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Algoritmo ABC Aplicado à Atribuição de Índices para Quantização Vetorial Robusta de Imagens ABC算法在鲁棒矢量图像量化指标分配中的应用
Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-74
A. P. Barros, Clodomir J. Santana, D. Almeida, H. Silva, W. Queiroz, W. Lopes, F. Madeiro
{"title":"Algoritmo ABC Aplicado à Atribuição de Índices para Quantização Vetorial Robusta de Imagens","authors":"A. P. Barros, Clodomir J. Santana, D. Almeida, H. Silva, W. Queiroz, W. Lopes, F. Madeiro","doi":"10.21528/cbic2019-74","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-74","url":null,"abstract":"para Quantização Vetorial Robusta de Imagens Ana Paula Barros∗, Clodomir Santana Jr.†, Danilo Almeida‡, Hugerles Silva§, Wamberto Queiroz¶, Waslon Lopes‖, Francisco Madeiro∗∗ ∗Universidade de Pernambuco (UPE), Recife, e-mail: apbc@poli.br †Universidade de Pernambuco (UPE), Recife, e-mail: clodomir@ieee.org ‡Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), e-mail: danilo.almeida@ee.ufcg.edu.br §Universidade Federal da Paráıba (UFPB), e-mail: hugerles.silva@ee.ufcg.edu.br ¶Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), e-mail: wamberto@dee.ufcg.edu.br ‖Universidade Federal da Paráıba (UFPB), e-mail: waslon@ieee.org ∗∗Universidade de Pernambuco (UPE), Recife, e-mail: madeiro@poli.br","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":"130248819","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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A Chaotic Grey Wolf Optimizer Applied to Condition-Based Maintenance Optimization 混沌灰狼优化算法在状态维修优化中的应用
Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-30
L. R. Rodrigues, J. Gomes
{"title":"A Chaotic Grey Wolf Optimizer Applied to Condition-Based Maintenance Optimization","authors":"L. R. Rodrigues, J. Gomes","doi":"10.21528/cbic2019-30","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-30","url":null,"abstract":"The Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm is a nature-inspired population-based metaheuristic that simulates the social behavior observed in a grey wolf pack. GWO has been successfully applied to different optimization problems. In this paper, we propose a chaotic version of GWO, denoted by CGWO, that uses a chaotic variable to define the number of wolves in the pack that will act as leaders, i.e. the number of wolves that guide the hunting process in each iteration of the algorithm. The proposed algorithm is used to find the optimal maintenance scope for a series-parallel system. We assume that a Prognostics and Health Management (PHM) system is available and provides the degradation level and the Remaining Useful Life (RUL) prediction for each component. The goal is to find the maintenance scope that minimizes the expected total cost per cycle until the next maintenance intervention. The performance of the proposed model is compared with the performance of the original GWO and the well-studied Ant Colony Optimization algorithm (ACO). Different chaotic maps were tested. The results show that the proposed model presented a competitive performance. Keywords—Grey Wolf Optimizer; Chaotic Maps; ConditionBased Maintenance; Maintenance Optimization","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"4 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":"128476724","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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Análise de Amostras Sintéticas de Sinais de Sonar Passivo Geradas por Redes Neurais Generativas Adversariais 对抗性生成神经网络产生的被动声纳信号的合成样本分析
Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-64
J. D. C. V. Fernandes, Natanael Junior, J. Seixas
{"title":"Análise de Amostras Sintéticas de Sinais de Sonar Passivo Geradas por Redes Neurais Generativas Adversariais","authors":"J. D. C. V. Fernandes, Natanael Junior, J. Seixas","doi":"10.21528/cbic2019-64","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-64","url":null,"abstract":"In naval warfare, several techniques have been developed for the detection and classification of war vessels. Given the confidential nature of the data it is extremely difficult to get a hold of large quantities of data which makes it extremely hard to use techniques that rely on abundant data, such as deep learning. This paper proposes the use of generative adversarial neural networks for the generation of synthetic samples that can later be used in training of classifiers. This paper focuses on the generation process and the qualifying of such samples. Keywords—Sonar Systems, Neural Networks, Generative Adversarial Neural Networks (GAN), Deep Learning.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"19 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":"133052092","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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Otimização de Redes Neurais MLP em Microcontroladores de 8 bits Utilizando Memória de Programa 利用程序存储器优化8位微控制器MLP神经网络
Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-44
Caio José B. V. Guimarães, Marcelo A. C. Fernandes
{"title":"Otimização de Redes Neurais MLP em Microcontroladores de 8 bits Utilizando Memória de Programa","authors":"Caio José B. V. Guimarães, Marcelo A. C. Fernandes","doi":"10.21528/cbic2019-44","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-44","url":null,"abstract":"Resumo—Este trabalho propõe uma técnica de otimização de memória para aplicações embarcadas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, Multi Layer Perceptron(MLP) em dispositivo do tipo Microcontrolador (μC) como plataforma de implementação. Esta plataforma possui processador de uso geral integrado aos periféricos em um único chip e caracteristicamente desses periféricos, a memória é bem reduzida se comparada às plataformas comumente utilizadas nas aplicações de RNAs. Este trabalho demonstra que nos μCs de arquitetura de Harvard, alguns possuem mecanismos que facilitam o armazenamento de pesos sinápticos na memória de programa. Esses pesos podem, então ser lidos em tempo de execução, sem continuamente ocupar a memória de dados, possibilitando a aplicação de arquiteturas de RNAs maiores e mais complexas nesses dispositivos de baixa potência, custo e memória. A implementação foi desenvolvida para um μC Atmega-2560 e a RNA do tipo MLP embarcada foi treinada para reconhecer o dı́gitos de 0− 9 do Dataset MNIST.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"62 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":"129664786","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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Redes Auto-codificadoras como Pré-processamento em Calorimetria de Altas Energias com Fina Segmentação 自编码网络作为高能量热法的预处理与精细分割
Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-102
C. Costa, M. Araújo, João Antoniel da Silva Pinto, W. Freund, J. Seixas
{"title":"Redes Auto-codificadoras como Pré-processamento em Calorimetria de Altas Energias com Fina Segmentação","authors":"C. Costa, M. Araújo, João Antoniel da Silva Pinto, W. Freund, J. Seixas","doi":"10.21528/cbic2019-102","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-102","url":null,"abstract":"Resumo —Ambientes que apresentam elevada taxa de amos- tragem, uma grande quantidade de canais de leitura e eventos raros imersos em uma grande quantidade de ruído de fundo são comuns em diversas aplicações de engenharia. Nestes ambientes, a filtragem do sinal de interesse se torna desafiadora devido à alta dimensionalidade no espaço de características original e ao grande volume de dados gerados. Na física de partículas, este contexto se faz presente, como no caso do sistema de filtragem do experimento ATLAS, situado no LHC (Large Hadron Collider), que tem como objetivo identificar partículas envolvidas em processos físicos de interesse de estudo. Desde 2017, o algoritmo NeuralRinger que consiste em um conjunto de redes neurais do tipo perceptron de múltiplas camadas, é utilizado no sistema de filtragem online do ATLAS com o objetivo de discriminar elétrons (sinal de interesse) de jatos (ruído). O NeuralRinger oferece redução de dimensionalidade através da representação da energia depositada nas células do sistema de calorimetria (medidores responsáveis pela estimação da energia associada aos eventos) com o uso de anéis concêntricos (total de 100) que alimentam as redes neurais. Este trabalho avalia a aplicação de técnicas de codificação para encontrar uma representação da informação anelada de calorimetria com um menor número de componentes e capaz de manter a capacidade discriminante. Redes auto-codificadoras discriminantes se mostraram capazes de representar a informação anelada de calorimetria com apenas um componente, mantendo a capacidade de discriminação elétron-jato. Os resultados foram obtidos utilizando uma base de dados de simulação de Monte Carlo, que representa as condições de colisões de prótons a uma energia de 13 TeV no centro de massa.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"69 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":"127419849","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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Um Critério Baseado no Casamento de Distribuições Multivariadas para o Treinamento de Redes LSTM 一种基于多元分布匹配的LSTM网络训练准则
Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-124
Otávio Oliveira, Henrique L. V. Giuliani, Amanda Polastro, Denis G. Fantinato
{"title":"Um Critério Baseado no Casamento de Distribuições Multivariadas para o Treinamento de Redes LSTM","authors":"Otávio Oliveira, Henrique L. V. Giuliani, Amanda Polastro, Denis G. Fantinato","doi":"10.21528/cbic2019-124","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-124","url":null,"abstract":"Resumo—Em problemas de predição de séries temporais, as Redes Neurais Recorrentes (RNNs, do inglês Recurrent Neural Networks) despontam como importantes estruturas de processamento de informação. Em particular, as RNNs do tipo LSTM (do inglês Long Short-Term Memory) possuem distintos mecanismos para tratar concomitantemente memórias de curto e de longo prazo, o que lhes garante um enorme potencial para o tratamento da informação. No entanto, o uso do erro quadrático médio (MSE, do inglês Mean Squared Error) como critério de otimização pode trazer algumas limitações ao desempenho da LSTM. Nesse sentido, o presente trabalho propõe o uso de um critério baseado no casamento de distribuições multivariadas ao invés do MSE para o treinamento da LSTM. Os resultados envolvendo quatro diferentes datasets para predição são favoráveis a esta abordagem que abre novas perspectivas para o uso da LSTM. Keywords—Redes Neurais Recorrentes; LSTM; Casamento de PDF","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"12 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":"132891828","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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Control of Discrete-event Systems for 3D Positioning Rotary Tables with Photovoltaic Cells 光伏电池三维定位转台离散事件系统控制
Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional Pub Date : 2020-01-01 DOI: 10.21528/cbic2019-12
E. F. M. Ferreira, J. V. F. Neto, Y. F. Silva, Anna Dulce Espindola Fonseca Rocha
{"title":"Control of Discrete-event Systems for 3D Positioning Rotary Tables with Photovoltaic Cells","authors":"E. F. M. Ferreira, J. V. F. Neto, Y. F. Silva, Anna Dulce Espindola Fonseca Rocha","doi":"10.21528/cbic2019-12","DOIUrl":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-12","url":null,"abstract":"—The use of solar energy for electricity generation is already a reality. Several countries in the world are reconfiguring its energy matrix with the support of this energy source. To con- tribute to the worldwide renewable energy demand, an Electronic Intelligence Device (EID) systems is developed to manager the power generation process through the sunrise, enabling the use of intelligent techniques and new architectures of control devices, to ensure the solar panels operation at Maximum Power Point (MPP). Aiming high performance of the proposed system, the development of a control system based on discrete event systems theory and optimization methods is presented in this paper, the small photovoltaic cells is assembled on table with three-dimensional movement that is controlled by a Programmable Logic Controller.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"56 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":"133600286","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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