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

Redes neurais artificiais (RNA) para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite: treinamento e definição de arquiteturas.

A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. O objetivo deste trabalho é definir um procedimento de classificação automática utilizando Redes Neurais Artificiais para identificação de áreas cafeeiras em imagens de satélite da região de Machado-MG, que se encontra entre as mais importantes regiões cafeeiras do Sul de Minas

Métodos de seleção de comprimentos de onda e redes neurais artificiais como estratégias de calibração em espectroscopia de emissão ótica induzida por laser.

bitstream/CNPDIA-2009-09/11029/1/BPD18_2007.pd

Uso de técnicas de redes neurais em instrumentação para astronomia

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2014.O uso de Óptica Adaptativa está se tornando cada vez mais importante para o aproveitamento máximo dos telescópios, e será obrigatória para os telescópios gigantes de nova geração. Neste documento serão descritos os projetos trabalhados no desenvolvimento de técnicas para óptica adaptativa utilizando redes neurais artificiais. Para a técnica de campo amplo MOAO apresentamos uma técnica com redes neurais artificiais capaz de executar tomografia como outras técnicas existentes, mas com o benefício de não necessitar de conhecimento prévio do perfil da turbulência atmosférica. Também utilizamos redes neurais artificiais para sensores de frente de onda Shack-Hartmann em telescópios gigantes. Quando este tipo de sensor é usado com estrelas guia laser para amostrar a pupila de telescópios com 30 m de diâmetro ou mais, é necessário computar o centroide de pontos alongados, com o ângulo e razão de alongamento variando através da pupila. Técnicas existentes como matched filter são consideradas as melhores para computar o centroide de pontos alongados, entretanto elas não são boas em lidar com condições dinâmicas como a variação no perfil da camada de sódio. Neste trabalho propomos uma nova técnica usando redes neurais artificiais, que se aproveita da habilidade das redes neurais de lidarem com condições variáveis, superando as técnicas existentes quando testada sob condições variáveis. Desenvolvemos simulações completas para examinar nossa nova técnica e compará-la com outras.2014-08-06T18:00:35

Use of artificial neural networks on the prediction of zootechnical indexes on gestation and farrowing stages of swines

Objetivou-se com este trabalho avaliar a precisão das redes neurais artificiais (RNA) na estimativa das redes neurais artificiais (RNA) na predição de índices zootécnicos, com base em variáveis térmicas e fisiológicas de porcas gestantes. A pesquisa foi realizada entre janeiro e abril de 2005 em uma propriedade de produção industrial de suínos, no setor de gestação, com 27 matrizes primíparas, alojadas em baias individuais e posteriormente na maternidade em baias de parição, onde foram quantificados os índices de produção dos leitões provenientes do estudo. Para tanto, foi implementada uma RNA backpropagation, com uma camada de entrada, uma oculta e uma camada de saída com funções de transferência tangente sigmoidal. A temperatura do ar e a frequência respiratória foram consideradas variáveis de entrada e o peso ao nascimento dos leitões e número de leitões mumificados, como variáveis de saída. A rede treinada apresentou ótimo poder de generalização, o que possibilitou a predição das variáveis-respostas. A caracterização do ambiente da gestação e maternidade foi adequada se comparada aos dados reais, com poucas tendências de sub ou superestimação de alguns valores. A utilização desse sistema especialista para a previsão dos índices zootécnicos é viável, pois o sistema tem bom desempenho para esta aplicação.The objective of this work was to evaluate the precision of Artificial Neural Networks (ANNs) to estimate zootechnical indexes, based on thermal and physiological variables of pregnant sows. This study was carried out from January to April 2005, in a swine industrial production farm in the gestation section with 27 primiparous gilts, allocated in individual pens and after on farrowing pens where it was quantified animal production indexes of piglets from the study. Therefore, an ANN backpropagation was implemented, with one input layer, one hidden layer, and one output layer with tangent sigmoidal transference functions. Air temperature and respiratory frequency were considered as input variables and weight of piglet at birth and the number of mummified piglets as output variables. The trained ANN presented a great generalization power, which enabled the prediction of the answer-variables. Characterization of the environment of gestation and maternity was appropriated if compared to the real data, with few under or overestimated tendencies of some values. The use of this specialist system to predict zootechnical indexes is viable because the system shows a good performance for this use

Intervalos de predição para redes neurais artificiais via regressão não linear

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Este trabalho descreve a aplicação de uma técnica de regressão não linear (mínimos quadrados) para obter predições intervalares em redes neurais artificiais (RNA#s). Através de uma simulação de Monte Carlo é mostrada uma maneira de escolher um ajuste de parâmetros (pesos) para uma rede neural, de acordo com um critério de seleção que é baseado na magnitude dos intervalos de predição fornecidos pela rede. Com esta técnica foi possível obter as predições intervalares com amplitude desejada e com probabilidade de cobertura conhecida, de acordo com um grau de confiança escolhido. Os resultados e as discussões associadas indicam ser possível e factível a obtenção destes intervalos, fazendo com que a resposta das redes seja mais informativa e consequentemente aumentando sua aplicabilidade. A implementação computacional está disponível em www.inf.ufsc.br/~dandrade. This work describes the application of a nonlinear regression technique (least squares) to create prediction intervals on artificial neural networks (ANN´s). Through Monte Carlo#s simulations it is shown a way of choosing the set of parameters (weights) to a neural network, according to a selection criteria based on the magnitude of the prediction intervals provided by the net. With this technique it is possible to obtain the prediction intervals with the desired amplitude and with known coverage probability, according to the chosen confidence level. The associated results and discussions indicate to be possible and feasible to obtain these intervals, thus making the network response more informative and consequently increasing its applicability. The computational implementation is available in www.inf.ufsc.br/~dandrade

Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras da região de Guaxupé.

A cultura cafeeira tem o padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes uso da terra. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite SPOT da região de Guaxupé, MG. O software utilizado para o processamento das imagens e classificação foi o IDRISI. Este trabalho visa à avaliação do uso de RNA para classificação automática de áreas cafeeiras em imagens de alta resolução espectral. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, é considerado um índice bom. A metodologia de redes neurais artificiais multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se utilize outros dados de entrada para a RNA, uma vez que somente as bandas espectrais não são suficientes para uma classificação otimizada

COMBINAÇÃO LINEAR WAVELET SARIMA-RNA COM ESTÁGIOS MULTIPLOS NA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

In this paper, we put forward a hybrid methodology for combining forecasts to (stochastic) time series referred to as Wavelet Linear Combination (WLC) SARIMA-RNA with Multiple Stages. Firstly, the wavelet decomposition of level p is performed, generating (approximations of the) p+1 wavelet components (WCs). Then, the WCs are individually modeled by means of a Box and Jenkins’ model and an artificial neural network - in order to capture, respectively, plausible linear and non-linear structures of autodependence - for, then, being linearly combined, providing hybrid forecasts for each one. Finally, all of them are linearly combined by the WLC of forecasts (to be defined). For evaluating it, we used the Box and Jenkins’ (BJ) models, artificial neural networks (ANN), and its traditional Linear Combination (LC1) of forecasts; and ANN integrated with the wavelet decomposition (ANNWAVELET), BJ model integrated with the wavelet decomposition (BJ-WAVELET), and its conventional Linear Combination (LC2) of forecasts. All predictive methods applied to the monthly time series of average flow of tributaries of the Itaipu Dam dam, located in Foz do Iguaçu, Brazil. In all analysis, the proposed hybrid methodology has provided higher predictive performance than the other ones

Modelagem mista e redes neurais artificiais para afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração lavoura-pecuária-floresta

Orientador : Prof. Dr. Julio Eduardo ArceMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Curso de Especialização em MBA em Manejo Florestal de PrecisãoInclui referênciasResumo : Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram rigorosamente cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliada por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração lavoura-pecuária-floresta, contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-Chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista

Um estudo sobre a aplicabilidade de redes neurais em criptografia

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Diversos dispositivos eletrônicos conectados uns aos outros e o crescimento exponencial da internet levam à necessidade de prove