Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional最新文献_第2页

Uma Nova Abordagem para Construção de Regras em Redes Neo-Fuzzy-Neuron Utilizando Programação Genética Multi-Gene 一种利用多基因遗传规划构建新模糊神经元网络规则的新方法

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-67

Glender Brás, Alisson Marques da Silva

{"title":"Uma Nova Abordagem para Construção de Regras em Redes Neo-Fuzzy-Neuron Utilizando Programação Genética Multi-Gene","authors":"Glender Brás, Alisson Marques da Silva","doi":"10.21528/cbic2019-67","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-67","url":null,"abstract":"Resumo—Este artigo propõe a utilização de Programação Genética Multi-Gene (PG-MG) para criação de regras em Redes Neo-Fuzzy-Neuron (NFN). NFN é uma rede Neuro-Fuzzy composta por n estruturas de Takagi-Sugeno de ordem zero, onde n é o número de variáveis de entrada. A saı́da individual de cada uma das n estruturas é dada por um conjunto de m regras, em que cada regra é representada por uma função de pertinência Gaussiana. Desta forma, a construção da base de regras na NFN consiste em criar e ajustar as funções de pertinência associadas a cada variável de entrada. A abordagem proposta utiliza a Programação Genética Multi-Gene (PG-MG) para gerar as regras (conjuntos fuzzy do antecedente), na qual cada indivı́duo da PG-MG representa um conjunto de regras que compõe o modelo. Por fim, os pesos (parâmetros do consequente) são ajustados por um método do Gradiente Descendente. A abordagem proposta é avaliada em problemas de previsão e os resultados obtidos sugerem que a abordagem proposta é competitiva quando comparada com modelos alternativos do estado da arte. Keywords—Neo-Fuzzy-Neuron; Programação Genética MultiGene; Neuro-Fuzzy.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129094081","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Previsão de Curto Prazo da Potência Consumida em Instalação de Médio Porte Utilizando um Conjunto de Redes Neurais Artificiais 利用一组人工神经网络对中型安装能耗进行短期预测

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-133

Arthur Lúcide Cotta Weyll, Eduardo F. Simas Filho, Kim Nakamura Samejima, F. C. Cruz

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Interface Cérebro-Máquina baseada em Imagética Motora: Estudo comparativo da quantidade de canais de EEG 基于运动成像的脑机接口:脑电图通道数量的比较研究

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-62

Tayla Lopes, William Machado, J. Calvinho, Vitor Vilas-Boas, C. Silva

{"title":"Interface Cérebro-Máquina baseada em Imagética Motora: Estudo comparativo da quantidade de canais de EEG","authors":"Tayla Lopes, William Machado, J. Calvinho, Vitor Vilas-Boas, C. Silva","doi":"10.21528/cbic2019-62","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-62","url":null,"abstract":"—O trabalho desenvolvido consiste em implementar um sistema interface c´erebro-computador (ICM) baseado na imag´etica motora de duas classes. O registro da atividade el´etrica cerebral ´e realizado atrav´es de sinais de Eletroencefalograma - EEG. O objetivo ´e avaliar a utilizac¸˜ao de uma quantidade reduzida de eletrodos posicionados no escalpo do usu´ario da ICM para o registro do EEG, sem comprometer signiﬁcativamente a acur´acia de classiﬁcac¸˜ao dos sinais de EEG. No total, oito sensores s˜ao posicionados sobre o couro cabeludo para a coleta dos sinais de EEG realizada via OpenBCI Cyton board . Os algoritmos para tratamento dos sinais de EEG s˜ao implementados em software espec´ıﬁco para ICM e distribu´ıdo gratuitamente - OpenVibe . Os resultados s˜ao apresentados em bloco com base na acur´acia obtida para cada cen´ario. Abstract —The work developed here consists in the implemen- tation of a motor imaregy (MI) based Brain-Computer Interface (BCI). The registering of the brain’s electric activity is performed through electroencephalogram (EEG) signals. The aim is to evaluate the use of a small amount of electrodes positioned on the ICM user’s scalp to register the EEG without signiﬁcantly compromise the accuracy of the EEG signals ranking. Altogether, eight sensors are placed on the scalp to collect the EEG signals made through the OPENBCI Cyton board. The algorithms for handling the EEG signals are implemented on a software speciﬁc for BCI, that is freely distributed to the public. The results are presented in blocks, based on the accuracy obtained for each scenario.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"162 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127504888","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Curvas Principais para a Seleção de Dados de Treinamento Neural com Grandes Volumes de Dados 大数据量神经训练数据选择的主要曲线

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-21

Fernando Elias de Melo Borges, J. Seixas, D. Ferreira

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Forecasting Epidemiological Time Series Based on Decomposition and Optimization Approaches 基于分解和优化方法的流行病学时间序列预测

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-18

M. Ribeiro, Ramon Gomes da Silva, Naylene Fraccanabbia, V. Mariani, L. Coelho

{"title":"Forecasting Epidemiological Time Series Based on Decomposition and Optimization Approaches","authors":"M. Ribeiro, Ramon Gomes da Silva, Naylene Fraccanabbia, V. Mariani, L. Coelho","doi":"10.21528/cbic2019-18","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-18","url":null,"abstract":"Epidemiological time series forecasting plays an important role in health public system, since it allows managers to develop strategic planning to avoid possible epidemics. In this aspect, a hybrid approach is developed to forecast confirmed cases of megingitis in the Para, Parana and Santa Catarina states, Brazil. In this case, ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is applied to decompose the original signal, quantile random forests (QRF) is adopted to forecast each component obtained in decomposition stage and multi-objective optimization (MOO) is used to reconstruct the final forecasting. To assess the performance of adopted methodology, comparisons are conducted with approach that considers to reconstruct the signal by simple sum (EEMD-QRF) and QRF without decomposition. In this context criteria such as mean squared error, symmetric mean absolute percentage error and coefficient of determination as well as statistical tests are adopted. As results, EEMD-QRF-MOO reached lower errors and better coefficient of determination in most of the cases. Indeed, the EEMD-QRF-MOO and EEMDQRF squared errors are statistical equals, and lower than QRF squared errors. With these results it is conclude that using decomposition technique combined with machine learning models and optimization approach can be adopted to enhance the model performance, whose results may be used to perform accurate forecasting. Keywords—Decomposition, ensemble, time series, meningitis, multi-objective optimization.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"28 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132412833","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Uma Rede Regularizada Esparsa e Robusta para Identificação Recursiva de Sistemas Dinâmicos 动态系统递归识别的稀疏鲁棒正则化网络

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-76

M. S. Santos, G. Barreto

{"title":"Uma Rede Regularizada Esparsa e Robusta para Identificação Recursiva de Sistemas Dinâmicos","authors":"M. S. Santos, G. Barreto","doi":"10.21528/cbic2019-76","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-76","url":null,"abstract":"Resumo —Redes regularizadas em espaços de Hilbert gerados por kernel (RKHS) constituem um arcabouço poderoso para estimação de funções não-lineares, com aplicações bem-sucedidas em áreas como identiﬁcação de sistemas dinâmicos, previsão de séries temporais e ﬁltragem adaptativa. Tal técnica, porém, possui aplicação limitada a problemas que envolvem o processamento de sinais de larga escala, contaminados com ruído não-gaussiano e variantes no tempo. Isto posto, neste artigo introduzimos uma nova proposta de redes regularizadas no RKHS com as seguintes características. ( i ) O modelo preditor é atualizado para cada nova amostra de dados via aprendizado recursivo. ( ii ) O critério de otimalidade baseado no erro médio quadrático (MSE) é substituído pela correntropia a ﬁm de conferir robustez a ruído não-gaussiano. (3) O critério de esparsiﬁcação por Novidade é usado para adicionar amostras a um dicionário de vetores- suporte. (4) Um critério de poda usando divergência de Kullback-Leibler é aplicado para excluir amostras do dicionário de vetores- suporte tornando-o capaz de rastrear um sistema variante no tempo. A proposta é avaliada em três conjuntos de dados, sendo um destes de larga escala, para diferentes níveis de contaminação por outliers na tarefa de identiﬁcação de sistemas dinâmicos. Os resultados obtidos pela rede regularizada proposta tem reduzido custo e complexidade computacional, atingindo um alto poder preditivo, com excelente robustez a outliers e reduzido uso de memória pela matriz de kernel.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125063176","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Design and Development of an Automated System for creation of Image Datasets intended to Allow Object Identification and Grasping by Service Robots 设计和开发一个自动系统，用于创建图像数据集，以允许服务机器人识别和抓取对象

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-136

J. A. Fabro, M. Vaz, A. Oliveira

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Aplicação da Transformada de Hilbert-Huang em um Sistema Inteligente de Classificação de Sinais de Ensaios Não Destrutivos por Ultrassom 希尔伯特-黄变换在超声无损检测信号智能分类系统中的应用

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-126

F. L. Santos, Paulo Farias, E. S. Simas Filho, M. Albuquerque, Ivan C. Silva, C. Farias

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Aplicação de Redes Neurais Convolucionais na Classificação de Doenças de Plantas 卷积神经网络在植物病害分类中的应用

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-51

Vanessa Castro Rezende, M. Costa, A. Santos, R. C. D. Oliveira

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Controlador PID Adaptativo Via Redes Neurais-LMS Para Controle de Altitude de Quadricoptero 基于神经网络的自适应PID控制器-LMS用于四轴飞行器高度控制

Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-43

F. Abreu, João Fonseca Neto

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