Neural Networks Computer Science
Mostrando 13-24 de 50 artigos, teses e dissertações.
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13. Ensaios de ondas ultrassônicas e redes neurais artificiais na avaliação da resistência à compressão do concreto
Stripping of formworks in reinforced concrete structures can only be done when concrete is hardened enough to carry the loads without generating unacceptable deformations. These are two important demands from Brazilian Code NBR 14931-2004. To get those conditions the structural design engineer should inform the building engineer the minimum values of compres
Publicado em: 2010
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14. Um modelo para sistemas especialistas conexionistas híbridos
O presente trabalho descreve um modelo híbrido para sistemas especialistas classificatórios que Integra os mecanismos de representação de conhecimento de frames e de redes neurais, assimilando qualidades inerentes de cada um dos dois paradigmas. O mecanismo de frames fornece tipos construtores flexíveis para a modelagem do conhecimento do domínio, enqu
Publicado em: 2010
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15. Aprendizagem em sistemas hibridos / Learning in hybrid systems
O presente trabalho apresenta dois novas modelos conexionistas, baseados na teoria da adaptação ressonante (ART): Simplified Fuzzy ARTMAP e Semantic ART (SMART). Descreve-se a modelagem, adaptação, implementação e validação destes, enquanto incorporados ao sistema hibrido HYCONES, para resolução de problemas de diagnostico medico em cardiopatias co
Publicado em: 2010
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16. Redes neurais artificiais como ferramenta de apoio ao desenvolvimento de meios de produção de biossurfactantes
Redes neurais artificiais foram usadas para modelar processo de produção de biossurfactantes por Candida lipolytica UCP 0988, usando óleo diesel como fonte de carbono. A modelagem foi realizada a partir de dados de planejamento fatorial completo 24 - constituído por 20 ensaios, incluindo 4 repetições no ponto central - tendo como variáveis independent
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 24/08/2009
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17. Modelagem e otimização de digestores kraft descontinuos utilizando redes neurais e modelo hibrido-integração de processos em tempo real / Modeling and optimization of descontinuous kraft digesters using neural networks and hybrid model-integration of processes in real time
Neste trabalho foram desenvolvidos três modelos para predição de Número Kappa (Modelo Determinístico, Modelo Neural e Modelo Híbrido). O Modelo determinístico inclui transferência de massa e reações cinéticas intrínsecas baseadas em reações paralelas de lignina, celulose e hemicelulose. Este divide o processo de deslignificação em 3 estágios
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 26/06/2009
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18. Previsão de series de vazões com redes neurais artificiais e modelos lineares ajustados por algoritmos bio-inspirados / Forecast of seasonal streamflow series with artificial neural networks and linear models adjusted for bio-inspired algorithms
O Sistema Elétrico é um dos pilares do desenvolvimento tecnológico e industrial de uma nação. Dessa forma, é necessário gerir de uma maneira eficiente todos os recursos necessários para obtenção de energia elétrica. Os recursos hídricos se tornam essenciais já que o parque gerador brasileiro é predominantemente hidráulico. Neste contexto, o es
Publicado em: 2009
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19. Redes neurais e diferentes métodos de assimilação de dados em dinâmica não linear / Neural networks and different methods of data assimilation in dynamic nonlinear
Técnicas de assimilação de dados são essenciais para sistemas operacionais de previsão baseados em modelos físico-matemáticos. De modo simplificado pode-se dizer que a assimilação de dados é a ciência de ter uma adequada combinação de dados de um modelo matemático de previsão com dados de observação do sistema em estudo. Este trabalho propõ
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 22/02/2008
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20. Abordagem neurofuzzy para modelagem de sistemas dinamicos não lineares / Neurofuzzy approach for nonlinear dynamical systems modeling
This work suggests a systematic procedure to develop models of complex nonlinear dynamical systems using neural fuzzy networks. The neural fuzzy networks are able to extract knowledge from input/output data and to encode it explicitly in the form of if-then rules. Therefore, linguistic models are obtained in a form suitable for human understanding. Two new c
Publicado em: 2008
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21. Especificação de uma ferramenta de previsão de demanda para equipamentos de infra-estrutura de telecomunicações
Over the past decades the telecommunication market hás been more and more deregulated and competitive, while more and more telecommunicatios techonologies are available for the users. Companies operating in these markets have to rely on demand forecasts to justify their level of investmants and ensure the capacity availability at the right time. With so man
Publicado em: 2008
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22. Aplicação de redes neurais artificiais na ciência e tecnologia de alimentos : estudo de casos
Artificial Neural Networks (ANNs) are a non algorithm computing method capable of solving complex problems, getting better results than mathematical methods. The artificial neural networks has been used in many areas of technology and food science, most of them in classification problems, prediction, pattern recognition and control. This study approach two d
Publicado em: 2008
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23. Modelagem espaço temporal do uso do solo e potencial de erosão no Vale do Ribeira / Spatio temporal modeling the soil use and potential of erosions in the Ribeira Valley
This paper comprises an experiment to map hidden patterns in multi-source data that could be associated with Pb geochemical soil anomalies. The study area is confined between the Apiaí Fold-Belt, hosts numerous Pb and Zn deposits; it was under the influence of regional Pb mining and Pb refinery factory activities until 1995; and exhibits soils enriched in P
Publicado em: 2008
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24. Redes neurais e diferentes métodos de assimilação de dados em dinâmica não linear / Neural networks and different methods of data assimilation in dynamic nonlinear
Técnicas de assimilação de dados são essenciais para sistemas operacionais de previsão baseados em modelos físico-matemáticos. De modo simplificado pode-se dizer que a assimilação de dados é a ciência de ter uma adequada combinação de dados de um modelo matemático de previsão com dados de observação do sistema em estudo. Este trabalho propõ
Publicado em: 2008