A Novel Approach of Rough Conditional Entropy-Based Attribute Selection for Incomplete Decision System

Pawlak's classical rough set theory has been applied in analyzing ordinary information systems and decision systems. However, few studies have been carried out on the attribute selection problem in incomplete decision systems because of its complexity. It is therefore necessary to investigate effective algorithms to deal with this issue. In this paper, a new rough conditional entropy-based uncertainty measure is introduced to evaluate the significance of subsets of attributes in incomplete decision systems. Furthermore, some important properties of rough conditional entropy are derived and three attribute selection approaches are constructed, including an exhaustive search strategy approach, a heuristic search strategy approach, and a probabilistic search strategy approach for incomplete decision systems. Moreover, several experiments on real-life incomplete data sets are conducted to assess the efficiency of the proposed approaches. The final experimental results indicate that two of these approaches can give satisfying performances in the process of attribute selection in incomplete decision systems

Aplicação de Conceitos de Conjuntos Aproximados na Adaptação da Constante de Filtro de Controladores IMC.

Este trabalho apresenta um novo método de adaptação da constante de filtro de controladores IMC (Internal Model Control) utilizando conceitos da área dos Conjuntos Aproximados (Rough Sets). A técnica IMC tem alcançado boa aceitação como metodologia eficiente na sintonia de controladores industriais, uma vez que a estrutura de controle resultante pode ser convertida em uma função equivalente de um controlador PID (Proporcional, Integral e Derivativo), estrutura essa muito comum em aplicações reais. Pode-se citar ainda sua simplicidade, robustez e alta capacidade de adaptabilidade. A Teoria dos Conjuntos Aproximados vem sendo aplicada a vários campos das ciências e engenharias com o objetivo de condensar conjuntos de dados, possibilitando representações mais concisas e interpretações mais claras das informações resultantes. Com o objetivo de exemplificar a metodologia proposta, a mesma será aplicada a um sistema de controle nível. Serão feitas simulações com o controlador proposto, e os resultados obtidos serão confrontados com controladores IMC convencionais com diferentes valores de parâmetros do filtro dos controladores empregados. Além dos resultados das simulações numéricas, o método será empregado a um sistema de nível real que será controlado por um sistema de controle desenvolvido em ambiente LabView. Os resultados serão confrontados novamente aos obtidos com controladores IMC convencionais, mas dessa vez aplicados ao mesmo sistema de nível real. A obtenção do modelo matemático do sistema de nível será realizada por meio de técnicas de identificação de sistemas e conhecimentos a priori do comportamento de processos desta natureza

Modelagem de Sistemas MIMO baseada em Conjuntos Aproximados.

A modelagem de sistemas dinâmicos é de grande importância em vários campos das ciências e engenharias. Os métodos clássicos de modelagem de sistemas são baseados em modelos matemáticos acurados. Entretanto, para sistemas complexos com características não lineares e/ou parâmetros variantes no tempo, a obtenção dos modelos correspondentes não é uma tarefa trivial. Os modelos baseados em regras têm uma característica importante em relação aos modelos gerados pelos métodos estatísticos clássicos e os modelos gerados por intermédio de redes neurais artificiais. Essa característica consiste na facilidade com que o conhecimento embutido em cada modelo pode ser interpretado, visto que o conhecimento está todo abstraído em regras cuja sintaxe é muito próxima da linguagem humana. Essa característica confere a esses modelos a capacidade de serem facilmente inseridos em sistemas computacionais gerais. Diferentemente dos métodos de análise de dados convencionais, que frequentemente utilizam procedimentos estatísticos, abordagens com conjuntos aproximados são baseadas em técnicas de mineração de dados visando à extração de conhecimentos (Tay e Shen, 2002). A Teoria dos Conjuntos Aproximados (Rough Sets) foi introduzida por Pawlak com dois objetivos principais: revelar estruturas pertinentes em conjuntos de dados e classificar objetos (Pawlak, 1982). Através de uma revisão bibliográfica, verificou-se que não é comum trabalhos sobre conjuntos aproximados abordando questões relacionadas com a modelagem de sistemas estáticos ou dinâmicos que utilizam variáveis contínuas ou amostradas, principalmente em relação a sistemas lineares e não lineares, em especial para sistemas com múltiplas variáveis de entrada e de saída (sistemas MIMO) (Pinheiro 2009, Pinheiro et al., 2010a). Então, neste trabalho será apresentada uma proposta para construção de modelos baseados em regras de sistema MIMO. Para a validação da modelagem, serão apresentados exemplos de modelos não lineares com duas variáveis de entrada e duas de saída, de um modelo discreto e um modelo contínuo de um sistema de nível real (tanques acoplados). Para fins de comparação com a modelagem proposta, serão utilizados modelos fuzzy Takagi-Sugeno com estruturas do tipo ANFIS (Adaptative Network Based Fuzzy Inference System) (Jang 1993)

Contribuições a Aplicações Práticas de Sistemas de Controle por Modos Deslizantes.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de duas abordagens com a finalidade de auxiliar o projeto e a aplicação prática de sistemas de controle por modos deslizantes. As metodologias foram desenvolvidas com o objetivo de se obter malhas de controle que apresentam as características de robustez relacionadas aos sistemas de controle por modos deslizantes em processos com comportamentos não lineares ou com variações de parâmetros e na presença de distúrbios externos. Buscou-se uma relativa simplicidade nos procedimentos de projeto e algoritmos de controle que diminuam as dificuldades associadas às aplicações práticas dessas estruturas de controle. Entre essas dificuldades, pode-se citar a atenuação ou eliminação do fenômeno conhecido como chattering, que é responsável por efeitos negativos nessas malhas de controle, tais como a excitação de dinâmicas não modeladas, a deterioração do desempenho do controlador, o aumento do desgaste em partes mecânicas móveis e perdas por dissipação de calor em circuitos elétricos de potência. Uma das contribuições deste trabalho corresponde ao desenvolvimento de um procedimento de sintonia para sistemas de controle por modos deslizantes em processos que possam ser aproximados por modelos de ordem reduzida (primeira ordem). O procedimento desenvolvido fornece meios para escolher os valores dos ganhos da lei de controle utilizada de modo que as malhas de controle resultantes apresentem respostas adequadas, evitando circunstâncias que podem resultar em sistemas com respostas lentas ou oscilatórias. Outra contribuição desenvolvida diz respeito à aplicação de conceitos da Teoria dos Conjuntos Aproximados na realização de estruturas de controle por modos deslizantes. O procedimento desenvolvido pode ser utilizado na substituição de estruturas mais complexas que empregam técnicas de inteligência artificial, resultando em algoritmos de controle mais simples e, portanto, de mais fácil realização prática. Para comprovar a viabilidade prática dos procedimentos desenvolvidos, são apresentados resultados de ensaios reais realizados em um sistema de nível em escala reduzida