Engenharia Elétrica
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Tese Um agrupamento de modelos conexonistas por meio de sinapses artificiais e suas aplicações no mercado de criptomoedas(2020) Vilão Júnior, C. O.Este trabalho propõe um algoritimo, chamado de CMEAS, tem inspiração biológica focada na forma que o crescimento de axônios neuronais atinge seu destino sináptico em outras redes de neurônios. Esse crescimento segue caminhos específicos no cérebro de animais, definidos por determinadas proteínas. O CMEAS foi desenvolvido para agrupar duas redes neurais convolucionais, treinadas a priori em dois tópicos que influenciam simultâneamente o mercado de criptomoedas, como o tópico de notícias e de cotações. O meio pelo qual as redes são agrupadas, ocorre usandose conexões externas às redes originais, para se conectar aos neurônios internos de cada rede. Duas vertentes foram propostas para o treinamento do CMEAS, sendo um com aprendizado supervisionado e outro com aprendizado por reforço. Os resultados comprovados pelos testes de Wilcoxon, demonstram que o CMEAS teve melhor fator de lucro e índice sharpe superior nos experimentos em relação aos algoritimos de agrupamento clássico por meio de votação e redes profundas usadas de forma individual, o algoritimo, também, foi superior em todas as métricas da estratégia compra e retêm (buy and hold), além disso, o algoritimo obteve resultados próximos, porém, melhores que os da CNN-LSTM considerada estado da arte, dadas as métricas utilizadasDissertação Um sistema de visão computacional monocular para um robô móvel humanóide(2015) Vilão Júnior, C. O.Uma única imagem representa um conjunto de dados de tamanho considerável e tipicamente várias operações precisam ser feitas em cada pixel da referida imagem. Em uma estrutura de vídeo, a qual pode ser descrita como uma sucessão de várias imagens, esta tarefa torna-se ainda mais difícil, já que a taxa de quadros analisadas necessita ser mantida mesmo com a câmera em movimento. Este trabalho descreve um sistema de visão monocular para quatro robôs humanoides desenvolvidos para participar da liga humanoide na categoria KidSize, da Robo-Cup. O sistema de visão proposto permite que os robôs acompanhem uma bola e detectem companheiros e adversários, fornecendo informações como distâncias e orientações de todos esses objetos simultaneamente, de forma que, todos os processos possam ser executados em tempo real com diferentes resoluções de câmera. Devido a mudança constante de regras da competição, aumentando cada vez mais a complexidade do ambiente, o uso de técnicas de alto nível começam a parecer atraentes. Dessa forma o uso do Haar-Adaboost e do HOG-SVM para detecção de objetos pertencentes ao jogo, apresentaram resultados relevantes. Técnicas de baixo, médio e alto nível foram utilizadas em nossos robôs com poucas adversidades, com taxa de quadros por segundo condizentes com um robô de ação rápida e com a capacidade de generalização e identificação dos objetos demonstrados nas Curvas de Características de Operação do Receptor (ROC)