Top PDF Detecção de anomalias em dados da administração pública utilizando técnica de aprendizado de máquina

Detecção de anomalias em dados da administração pública utilizando técnica de aprendizado de máquina

Detecção de anomalias em dados da administração pública utilizando técnica de aprendizado de máquina

O uso de aprendizado de m´aquina (AM) tem sido utilizado em diversas ´areas da sociedade e organizac¸˜oes. Com isso diversas aplicac¸˜oes e descobertas tem surgido dessa ´area. O objetivo desse trabalho ´e encontrar anomalias em dados referente a gastos fornecidos pelas prefeituras utilizando t´ecnicas de aprendizado de m´aquina e minerac¸˜ao de dados. Para o desenvolvimento desse trabalho, ´e utilizado a linguagem de programac¸˜ao Python,as bibliotecas, Pandas, NumPy, SciKit-learn. A primeira etapa realizada foi selecionar os dados que tenham algum tipo de correlac¸˜ao, assim optou-se por utilizar os dados do Sistema de Informac¸˜ao Cont´abil e Fiscal (SICONFI) do portal do Tesouro Nacional, mais especificamente os dados referente a gastos das prefeituras com educac¸˜ao, sa´ude, e seguranc¸a p´ublica, entre outros atributos. Em seguida foram unificadas com dados do ´Indice Firjan de Gest˜ao Fiscal (IFGF), ´Indice Firjan de Desenvolvimento Municipal (IFDM), dados do Departamento de Inform´atica do Sistema ´ Unico de Sa´ude (DataSUS). Com essa nova proposta, novas anomalias de interesse foram encontradas. Outras cidades que, no experimento apenas com a base do SICONFI, eram consideradas como anomalias, nessa nova abordagem, passaram a n˜ao ser, e nos 10 casos analisados, o gasto dessas cidades eram justificados pelos ´ındices propostos.
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Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em dados públicos para detecção de anomalias

Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em dados públicos para detecção de anomalias

No experimento 1.3, tanto a populac¸˜ao quanto os valores absolutos das despesas foram normalizados por meio do uso de logaritmo decimal. O objetivo disso, foi agrupar os valores de maneira a aproxim´a-los, de modo que cidades pequenas fiquem pr´oximas umas das outras e o mesmo se aplique para cidades m´edias e grandes. Esse processo visa diminuir casos de anomalias devido ao tamanho da populac¸˜ao. Portanto, como ´e poss´ıvel ver na Tabela 1, na coluna do experimento 1.3, as anomalias devido ao tamanho da populac¸˜ao ficaram ausentes dentre os 10 maiores escores. Por outro lado, as anomalias devido a ausˆencia de valores predominaram. Sendo assim, ap´os uma an´alise manual, verificou-se que apenas a segunda e a terceira cidades da coluna Experimento 1.3 parecem ter declarados corretamente. Entretanto, mesmos essas instˆancias n˜ao declaram valores gastos na categoria sa´ude, e tiveram valores muito abaixo de cidades similares na categoria educac¸˜ao. Logo, seria necess´ario verificar se realmente essas cidades erraram ao declarar ou se a educac¸˜ao e sa´ude nesses munic´ıpios andavam t˜ao bem que n˜ao foram necess´arios investimentos nessas ´areas.
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Detecção automática de incompatibilidades cross-browser usando aprendizado de máquina e comparação de imagens

Detecção automática de incompatibilidades cross-browser usando aprendizado de máquina e comparação de imagens

Em relac¸˜ao ao modelo de classificac¸˜ao, o conjunto de caracter´ısticas do Browserbite inclui o navegador que est´a sendo testado, de modo a criar um arqu´etipo de aprendizado de m´aquina que poder´a apresentar resultados diferentes dependendo do navegador testado. Esta estrat´egia foi adotada, considerando que alguns navegadores apresentam tendˆencias distintas de XBIs. Portanto, para testar uma vers˜ao espec´ıfica de navegador, um conjunto de dados de aprendizagem deve ser anteriormente constru´ıdo para que possa ser analisado corretamente. Por´em, neste projeto de pesquisa, o modelo de classificac¸˜ao foi constru´ıdo com um conjunto de caracter´ısticas independente de navegador, possibilitando que todos navegadores sejam ava- liados de forma semelhante. Sendo assim, a inclus˜ao de vers˜oes de navegadores mais recentes no cen´ario de avaliac¸˜ao n˜ao requer a construc¸˜ao de um novo conjunto de dados de aprendizado. Na abordagem proposta, este cen´ario de avaliac¸˜ao poder´a ser aplicado em outras plataformas de navegador, por exemplo, Smartphones e Tablets.
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Detecção de ataques a sistemas de reconhecimento facial utilizando abordagens eficientes de aprendizado de máquina em profundidade

Detecção de ataques a sistemas de reconhecimento facial utilizando abordagens eficientes de aprendizado de máquina em profundidade

Em ambos os experimentos, treinou-se as 9 PatchNets por 5.000 iterac¸˜oes nos patches faciais usando o framework Caffe ( JIA et al. , 2014) e inicializou-se todo o modelo lsCNN. Em seguida, treinou-se a lsCNN, tamb´em com o otimizador Adam e os mesmos parˆametros de treinamento, por mais 100.000 iterac¸˜oes. Para o conjunto de dados Replay-Attack, o me- lhor modelo da lsCNN foi obtido (tomando como base o conjunto de v´ıdeos de validac¸˜ao) na iterac¸˜ao 53.600. Para a CNN com a mesma arquitetura da lsCNN, mas inicializada com valores aleat´orios extra´ıdos de uma distribuic¸˜ao normal com m´edia zero e desvio-padr˜ao de 0, 0001 (bi- ases tamb´em inicializados em zero) e tradicionalmente treinada em imagens faciais completas (por 100.000 iterac¸˜oes, com o mesmo otimizador e iguais parˆametros que a lsCNN), o melhor modelo foi obtido apenas na iterac¸˜ao 74.200, ou seja, muito depois. Os resultados da aborda- gem proposta e dos m´etodos do estado-da-arte s˜ao apresentados na Tabela 12.3. Apresenta-se o EER (Equal Error Rate) na base de validac¸˜ao e o HTER (Half-Total Error Rate) na base de teste, ap´os fixar o limiar de aceitac¸˜ao das faces no sistema (no limiar respons´avel pelo EER). Por simplicidade, denotamos a CNN tradicionalmente treinada com a mesma arquitetura da lsCNN como “CNN Tradicional”. Dentre os m´etodos comparados encontram-se: Efficient VGG-Face ( SOUZA et al. , 2017), Handcrafted Patches ( AKHTAR; FORESTI , 2016), Whole Fine-Tuned VGG- Face ( LUCENA et al. , 2017), Fine-Tuned VGG-Face ( LI et al. , 2016), Combined Deep Part CNN ( LI et al. , 2016), Random Patches CNN ( ATOUM et al. , 2017), MobileNet-v1 ( HOWARD et al. , 2017) e Color LBP ( BOULKENAFET; KOMULAINEN; HADID , 2015).
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Detecção de anomalias utilizando métodos paramétricos e múltiplos classificadore...

Detecção de anomalias utilizando métodos paramétricos e múltiplos classificadore...

Há também as anomalias coletivas, que são caracterizadas nas situações em que as amostras podem não ser consideradas anomalias quando analisadas individualmente; entretanto, a ocorrência conjunta ou sequencial de algumas amostras é uma anomalia. Um exemplo de anomalia coletiva é apresentado na Figura 2.2, que ilustra um eletrocardio- grama humano [16] onde a região destacada mostra uma anomalia (pouca variação durante um período de tempo anormalmente grande). É importante notar que momentos com pouca variação porém em um curto espaço de tempo não representam anomalias. Algumas anomalias, como a apresentada no exemplo, são especialmente difíceis de se detectar, pois a maior parte das técnicas de detecção de anomalias e aprendizado de máquina consideram apenas exemplos independentes e identicamente distribuídos (iid). Portanto, torna-se necessária uma técnica especializada para detectar anomalias em conjuntos de dados com essa característica, o que não será feito nesse trabalho.
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Uma proposta de estratificação de dados para seleção de instâncias em aprendizado de máquina semissupervisionado

Uma proposta de estratificação de dados para seleção de instâncias em aprendizado de máquina semissupervisionado

Percebe-se então um mecanismo de aprendizagem - o animal usou experiência anterior com a ingestão de um alimento para adquirir conhecimento e poder utilizá-lo para detectar a segurança nas próximas alimentações. Uma solução semelhante é utilizada na detecção de spams, onde a máquina simplesmente memoriza todos os e-mails anteriores que foram marcados como spam pelo usuário humano, a fim de otimizar a defesa contra novos spams ( SHWARTZ; DAVID , 2014 ). Há diversas formas de aplicar estes conceitos em problemas reais do cotidiano. Assistentes virtuais, recomendações de produtos feitas por aplicações web e aplicativos de tradução são exemplos de utilização desta abordagem.
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Ciência de dados e aprendizado de máquina para predição em séries temporais financeiras

Ciência de dados e aprendizado de máquina para predição em séries temporais financeiras

Fama [1970] propõe a hipótese do mercado eficiente (HME) afirmando que os preços das ações refletem instantaneamente toda a informação disponível, não sendo possível um investidor obter vantagens sobre o mercado. Pesquisas envolvendo esta hi- pótese demonstram que raramente o mercado cria oportunidades possibilitando valores altos de lucro. Para corroborar a hipótese, já foram realizados experimentos demons- trando que uma estratégia de investimento utilizando um agente aleatório consegue produzir resultados melhores do que indicadores técnicos tradicionais (Biondo et al. [2013]). Entretanto, existem anomalias que não podem ser explicadas pela HME, e há uma outra corrente de pesquisadores que acredita ser possível prever variações no com- portamento do preço das ações até certo nível. Lo [2004] propõe a hipótese do mercado adaptativo, em que o mercado na maior parte do tempo é eficiente mas que há períodos de tempo em que nem todas as informações são refletidas no preço das ações de forma instantânea. Alguns trabalhos empíricos defendem essa segunda corrente, como por exemplo Lo & MacKinlay [2011].
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Detecção e rastreamento da mão utilizando dados de profundidade

Detecção e rastreamento da mão utilizando dados de profundidade

de pré-processamento foi desenvolvido um algoritmo para detectar bordas baseado no acúmulo da diferença dos vizinhos mais próximos (ADV-4), sendo necessário re- alizar análises com outras abordagens da literatura para avaliar a sua aplicação. O procedimento de extração de característica proposto calcula o volume do vetor normal no mapa de profundidade (VNOR) possibilitando adicionar outras informações (cor, textura, contorno, entre outras) para aumentar seu poder discriminativo. Embora tenha sido utilizado para realizar correspondências entre imagens, poderá ser empregado em outras áreas da visão computacional que envolva o reconhecimento de padrões quando há informação de profundidade, podendo ser utilizada com técnicas de aprendizado de máquina (classificadores) para alcançar resultados mais promissores.
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Detecção de réplicas de sítios Web em máquinas de busca usando aprendizado de máquina

Detecção de réplicas de sítios Web em máquinas de busca usando aprendizado de máquina

Na prática, máquinas de busca comparam consultas com documentos e os orga- nizam em listas ordenadas que são apresentadas aos usuários em forma de ranking, porém há muito mais por trás desse tipo de sistema do que apenas algoritmos de ran- king. É preciso obter documentos úteis da Web, processá-los de forma eficiente, montar estruturas de dados otimizadas para vários tipos de consultas, processar consultas de forma quase instantânea e apresentá-las de forma clara e atraente ao usuário, entre outros. Para realizar todas essas tarefas é necessário haver uma série de componentes trabalhando em conjunto. Apresentamos a seguir os três principais.
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Aprendizado De Máquina Na Detecção Do Uso Do Solo No Bioma Caatinga Via Sensoriamento Remoto

Aprendizado De Máquina Na Detecção Do Uso Do Solo No Bioma Caatinga Via Sensoriamento Remoto

O manejo adequado dos recursos naturais em ambientes frágeis, como o da Caatinga, requer o conhecimento de suas propriedades e distribuição espacial. Desta forma, o presente trabalho propõe uma abordagem para a classificação de imagens do satélite LANDSAT-5, correspondente a uma região semiárida localizada no município de Iguatu no Estado do Ceará, objetivando detectar o bioma da Caatinga por meio de dois tipos de classificadores baseados em aprendizado de máquina: o método baseado em Perceptrons de Múltiplas Camadas-MLP (do inglês Multi Layer Perceptron) e o método Máquinas de Vetores de Suporte-SVM (do inglês Support Vector Machine). O classificador estatístico da máxima verossimilhança, por ser amplamente utilizado na literatura, também foi aplicado à área em estudo para que o desempenho dos métodos propostos fosse comparado aos destes. Cinco classes foram definidas para a classificação, a saber: agricultura, antropizada, água, caatinga herbácea arbustiva (CHA) e caatinga arbórea densa (CAD). Para o método MLP, foram realizados testes variando a quantidade de neurônios na camada intermediária. Já os testes para o método SVM consistiram em variar o parâmetro σ da função gaussiana e o parâmetro de penalização (C). A eficiência dos métodos foi analisada por meio dos coeficientes de Exatidão Global, Exatidão Específica e de Kappa calculados por meio dos dados da matriz de confusão. Esta, por sua vez, foi gerada para cada método a partir da comparação entre a classificação e os pontos georreferenciados com aparelho GPS (correspondentes à verdade terrestre). O método MLP apresentou melhor desempenho para o teste em que 12 neurônios foram atribuídos à camada intermediária, com valores de Exatidão Global e de Kappa de 82,14% e 0,76, respectivamente. Já o método SVM apresentou melhor performance para o teste com C=1000 e σ=2 no qual se obteve valores de 86,03% e 0,77 para os coeficientes de Exatidão Global e Kappa, respectivamente. O valor de Exatidão Global para o classificador estatístico da máxima verossimilhança permitiu concluir que 81,2% dos pixels foram classificados corretamente e o coeficiente de Kappa para este método foi de 0,73. Os valores dos coeficientes de Exatidão Específica, que proporcionam analisar o desempenho dos métodos em cada classe, foram superiores a 70%. A área total classificada foi de 576 km 2 e, dentre as duas classes consideradas para o bioma Caatinga, a predominante é a do tipo caatinga herbácea arbustiva (CHA). Assim, por meio dos resultados experimentais obtidos, pode-se afirmar que os métodos SVM e MLP, baseados em aprendizado de máquina, apresentaram desempenho satisfatório para a classificação do bioma Caatinga.
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Detecção e classificação de imagética motora utilizando sinais de EEG e aprendizado de máquina

Detecção e classificação de imagética motora utilizando sinais de EEG e aprendizado de máquina

A base de dados é composta pelos sinais de EEG oriundos de cinco sessões, realizadas com o mesmo voluntário, vale ressaltar que o sujeito não possui nenhum tipo de déficit motor ou neurológico. Antes de iniciar-se a aquisição dos sinais, o voluntário foi posicionado confortavelmente em uma cadeira, frente a um monitor, com braços, mãos e pés relaxados e apoiados, neste momento foram dadas orientações para que a cada seta apresentada no monitor fosse imaginado um movimento com o membro correspondente, seguindo a relação: seta para direita – movimento imaginado com a mão direita, seta para esquerda – movimento imaginado com a mão esquerda, seta para cima – movimento imaginado com o pé; além disto, foram apresentadas as imagens das setas, individualmente, as mesmas podem ser visualizadas na Figura 13, abaixo.
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Uma análise sobre o impacto de dados faltantes no desempenho de métodos de aprendizado de máquina

Uma análise sobre o impacto de dados faltantes no desempenho de métodos de aprendizado de máquina

O interesse em aprendizado de máquina tem crescido recentemente devido ao seu grande sucesso em aplicações reais dos mais diversos tipos. Fundamentalmente podemos defini-lo como um conjunto de algoritmos usados para extrair informações de dados brutos e representá-los em algum tipo de modelo, este, por sua vez, é usado para inferir algo sobre dados que ainda não foram modelados(PATTERSON; GIBSON, 2017). Essa técnica pode ser utilizada em uma infinidade de cenários, tais como softwares médicos no auxílio ao diagnóstico, classificação de risco de empréstimo por instituições bancárias, recomendação de produtos e serviços, detecção de spams.
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Detecção de animais em rodovias utilizando câmeras e aprendizado supervisionado

Detecção de animais em rodovias utilizando câmeras e aprendizado supervisionado

A detecção de animais é fundamental em nossa sociedade, onde se pode detectar e rastrear animais e preveni-los de colisões com os veículos nas rodovias. As abordagens tradicionais incluem a construção de passagens de fauna, implantação de cercas reais ou virtuais, vigilância por vídeo e sistemas break-the-beam. Com todas essas abordagens, é crucial destacar a importância de se ter uma validação eĄciente para reduzir o número de falsa detecção. A partir de dados levantados e pontos já identiĄcados de presença constante de animais, os mesmos denominados de pontos quentes (hotspots), foi implementado um algoritmo, que utilizando recursos de processamento de imagens e métodos de aprendizado de máquina, através de imagens, possibilita classiĄcar o objeto detectado como um animal e se este animal venha ser um perigo para segurança do veículo em movimento na rodovia, como também a própria segurança do animal, assim o condutor do veículo será alertado da presença deste possível animal próximo a sua localização atual, dando oportunidade ao motorista de reagir a alguma situação perigosa e evitar possíveis acidentes de trânsito.
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Detecção de anomalias e estimação da qualidade dos dados do sistema de telemetria e monitoramento hidrometeorológico

Detecção de anomalias e estimação da qualidade dos dados do sistema de telemetria e monitoramento hidrometeorológico

O resultado final dos algoritmos que realizam o trabalho proposto pela metodologia de qualificação de dados é uma nota entre 0 (zero) e 10 (dez) para cada uma das telemedições primárias realizadas pelo STH. Esta informação a respeito da nota fica persistida na base de dados, juntamente com a medição em questão. Faltava então, apresentá-la aos usuários nas telas do sistema de supervisão e não apenas como resultado de consultas para a geração de relatórios e gráficos desacoplados da IHM (Interface Homem-Máquina). Para resolver essa questão, foram realizadas diversas alterações nos processos principais de exibição de dados do STH, a fim de apresentar nas telas do próprio sistema a indicação de qualidade da telemedição. A Figura 8.2 ilustra essa nova funcionalidade dada ao sistema de supervisão. Quando se repousa o cursor sobre uma medida surge na tela uma caixa de informações com um resumo a respeito da medição em questão, incluindo ali a nota que a mesma recebeu do sistema de qualificação de dados. No caso ilustrado, a medida está alarmada (fundo rosa) e sua nota é muito boa (10), o que corrobora para a atenção ao alarme apresentado.
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Análise de conjuntos de dados usados em métodos de detecção de anomalias em redes de computadores

Análise de conjuntos de dados usados em métodos de detecção de anomalias em redes de computadores

Shon e Moon ( 2007 ) propõem em seu trabalho o uso de uma ferramenta comu- mente utilizada para reconhecimento de padrões e classiĄcação, o SVM (Support Vector Machines). Os dados usados para análise foram coletados dos ambientes de teste e pro- dução do MIT Lincoln Labs. Primeiramente, os pacotes são coletados da rede e Ąltrados em tempo real pela ferramenta denominada PTF (Passive TCP/IP Fingerprinting), que permite que pacotes mal formados sejam identiĄcados e descartados. No conjunto de pacotes Ąltrados pelo PTF são aplicados dois processos: O primeiro visa determinar o perĄl dos pacotes normais utilizando uma técnica de mineração de dados conhecida como SOFM (Self-Organized Feature Map). Já o segundo processo utiliza algoritmos genéticos para selecionar quais campos dos pacotes apresentam maior probabilidade de evidenciar a ocorrência de anomalias. O resultado da execução destes processos é inserido na SVM para que seja efetuado o aprendizado e, nos próximos eventos, sejam detectadas anomalias.
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Detecção autônoma de intrusões utilizando aprendizado de máquina

Detecção autônoma de intrusões utilizando aprendizado de máquina

CSD é uma distância similar à utilizada nos experimentos conduzidos no Capítulo 5, onde o agrupamento é aplicado segundo a abordagem hierárquica de acordo com o tipo da chamada de sistema. Essa distância se baseia em uma abordagem específica do contexto, sendo aplicável apenas a chamadas de sistema. Outra diferenças entre essa distância e a utilizada anteriormente é a forma de cálculo da distância entre atributos numéricos, que é dada por |a − b|/max(a, b), dado que os valores numéricos não são normalizados. A dis- tância SSD, por outro lado, representa a chamada de sistema como uma tupla composta pelo tipo da chamada, concatenado aos valores dos parâmetros e ao valor de retorno. A distância final é obtida pela distância Euclidiana entre as duas tuplas. Dessa forma, essa distância pode ser considerada genérica dado que é aplicável a qualquer objeto que possa ser representado como uma tu- pla, e não apenas a chamadas de sistema. Por fim, é avaliada a distância NCD quando aplicada aos objetos submetidos a um processo de serialização. Os ex- perimentos conduzidos mostram que o agrupamento de dados em varredura única é capaz de gerar séries que caracterizam o comportamento com pre- cisão suficiente para a diferenciação entre situações normais e ataques, e que as distâncias genéricas apresentam resultados compatíveis aos obtidos por meio da distância específica ao contexto.
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DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE IMAGÉTICA MOTORA UTILIZANDO SINAIS DE EEG E APRENDIZADO DE MÁQUINA

DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE IMAGÉTICA MOTORA UTILIZANDO SINAIS DE EEG E APRENDIZADO DE MÁQUINA

Ainda em se tratando de movimentos mais refinados, Jochumsen, Khan e Dremstrup (2015) utilizaram sinais de EEG como dados para diferenciar três movimentos com a mesma mão, sendo eles as pinças: palmar, lateral e de precisão. Os sinais foram provenientes de experimentos com 14 indivíduos, que realizaram cada movimento 100 vezes, com intervalos de 1min entre blocos de 25 movimentos, e 9s entre os movimentos; e adquiridos por um equipamento de 25 canais, os eletrodos foram dispostos de acordo com o sistema 10-20, no hemisfério cortical esquerdo. O pré-processamento dos sinais envolveu a separação dos mesmos em movimentos, se tratando do momento de execução da tarefa e 2s anteriores, e em background, referente ao período de 5 a 3s antes da execução do movimento; com uso de uma janela de 1s com sobreposição de 200ms foram extraídos atributos temporais e espectrais, que passaram ainda por uma etapa de seleção com uso do sequential forward selection (SFS). Para classificação foi utilizado o Linear Discriminant Analysis (LDA), que obteve como melhores resultados: acurácia de até 78% na diferenciação entre o background e o movimento de pinça palmar, utilizando a combinação dos atributos temporais e espectrais; e acurácia de até 76% na distinção entre os movimentos de pinça de precisão e lateral, com uso de atributos espectrais.
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Sistema de Detecção de Defeitos Visuais em Pisos Cerâmicos Baseado em Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquina

Sistema de Detecção de Defeitos Visuais em Pisos Cerâmicos Baseado em Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquina

Em Mishra e Shukla (2014), prop˜ oe-se o uso de uma t´ ecnica ba- seada em redes neurais para detectar defeitos em pisos cerˆ amicos. Foi utilizada uma Rede Neural Probabilistica. O algoritmo ´ e relativamente complexo e utiliza, dentre outras, as t´ ecnicas de edge detection conhe- cidas como Sobel Edge Detector e Roberts Detector, al´ em do Median Filter. Depois da aplica¸ c˜ ao do algoritmo, organiza-se o vetor de carac- ter´ısticas colocando-as em uma ´ unica linha, juntamente com a classe correspondente ao defeito que ela possui. A PNN ´ e treinada e uti- lizada para classificar os defeitos. Entre os detectados pelo sistema, est˜ ao: rachaduras, manchas, defeitos de borda e cantos. Todos os re- sultados obtidos foram melhores do que os vistos em Islam e Sahriar (2012). Obteve-se uma m´ edia de 98,18% de acerto utilizando diferentes quantidades de pisos, aumentando em 5% se comparado aos algoritmos anteriores. Al´ em disso, a m´ edia do tempo computacional foi diminu´ıdo pela metade.
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Técnica de diagnóstico de falhas em motores a combustão interna utilizando aprendizagem de máquina

Técnica de diagnóstico de falhas em motores a combustão interna utilizando aprendizagem de máquina

Kesgin (2004) manipulou um modelo de rede neural multicamadas com algoritmo de aprendizagem backpropagation para a otimização da eficiência em motores e emissões de NOx, tendo como dados de entrada: razão da equivalência, pressão da carga, temperatura da carga, duração da combustão, inicio da combustão e fator de forma. Aplicando oito neurônios na camada intermediária e duas saídas: eficiência do motor e emissões de NOx. Como função de ativação, foram operados a sigmoide e o erro médio quadrático como avaliação do erro para determinação dos pesos. Comparando o modelo da rede neural com o método de algoritmos genéricos, constatou-se uma pequena diferença de 0,05% para a eficiência e 0,38% para emissões de NOx.
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Análise e detecção inteligente de anomalias

Análise e detecção inteligente de anomalias

A Saphety, como prestadora de servi¸ cos online, gera e trata muitos dados a cada instante. Estes dados s˜ ao guardados em sistemas diversos. Por existir esta dispers˜ ao, a necessidade da centraliza¸c˜ ao da gest˜ ao dos dados ´ e enorme, de forma a que tenham significado, passando assim a ser informa¸c˜ ao ´ util para o neg´ ocio. Contudo, al´ em dos dados que ficam centrali- zados, existem as transac¸ c˜ oes e respectivos registos gerados, os dados de acesso, erros de processamento por parte dos clientes e erros de sistema. Tudo isto ´ e informa¸ c˜ ao que n˜ ao deve ser descuidada e sim tratada como um todo, mesmo que o ˆ ambito deste trabalho seja muito mais restrito devido ` a dimens˜ ao que um projecto desta natureza pode tomar.
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