LH Interval Calculus consists in the combination of Region Connection Calculus and Allen’s Interval Algebra to describe the relations of two objects from an aerial point of view. Collaborative Spatial Reasoning combines the Cardinal Direction Calculus with LH Interval Calculus to the task of environment mapping where agents have a partial view of the scene. UAVs equipped with cameras are the platform used to test the formalism of this project, capturing images with a partial view of the environment, from different directions of flight. The results obtained showed that the two formalism proposed were successful in the task of mapping the environment
- Avaliação de movimentos na patinação artística com identificação e interpretação de resultados automáticas(2019) Bittar, L. M. V. R.A patinação artística é um esporte que apresenta forte combinação de elementos técnicos e artísticos. Seu sistema de avaliação envolve critérios objetivos, como o julgamento da execução de elementos técnicos, e subjetivos, como interpretação, composição e performance. O objetivo deste trabalho é apresentar uma proposta para identificação e avaliação automática de performances da patinação artística, inicialmente baseada nos critérios objetivos de julgamento do domínio, realizada por modelos artificiais. São utilizadas diversas técnicas de visão computacional, redes neurais artificiais e algoritmos classificadores para aprendizado supervisionado de máquina. Imagens são obtidas através de vídeos de competições oficiais de patinação artística, de forma a descrever em quadros a execução completa de elementos técnicos apresentados; a técnica de segmentação de imagens graph-cut interativo é aplicada nos quadros obtidos, de forma a separar o atleta do plano de fundo; imagens quadro-a-quadro são montadas para a criação de um conjunto de dados composto por 90 imagens com execução quadro-a-quadro de dois diferentes elementos técnicos (Triple Axel e Quad Toe); redes neurais profundas pré-treinadas (ResNet e Xception) são utilizadas para a extração de atributos de alto e baixo nível das imagens; por fim, modelos classificadores são treinados de forma supervisionada com os atributos previamente extraídos, possibilitando a identificação do elemento técnico apresentado e a avaliação obtida (pontuação acima ou abaixo do valor base do elemento). Através da combinação dessas técnicas e da avaliação de diferentes abordagens do problema, os modelos avaliados se mostraram capazes de identificar o elemento sendo realizado e avaliar a qualidade de execução dos elementos em relação aos seus valores base. Esta proposta visa contribuir para a ainda pouco explorada área de avaliação da qualidade de ações, atuando também como base e incentivo para desenvolvimento de futuros trabalhos que visem a aplicação de tecnologia para assistência de atletas, técnicos e jurados do esporte
- Interpretação de situações de risco em cenas de tráfego de veículos utilizando lógica probabilística(2019) Oliveira, A. A.A desatenção ou erro de motoristas atrasam suas reações em situações de risco em que uma frenagem é necessária para se evitar uma colisão (Roadmap, 2017). Essa é uma razão do crescimento da utilização de sistemas de assistência ao motoristas disponíveis nos automóveis atualmente. De fato os motoristas desejam carros mais seguros, um outro fator que contribui para a ampliação da utilização desses sistemas é regulatório, uma vez que serão obrigatórios nos países da comunidade Europeia e nos Estados Unidos a utilização de no mínimo sistemas de freio de emergência (Roadmap, 2017). Este trabalho apresenta um sistema de assistência ao motorista, que se utiliza da fusão de dados, capaz de gerar um alerta preventivo de risco de colisão. O sistema é capaz de raciocinar sobre o contexto de tráfego de veículos, utilizando-se uma base de conhecimento sobre direção defensiva, definida pelo autor. Com o uso de uma rede neural convolucional, este trabalho segmenta e classifica veículos em um contexto de tráfego. Através de técnicas de visão computacional, em especial a transformada Hough, as faixas de rolagem são segmentadas para discretização da cena em relação à posição espacial. Combinando as informações obtidas pela rede neural convolucional e da segmentação das faixas de rolamento, é possível discretizar as posições de todos os veículos da cena. Essa junção de informações são evidências para que o sistema, codificado em lógica probabilística usando-se ProbLog, realize a inferência do risco. O sistema foi avaliado em duas diferentes sequências de cenas, onde foram avaliados 10 diferentes limiares de risco, comparando-os com o limiar de um especialista. O resultado mostrou valor de Precisão 1 e Revocação 0.906 para a cena 1, e para a cena 2 Precisão 0.579 e Revocação 0.879, o que mostra que este tipo de solução utilizando-se lógica probabilística é promissora
- Prova de correção do algoritmo oASP (MDP) utilizando representação diagramática(2019) Saturno, A. G.
- Diagnose de motores diesel por meio de redes Bayesianas:(2008) Gomes, Cleber Willian
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