Tomographic Image Reconstruction of Fan-Beam Projections with Equidistant Detectors using Partially Connected Neural Networks

We present a neural network approach for tomographic imaging problem using interpolation methods and fan-beam projections. This approach uses a partially connected neural network especially assembled for solving tomographic\ud reconstruction with no need of training. We extended the calculations to perform reconstruction with interpolation and to allow tomography of fan-beam geometry. The main goal is to aggregate speed while maintaining or improving the quality of the tomographic reconstruction process

Iterative Application of the aiNET Algorithm in the Construction of a Radial Basis Function Neural Network

This paper presents some of the procedures adopted in the construction of a Radial Basis Function Neural Network by iteratively applying the aiNET, an Artificial Immune Systems Algorithm. These procedures have shown to be effective in terms of i) the free determination of centroids inspired by an immune heuristics; and ii) the achievement of appropriate minimal square errors after a number of iterations. Experimental and empirical results are compared aiming at confirming (or not) some hypotheses

An Application of Clustering Analysis to International Private Indebtedness

This paper presents a procedure for clustering analysis that combines Kohone’s Self organizing Feature Map (SOFM) and statistical schemes. The idea is to cluster the data in two stages: run SOFM and then minimize the segmentation dispersion. The advantages of proposed procedure will be illustrated through a synthetic experiment and a real macroeconomic problem. The procedure is then used to explore the relationship between private indebtedness and some macroeconomic variables commonly used to measure macroeconomic performance. The experiences of thirty-nine countries in the early nineties are analyzed. The procedure outperformed others clustering techniques in the job of identifying consistent groups of countries from the economic and statistical viewpoints. It found out similarities in different countries concerning their respective levels of private indebtedness when added to well accepted parameters to measure macroeconomic performance.Vector quantization, Clustering, Self-Organizing Feature Map,Macroeconomic Performance, Private Indebtedness.

Algumas aplicações da Inteligência Artificial em Biotecnologia

The present work is a revision about neural networks. Initially presents a little introduction to neural networks, fuzzy logic, a brief history, and the applications of Neural Networks on Biotechnology. The chosen sub-areas of the applications of Neural Networks on Biotechnology are, Solid-State Fermentation Optimization, DNA Sequencing, Molecular Sequencing Analysis, Quantitative Structure-Activity Relationship, Soft Sensing, Spectra Interpretation, Data Mining, each one use a special kind of neural network like feedforward, recurrent, siamese, art, among others. Applications of the Neural-Networks in spectra interpretation and Quantitative Structure-activity relationships, is a direct application to Chemistry and consequently also to Biochemistry and Biotechnology. Soft Sensing is a special example for applications on Biotechnology. It is a method to measure variables that normally can’t be directly measure. Solid state fermentation was optimized and presenting, as result, a strong increasing of production efficiency.O presente trabalho é uma revisão sobre redes neurais. Inicialmente apresenta uma breve introdução a redes neurais, lógica difusa, um breve histórico, e aplicações de Redes Neurais em Biotecnologia. As subáreas escolhidas para aplicação das redes neurais são, Otimização da Fermentação no Estado-Sólido, Sequenciamento de DNA, Análise Molecular Sequencial, Relação Quantitativa Strutura-Atividade, Sensores inteligentes, Interpretação de espectros, Mineração de Dados, sendo que cada um usa um tipo especial de rede neural, tais como feed forward, recorrente, siamesa, art, entre outros. Aplicações de Redes Neurais em interpretação de espectros e Relação Quantitativa Estrutura-Atividade, como uma aplicação direta à química e consequentemente também para a Bioquímica e Biotecnologia. Os sensores Inteligentes são um exemplo especial de aplicação em Biotecnologia. É um método de medir variáveis que normalmente não podem ser medidas de forma direta. Fermentações no Estado-sólido foram otimizadas e, apresentaram como resultado um forte aumento do rendimento na produção final

Redes neurais LSTM e modelo GARCH: uma abordagem conjunta para previsão de retornos

A ideia principal do trabalho é analisar a performance de previsão do retorno de ações, particularmente da ação PETR3. Primeiramente, para prever os retornos futuros, foi usado um tipo de rede neural chamada de redes neurais recorrentes, especificamente neurônios do tipo LSTM. Depois são estimados modelos GARCHs para a série e são usados suas variâncias condicionais como novos inputs para as redes neurais, transformando assim um problema de regressão univariado em um problema multivariado usando os mesmos dados iniciais. As redes neurais LSTM, em geral, apresentaram melhores resultados em comparação ao próprio GARCH e as redes neurais com GARCH como input

DETECÇÃO DE ANIMAIS BOVINOS UTILIZANDO IMAGENS AÉREAS POR MEIO DE REDES NEURAIS

Atualmente com a evolução da tecnologia, muitas áreas que abrangem a agropecuária estão aderindo ao uso de drones profissionais que possuem diversas ferramentas que auxiliam no monitoramento. Com o avanço das Redes Neurais, diversos pesquisadores estão optando em utilizar redes neurais para efetuar detecção de objetos. Como a contagem de animais bovinos requer tempo e esforço físico, além de ser arriscado em determinadas situações, com a utilização de imagens aéreas e de redes neurais, essa atividade torna-se mais viável e com um gasto de tempo menor. Neste trabalho o foco está em detectar animais bovinos utilizando duas redes neurais, com imagens aéreas capturadas por meio de um drone

Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.

Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.SBIAgro 2013

Rede neural por convolução para reconstrução estéreo

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.Para a modelagem de redes neurais para aplicações de problemas invariantes à translação utilizamos restrições de compartilhamento de pesos. Redes neurais com estas restrições são chamadas de Redes Neurais com Pesos compartilhados. O compartilhamento de pesos equivalentes à operação de convolução, permitindo que se utilize diversas técnicas que aceleram o cálculo desta. Esta equivalência é o motivo pelo qual estas redes neurais também são chamadas de Redes Neurais por Convolução. Este trabalho implementa o modelo de Rede Neural por Convolução em uma linguagem apropriada, permitindo a criação de novas topologias de forma flexível, simples e rápida. Supõe-se que nos estágios iniciais do córtex visual ocorra a reconstrução da informação tridimensional a partir de diversos aspectos, entre eles a visão estereoscópica, sombreamento, sobreposição de objetivos, textura, perspectiva e movimento. Em uma Segunda linha, este trabalho apresenta uma extensão do modelo de Rede Neural por Comvolução utilizando características específicas do cálculo de convolução - a transformada de Fourier