Sistemas computacionais aplicados em Manutenção Baseado na Confiabilidade de, em especial os Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos Simplificados. / Computacionais systems Applied to Reliability-Based Maintenance of, in particular, simplified Dynamic Fuzzy Cognitive Maps.

A indústria possui sistemas e máquinas que precisam operar dentro de parâmetros adequados para garantir a qualidade na produção (padronização, contemplação do pedido do cliente, entre outras). Além disso no atendimento dos seus clientes dentro dos tempos estabelecidos, porque o não cumprimento de prazos pode influenciar de forma significativa na perda de usuários ou na qualidade do produto, devido a necessidade de produção com tempo reduzido para fechamento de prazos. Neste contexto, é necessário manter, através da manutenção, as condições necessárias ao bom funcionamento. Assim, por meio da Manutenção Centrada na Confiabilidade com feedback quantitativo por Mapas Cognitivos Fuzzy aplicados a motores elétricos, esta pesquisa pode sugerir melhor confiabilidade. Este artigo discute a Manutenção Centrada em Confiabilidade (RCM) em relação a uma Lista de Verificação genérica de manutenção de motores elétricos. Através das ações de manutenção para correção de falhas e, ou defeitos, pode-se modelar um FCM crítico e qualitativo que apresentará um diagnóstico quantitativo aprimorado em uma proposta de ferramenta computacional para auxiliar no gerenciamento da manutenção, agregando melhorias ao sistema da empresa de um modo geral. Isso se reforça com o crescimento da indústria 4.0

Sistemas computacionais aplicados em Manutenção Baseado na Confiabilidade de, em especial os Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos Simplificados / Computacionais systems Applied to Reliability-Based Maintenance of, in particular, simplified Dynamic Fuzzy Cognitive Maps

A indústria possui sistemas e máquinas que precisam operar dentro de parâmetros adequados para garantir a qualidade na produção (padronização, contemplação do pedido do cliente, entre outras). Além disso no atendimento dos seus clientes dentro dos tempos estabelecidos, porque o não cumprimento de prazos pode influenciar de forma significativa na perda de usuários ou na qualidade do produto, devido a necessidade de produção com tempo reduzido para fechamento de prazos. Neste contexto, é necessário manter, através da manutenção, as condições necessárias ao bom funcionamento. Assim, por meio da Manutenção Centrada na Confiabilidade com feedback quantitativo por Mapas Cognitivos Fuzzy aplicados a motores elétricos, esta pesquisa pode sugerir melhor confiabilidade. Este artigo discute a Manutenção Centrada em Confiabilidade (RCM) em relação a uma Lista de Verificação genérica de manutenção de motores elétricos. Através das ações de manutenção para correção de falhas e, ou defeitos, pode-se modelar um FCM crítico e qualitativo que apresentará um diagnóstico quantitativo aprimorado em uma proposta de ferramenta computacional para auxiliar no gerenciamento da manutenção, agregando melhorias ao sistema da empresa de um modo geral. Isso se reforça com o crescimento da indústria 4.0.

Machine Learning-Driven Decision Making based on Financial Time Series

L'abstract è presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen

Fast k-Fuzzy-Rough Cognitive Networks

Fuzzy-Rough Cognitive Networks (FRCNs) are neural networks that use rough information granules with soft boundaries to perform the classification process. Unlike other neural systems, FRCNs are lazy learners in the sense that we can build the whole model when classifying a new instance. This is possible because the weight matrix connecting the neurons is prescriptively programmed. Similar to other lazy learners, the processing time of FRCNs notably increases with the number of instances in the training set, while their performance deteriorates in noisy environments. Aiming at coping with these issues, this paper presents a new FRCN-based algorithm termed Fast k-Fuzzy-Rough Cognitive Network. This variant employs a multi-thread approach for building the information granules as computed by k-fuzzy-rough sets. Numerical simulations on 35 classification datasets show a notable reduction on FRCNs' processing time, while also delivering competitive results when compared to other lazy learners in noisy environments

Dynamics of Fuzzy-Rough Cognitive Networks

Fuzzy-rough cognitive networks (FRCNs) are interpretable recurrent neural networks, primarily designed for solving classification problems. Their structure is simple and transparent, while the performance is comparable to the well-known black-box classifiers. Although there are many applications on fuzzy cognitive maps and recently for FRCNS, only a very limited number of studies discuss the theoretical issues of these models. In this paper, we examine the behaviour of FRCNs viewing them as discrete dynamical systems. It will be shown that their mathematical properties highly depend on the size of the network, i.e., there are structural differences between the long-term behaviour of FRCN models of different size, which may influence the performance of these modelling tools

Fuzzy-Rough Cognitive Networks: Theoretical Analysis and Simpler Models

Fuzzy-rough cognitive networks (FRCNs) are recurrent neural networks (RNNs) intended for structured classification purposes in which the problem is described by an explicit set of features. The advantage of this granular neural system relies on its transparency and simplicity while being competitive to state-of-the-art classifiers. Despite their relative empirical success in terms of prediction rates, there are limited studies on FRCNs' dynamic properties and how their building blocks contribute to the algorithm's performance. In this article, we theoretically study these issues and conclude that boundary and negative neurons always converge to a unique fixed-point attractor. Moreover, we demonstrate that negative neurons have no impact on the algorithm's performance and that the ranking of positive neurons is invariant. Moved by our theoretical findings, we propose two simpler fuzzy-rough classifiers that overcome the detected issues and maintain the competitive prediction rates of this classifier. Toward the end, we present a case study concerned with image classification, in which a convolutional neural network is coupled with one of the simpler models derived from the theoretical analysis of the FRCN model. The numerical simulations suggest that once the features have been extracted, our granular neural system performs as well as other RNNs