Modelling of the Automatic Depth Control Electrohydraulic System Using RBF Neural Network and Genetic Algorithm

The automatic depth control electrohydraulic system of a certain minesweeping tank is complex nonlinear system, and it is difficult for the linear model obtained by first principle method to represent the intrinsic nonlinear characteristics of such complex system. This paper proposes an approach to construct accurate model of the electrohydraulic system with RBF neural network trained by genetic algorithm-based technique. In order to improve accuracy of the designed model, a genetic algorithm is used to optimize centers of RBF neural network. The maximum distance measure is adopted to determine widths of radial basis functions, and the least square method is utilized to calculate weights of RBF neural network; thus, computational burden of the proposed technique is relieved. The proposed technique is applied to the modelling of the electrohydraulic system, and the results clearly indicate that the obtained RBF neural network can emulate the complex dynamic characteristics of the electrohydraulic system satisfactorily. The comparison results also show that the proposed algorithm performs better than the traditional clustering-based method

DETECÇÃO E DIAGNÓSTICO DE MASSAS EM MAMOGRAFIA: revisão bibliográfica

Resumo: O câncer de mama tem se tornado cada dia mais freqüente entre a população feminina acima dos 40 anos. Somente para o ano de 2011 são estimados, no Brasil, 49 mil novos casos. Uma das maneiras para detectar os tumores não palpáveis que causam câncer de mama é realizar uma radiografia (mamografia) das mamas. A  mamografia é atualmente a melhor técnica de detecção precoce de lesões não apalpáveis na mama com altas chances de ser um câncer curável. Sabe-se que as chances de cura do câncer de mama são, relativamente altas, se detectado nos estágios inicias. Entretanto, a sensibilidade desse exame pode variar bastante, em decorrência de fatores como qualidade do exame ou experiência do especialista. Dessa forma, a utilização de sistemas CAD e CADx tem contribuído para aumentar as chances de uma detecção e diagnósticos corretos, ou seja, uma segunda opinião, auxiliando os especialistas na tomada de decisões em um tratamento do câncer de mama. Este artigo faz uma revisão bibliográfica de trabalhos voltados para detecção e diagnóstico de massas.Palavras-chave: Massa. Mamografia. Detecção. Diagnóstico. Câncer de mama.MAMMOGRAPHY MASS DETECTION AND DIAGNOSIS: a surveyAbstract: Breast cancer has become increasingly common among the female population over 40 years old. Only for the year 2011 are estimated, in Brazil, 49 000 new cases. One way to detect non-palpable tumors that cause breast cancer is to perform an X-ray (mammogram) of the breasts. Mammography is currently the best technique for early detection of non-palpable breast lesions with high chances of being a curable cancer. It is known that the chances of a cure for breast cancer are relatively high if detected in early stages. However, the sensitivity of this exam can vary greatly due to factors such as quality of examination or experience of the specialist. Thus, the use of CAD systems and CADX has contributed to increase the chances of detection and correct diagnosis, working as a second opinion in treatment of breast cancer. This article is a literature review of studies focused on detection and diagnosis of masses.Keywords: Mass. Mammography. Detection. Diagnosis. Breast cancer.DETECCIÓN Y DIAGNÓSTICO DE MASAS EN UNA MAMOGRAFÍA: una revisión de la literatura Resumen: El cáncer de mama se ha tornado cada vez más común entre la población femenina de más de 40 años. Sólo para el año 2011 se estima que en Brasil habrán 49 000 nuevos casos. Una forma de detectar tumores no palpables que causan el cáncer de mama es realizar una radiografía (mamografía) de los senos. La mamografía es actualmente la mejor técnica para la detección precoz de lesiones mamarias no palpables, con altas posibilidades de ser un cáncer curable. Se sabe que las posibilidades de una cura para el cáncer de mama son relativamente altas si se detecta en etapas tempranas. Sin embargo, la sensibilidad de esta prueba pueden variar considerablemente debido a factores como la calidad de los exámenes o la experiencia del especialista. Por lo tanto, el uso de sistemas CAD y CADX ha contribuido a aumentar las posibilidades de  detección y el diagnóstico correcto, o una segunda opinión, ayudando a los expertos en la tomada de decisiones en el tratamiento del cáncer de mama. Este artículo es una revisión de la literatura de trabajos sobre detección y diagnóstico de masas.Palabras clave: Masa. Mamografía. Detección. Diagnóstico de cáncer de mama

Microgenetic algorithms and artificial neural networks to assess minimum data requirements for prediction of pesticide concentrations in shallow groundwater on a regional scale

Artificial neural networks (ANNs) have been extensively used for forecasting problems involving water quantity and quality. In most cases, the geometry and model parameters of the ANN are set using a trial-and-error approach to achieve better network generalization ability, whereby the available data are divided arbitrarily into training, testing, and validation subsets. It has been shown that using the arbitrary sample selection method to assign samples into the training subset commonly results in the inclusion of samples from densely clustered regions and omission of samples from sparsely represented regions. This paper presents a systematic approach using the self-organizing map (SOM) clustering technique that identifies which samples and determines how many samples should be included in each of the three subsets required by ANN for optimum predictive performance efficiency. In addition, this paper presents the microgenetic algorithms (mGA) that optimize ANN’s geometry and model parameters in terms of the correlation coefficient (R). In the sensitivity analysis, mGA model parameters are found to be least sensitive to the optimum R value, while ANN’s predictive performance is significantly affected by (1) the poor selection of its geometry and model parameters and (2) the arbitrary selection of samples for the three subsets of data used. It is demonstrated that the mGA-ANN model using the SOM technique for data division outperforms the mGA-ANN model using arbitrary data division. For the training subset, the model using the SOM technique identifies samples that are representative of the region, requiring only 20% of the total samples, whereas the arbitrary sample selection method requires 50–90%. Because resampling on a regional scale is expensive and time consuming, substantial cost and time could be saved if resampling could be done only on the 20% representative drinking water wells

Generación de sistemas basados en reglas mediante programación genética

El objetivo fundamental de esta tesis de fin de máster es la construcción de un algoritmo de generación automática de sistemas basados en reglas mediante técnicas evolutivas, y su aplicación a la resolución del problema de detección de lesiones de rodilla a partir de curvas isocinéticas. Se presentan dos técnicas diferentes de generación de sistemas basados en reglas a través de programación genética guiada por gramáticas: la primera genera directamente sistemas basados en reglas y la segunda genera indirectamente sistemas basados en reglas difusas representados a través de redes de neuronas difusas. Se introduce un sistema de codificación de individuos específico de cada técnica, una gramática libre de contexto que permite la generación de individuos sujetos a dicha codificación y un método de evaluación de individuos especializado para el problema de detección de lesiones de rodilla. Asimismo, se presenta un nuevo método de análisis de series temporales de longitud variable que permite convertir una curva isocinética en un vector de dimensión finita, procesable por los generadores automáticos de sistemas basados en reglas. La aplicación de las técnicas desarrolladas en esta tesis permite la construcción de sistemas basados en reglas y sistemas basados en reglas difusas, a partir de un conjunto de datos de entrenamiento pertenecientes a un dominio de aplicación cualquiera. Estas técnicas permiten la generación de bases de conocimiento de forma automática reduciendo el coste asociado a los métodos tradicionales de educción de conocimientos, los cuales son altamente dependientes del experto del dominio. Los resultados de investigación presentados en este trabajo suponen un avance dentro del área relacionada con la construcción de sistemas inteligentes robustos: sistemas capaces de adaptarse a diferentes dominios o a los cambios que se puedan producir, facilitando el proceso de mantenimiento y actualización constante de una base de conocimiento