Implementation of artificial neural networks in the process of "support for permanence" of the polytechnic university of valle del évora as a proposal for decision making: Implementação de redes neurais artificiais no processo de "apoio à permanência" da universidade politécnica de valle del évora como uma proposta para a tomada de decisões

  O presente trabalho de pesquisa visa dar uma resposta à abordagem de que se através da implementação de redes neurais artificiais, podem ser obtidas percentagens semelhantes às propostas pela Comissão Especial de Apoio; no desconto trimestral das propinas da Universidade Politécnica de Valle el Évora. A metodologia experimental consiste inicialmente na identificação das etapas do processo interno de “Apoio à Permanência” supracitado, seguindo-se uma recolha de informação para obtenção dos requisitos envolvidos de forma geral que influenciam o processo de seleção. Posteriormente, foi feita uma série de propostas de conjuntos de dados a serem treinados (5 treinamentos para cada conjunto de dados) com a implementação da rede neural com configurações diferentes para a arquitetura proposta na ferramenta Orange durante a fase de implementação, testes das sessões de treinamento e com base nos resultados das diferentes sessões de treinamento, realizar uma análise comparativa com os dados reais para determinar se a implementação de redes neurais em suporte à permanência está próxima da decisão tomada pelo comitê especial de apoio

Symbolic modeling of the Pareto-Optimal sets of two unity gain cells

A method to data-mine results of an analog circuit sizing in order to extract knowledge that can be immediately used by designers or students of analog integrated circuit design is presented. The symbolic models, which have been generated using multi-objective genetic programming, are human-interpretable mathematical models. The procedure presented involves two steps: the generation of samples of Pareto-optimal performance sizes of two unity gain cells using the NSGA-II genetic algorithm; and the generation of models of each of the objectives sized by symbolic regression via genetic programming. The functionality of the method to describe circuits is shown in three cases: two current followers and one voltage follower.En este trabajo es presentado un método para extraer datos acerca de los resultados de un dimensionamiento de circuitos analógicos para extraer características que puede ser inmediatamente utilizado por diseñadores o estudiantes de diseño de circuitos integrados analógicos. Los modelos simbólicos que han sido generados utilizando Programación Genética Multi-Objetivo son modelos matemáticos humano interpretables. El procedimiento presentado abarca dos etapas: la generación de muestras del frente de Pareto de las dimensiones con desempeño óptimo de dos celdas de ganancia unitaria mediante el algoritmo genético NSGA-II; y la generación de modelos de cada uno de los objetivos del dimensionamiento utilizando regresión simbólica vía programación genética. La funcionalidad del método se muestra al describir tres casos: dos seguidores de corriente y un seguidor de voltaje

Modelado simbólico del conjunto Óptimo de Pareto de dos celdas de ganancia unitaria

En este trabajo es presentado un método para extraer datos acerca de los resultados de un dimensionamiento de circuitos analógicos para extraer características que puede ser inmediatamente utilizado por diseñadores o estudiantes de diseño de circuitos integrados analógicos. Los modelos simbólicos que han sido generados utilizando Programación Genética Multi-Objetivo son modelos matemáticos humano interpretables. El procedimiento presentado abarca dos etapas: la generación de muestras del frente de Pareto de las dimensiones con desempeño óptimo de dos celdas de ganancia unitaria mediante el algoritmo genético NSGA-II; y la generación de modelos de cada uno de los objetivos del dimensionamiento utilizando regresión simbólica vía programación genética. La funcionalidad del método se muestra al describir tres casos: dos seguidores de corriente y un seguidor de voltaje

Modelado simbólico del conjunto Óptimo de Pareto de dos celdas de ganancia unitaria

En este trabajo es presentado un método para extraer datos acerca de los resultados de un dimensionamiento de circuitos analógicos para extraer características que puede ser inmediatamente utilizado por diseñadores o estudiantes de diseño de circuitos integrados analógicos. Los modelos simbólicos que han sido generados utilizando Programación Genética Multi-Objetivo son modelos matemáticos humano interpretables. El procedimiento presentado abarca dos etapas: la generación de muestras del frente de Pareto de las dimensiones con desempeño óptimo de dos celdas de ganancia unitaria mediante el algoritmo genético NSGA-II; y la generación de modelos de cada uno de los objetivos del dimensionamiento utilizando regresión simbólica vía programación genética. La funcionalidad del método se muestra al describir tres casos: dos seguidores de corriente y un seguidor de voltaje.A method to data-mine results of an analog circuit sizing in order to extract knowledge that can be immediately used by designers or students of analog integrated circuit design is presented. The symbolic models, which have been generated using multi-objective genetic programming, are human-interpretable mathematical models. The procedure presented involves two steps: the generation of samples of Pareto-optimal performance sizes of two unity gain cells using the NSGA-II genetic algorithm; and the generation of models of each of the objectives sized by symbolic regression via genetic programming. The functionality of the method to describe circuits is shown in three cases: two current followers and one voltage follower

Real-Time Embedded Vision System for Online Monitoring and Sorting of Citrus Fruits

Citrus fruits are the second most important crop worldwide. One of the most important tasks is sorting, which involves manually separating the fruit based on its degree of maturity, and in many cases, involves a task carried out manually by human operators. A machine vision-based citrus sorting system can replace labor work for the inspection of fruit sorting. This article proposes a vision system for citrus fruit sorting implemented on a dedicated and efficient Field Programmable Gate Array (FPGA) hardware architecture coupled with a mechanical sorting machine, where the FPGA performs fruit segmentation and color and size classification. We trained a decision tree (DT) using a balanced dataset of reference images to perform pixel classification. We evaluate the segmentation task using a pixel accuracy metric, defined as the ratio between correctly segmented pixels produced by a DT and the total pixels in the reference image segmented offline using Otsu’s thresholding algorithm. The balance between correctly classified images by color or size and their corresponding labels of that color and size evaluates the color and size classification algorithms. Considering these metrics, the system reaches an accuracy of 97% for fruit segmentation, 94% for color classification, and 90% for size classification, running at 60 fps