Top PDF Detecção de cardiopatias por eletrocardiograma utilizando redes neurais artificiais

Detecção de cardiopatias por eletrocardiograma utilizando redes neurais artificiais

Detecção de cardiopatias por eletrocardiograma utilizando redes neurais artificiais

Frente `a exposic¸˜ao dos dados apresentados, pode-se afirmar que a prevenc¸˜ao e di- agn´osticos de cardiopatias s˜ao essenciais para melhorar o atual quadro mundial (ORGANIZA- TION, 2014). O processamento de sinais de eletrocardiogramas (ECGs) tem sido uma linha de pesquisa forte nas ´ultimas d´ecadas, como apresentado em (MONTEIRO; FARIAS, 1985), (HUALLPA et al., 1992), (SOUZA et al., 2006), (MELO et al., 2017), e um dos fatores que possibilitaram o fortalecimento de pesquisas nessa ´area foi a criac¸˜ao do banco de dados do MIT (Massachusetts Institute of Technology) no ano de 2001, o qual ´e composto por ECGs coleta- dos em diversas situac¸˜oes e separados em v´arias categorias, que servem tamb´em como base de estudo (GOLDBERGER et al., 2000).
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Detecção de Cardiopatias pela análise de sons da auscultação através de redes neurais artificiais

Detecção de Cardiopatias pela análise de sons da auscultação através de redes neurais artificiais

O repositório de dados utilizado foi retirado do site (PETER BENTLEY, GLENN NORDEHN, MIGUEL COIMBRA, SHIE MANNOR, 2012) que tem como proposta lançar um desafio de classificação de sons cardíacos, em um concurso de classificações. Os dados foram obtidos a partir de um ensaio clínico em hospitais, utilizando o estetoscópio DigiScope digital. De acordo com o site, os dados foram reunidos em situações do mundo real e contém ruídos de todos os tipos imagináveis de fundo. Os arquivos de áudio são de comprimentos variados, entre 1 segundo e 30 segundos, alguns foram cortados para reduzir o ruído excessivo e fornecer o fragmento saliente do som. A base original continha sons de vários tamanhos, muitos deles com poucos segundos e quantidades diferentes de amostras para as diferentes classes do problema. A fim de uniformizar os arquivos disponíveis na base de dados, optou-se por dividir os mesmos em vetores de 10000 pontos, que representam aproximadamente 3 segundos de áudio, procedendo, não só com a uniformização, indispensável para o processo de classificação a ser utilizado, quanto para o aumento da quantidade de exemplares, contribuindo, assim, com a melhora do processo de treinamento da rede.
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Uma arquitetura para a detecção de intrusos
no ambiente wireless usando redes neurais
artificiais

Uma arquitetura para a detecção de intrusos no ambiente wireless usando redes neurais artificiais

Em (Lim, Schmoyer, Levine and Owen, 2003 ) ´e apresentada a implementa¸c˜ao de um prot´otipo para um sistema de detec¸c˜ao e respostas ativas a intrusos wire- less. A arquitetura desse sistema ´e constitu´ıda de diversos dispositivos espalhados por toda a rede wireless, os quais s˜ao conectados a um servidor central atrav´es da rede cabeada da organiza¸c˜ao. Visto que esses dispositivos s˜ao todos gerencia- dos pelo servidor central, ´e poss´ıvel determinar atrav´es de um processo de trian- gula¸c˜ao a posi¸c˜ao aproximada do atacante ou do rogue AP, dada a intensidade do sinal recebida em cada dispositivo. O servidor central pode tamb´em correlacio- nar a autentica¸c˜ao wireless com a autentica¸c˜ao em outros sistemas de seguran¸ca, como a autentica¸c˜ao RADIUS (Remote Authentication Dial-In User Service). Um prot´otipo foi implementado tomando como base a modifica¸c˜ao de um ponto de acesso USRobotics USR2450, instalando nele um novo sistema operacional Linux com funcionalidades extras de ponto de acesso. O sistema responde ativamente `as tentativas de intrus˜oes realizando ataques de DoS contra o intruso, utilizando quadros mal-formados direcionados ao intruso ou confundindo o intruso atrav´es do uso de armadilhas (decoys).
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Detecção e localização de danos em materiais compósitos aplicado em aeronaves utilizando redes neurais artificiais

Detecção e localização de danos em materiais compósitos aplicado em aeronaves utilizando redes neurais artificiais

Há um grande interesse na utilização de redes neurais artificiais para estimar e predizer a extensão e localizar o dano em estruturas complexas. Em particular, uma RNA opera como um modelo computacional paralelo para explorar a conexão entre uma série de razões (inputs) e consequências (outputs) para um determinado sistema. Uma RNA bem treinada pode prever os resultados sob um estímulo desconhecido de acordo com o conhecimento pré-acumulado e a capacidade de generalização, evitando complicadas relações constitutivas de investigação (SU; YE; LU, 2006). Na maioria das abordagens utilizando RNA para identificação de danos, várias características estruturais no domínio do tempo ou parâmetros no domínio da frequência, ou estática são comumente utilizadas para treinamento da rede. Estas características incluem: modo de vibração e frequências naturais ou, combinando informação modal; impedância; espectros de aceleração ou parâmetros combinados de deslocamento; velocidade e aceleração; força aplicada ou parâmetros de deformação, tais como o deslocamento, etc.
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Avaliação de técnicas de pré-processamento de sinais do EEG para detecção de eventos epileptogênicos utilizando redes neurais artificiais

Avaliação de técnicas de pré-processamento de sinais do EEG para detecção de eventos epileptogênicos utilizando redes neurais artificiais

Os sinais sem pré-processamento foram colocados diretamente nas entradas da rede feedforward como esquematizado na Figura 3.6. Os trechos de 1 segundo do conjunto de treinamento foram divididos em 100 pontos na entrada das redes, formadas pelos 100 vetores de entrada, o número de neurônios na camada oculta variando de 10 a 13 e um neurônio de saída. A cada interação a rede foi treinada, até obter-se o erro mínimo (0,001) ou atingir-se o valor máximo de interação pré-definido. Este treinamento forneceu a matriz de pesos, que foi utilizada no algoritmo de teste. Da mesma forma, os trechos de 1 segundo do conjunto de sinais utilizados para teste foram divididos em 100 pontos na entrada da rede. Para cada sinal de teste a rede responde, conforme a matriz de pesos de treinamento, com uma detecção positiva ou negativa do evento epileptogênico.
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Uma abordagem simplificada de detecção de intrusão baseada em redes neurais artificiais

Uma abordagem simplificada de detecção de intrusão baseada em redes neurais artificiais

Muitos esforços estão sendo realizados na busca pela interoperabilidade e pa- dronização entre essas ferramentas, visando facilitar a integração de tecnologias complementares aumentando as chances de uma detecção bem sucedida. Vários pa- drões estão sendo propostos e aprimorados, entre eles destaca-se o CIDF (Common Intrusion Detection Framework ) que define um conjunto de componentes funcionais que interagem entre si, formando um modelo para sistemas de detecção de intrusão utilizando a CISL (Common Intrusion Specification Language) como linguagem de especificação de eventos e comunicação entre os componentes.
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Aplicação de redes neurais artificiais profundas na detecção de placas de pare

Aplicação de redes neurais artificiais profundas na detecção de placas de pare

Uma das maneiras de abordar o problema do reconhecimento automático de objetos em imagens é decompor a tarefa em subproblemas que detectam partes dos objetos na imagem e então combinam as soluções parciais para obter a solução do problema original. De um modo geral, a detecção automática de objetos em imagens exige a utilização de métodos para detecção de formas geométricas, qualificação de texturas, agrupamento de regiões e processamento digital de sinais para extrair informações relevantes. Estas características podem ser processadas e classificadas utilizando-se uma Rede Neural Artificial (RNA).
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Reconhecimento de sinais da libras utilizando descritores de forma e redes neurais artificiais

Reconhecimento de sinais da libras utilizando descritores de forma e redes neurais artificiais

A detecção de pele em imagens digitais tem sido utilizada cada vez mais nos últimos anos, sendo que esta se mostra frequente em aplicações como as de vídeo-vigilância, reconhecimento de face e/ou gestos, além de aplicações que realizam interação homem-computador através do reconhecimento de partes do corpo ( Prema and Manimegalai , 2012 ). Muitos são os métodos utilizados para o reconhecimento de pele em imagens digitais. Dentre estes, os que apresentam abordagens mais simples são aqueles que utilizam as componentes de diferentes espaços de cores e que defendem a estipulação de intervalos dentro dos quais os pixels são considerados pele ( Vezhnevets et al. , 2003 ). Para uma melhor compreensão destas técnicas, é necessário que se entenda quais são os principais espaços de cores utilizados nestes algoritmos e a forma como os seus canais são dispostos.
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Utilização de redes neurais artificiais para detecção de padrões de vazamento em...

Utilização de redes neurais artificiais para detecção de padrões de vazamento em...

Sistemas baseados em Inteligência Artificial (IA) tem sido desenvolvidos e demonstrado resultados promissores e flexíveis, tal como nos trabalhos de Simões (2000), para a classificação robusta à variação de grandezas como iluminação ou brilho da cor para aplicação em futebol de robôs; Goedtel (2007), desenvolvendo um estimador neural de velocidade de motores de indução trifásico a partir de variáveis primárias de tensão e corrente; Selli (2007), para identificação de regimes de escoamentos bifásicos com um classificador neural analisando a transformada de Gabor do sinal de pressão; Gaspar (2006) desenvolvendo um identificador de faces humanas utilizando redes neurais artificiais; dentre inúmeros outros trabalhos, sendo aplicáveis a diversas áreas de engenharia, representando um domínio de pesquisa multidisciplinar, envolvendo além de engenharia, física, matemática, biologia, neurofisiologia, etc.
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Detecção de modo de transporte utilizando smartphones e redes neurais artificiais para prevenção de acidentes

Detecção de modo de transporte utilizando smartphones e redes neurais artificiais para prevenção de acidentes

O processo de treinamento de cada uma das redes neurais que compõem o classificador hierárquico passa por duas etapas. Primeiramente, a arquitetura da rede neural é definida. Tendo definido a arquitetura, é realizada a validação do sistema pelo método de Monte Carlo. A definição da arquitetura da RNA consiste em variar a quantidade de neurônios nas duas camadas escondidas de acordo com a quantidade Q de elementos fornecidos para o treinamento da rede e da quantidade τ de classes nas quais a rede pode classificar cada entrada. A quantidade de neurônios na segunda camada oculta varia de 2 em 2 dentro de um certo intervalo, enquanto a quantidade de neurônios na primeira camada oculta permanece fixa. Após o treinamento da rede para cada quantidade de neurônios na segunda camada ter sido realizado, são adicionados mais dois neurônios na primeira camada e o processo se repete até que o número de neurônios nas camadas atinja um valor máximo.
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METODOLOGIA DE DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE SEMÁFOROS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

METODOLOGIA DE DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE SEMÁFOROS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

artificiais) que calculam determinadas funções matemáticas (normalmente não lineares). Tais unidades são dispostas em uma ou mais camadas e fortemente interligadas entre si, geralmente unidirecional (BRAGA; DE CARVALHO; LUDEMIR, 2007), mas, há casos de conexões de realimentação. Na maioria dos modelos, essas conexões estão associadas a valores numéricos chamados de pesos, que têm a função de armazenar o conhecimento adquirido pelo modelo e servem para ponderar cada entrada recebida por um neurônio da rede. Em Haykin (1999), é dito que uma rede neural é um processador paralelamente distribuído e constituído de unidades de processamento simples, que têm a propensão natural para armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para uso.
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Caracterização do escoamento bifásico em golfadas utilizando redes neurais artificiais

Caracterização do escoamento bifásico em golfadas utilizando redes neurais artificiais

Uma alternativa complementar ao estudo experimental diz respeito à utilização de técnicas heurísticas na busca de generalização na estimação de parâmetros a partir de uma determinada base de dados experimentais. A modelagem por Redes Neurais Artificiais é uma alternativa viável devido à sua capacidade de aprendizado e generalização a partir de uma grande massa de dados que refletem o comportamento do sistema em várias situações. Na caracterização de escoamentos bifásicos em golfadas, a existência de medidas e observações experimentais e/ou operacionais torna possível este tipo de modelagem. Como tais informações são acessíveis, pode-se projetar um modelo baseado em redes neurais artificiais com capacidade preditiva e de generalização suficientes para substituir os modelos mecanicistas no cenário em estudo.
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Controle inteligente de sistemas eletroidráulicos utilizando redes neurais artificiais

Controle inteligente de sistemas eletroidráulicos utilizando redes neurais artificiais

dessa publicação, a pesquisa no campo das RNAs foi momentaneamente desencorajada, o que se refletiu em poucos, porém expressivos, trabalhos na área, como a implementação da rede ART (Grossberg, 1980), a proposição das redes recorrentes de Hopfield (Hopfield, 1982) e a formulação dos mapas auto organizáveis (Kohonen, 1982). Estes trabalhos motivaram novamente o interesse da comunidade cientifica nas pesquisas. No fim dos anos 80, um dos principais destaques foi o desenvolvimento do algoritmo da retropropagação (back- propagation) no treinamento de redes perceptrons múltiplas camadas, publicado no livro Parallel distributed processing, por Rumelhart, Hinton e Wlliams, em 1986 (Rumelhart et al., 1986 apud Silva et al., 2010). A publicação alavancou definitivamente os estudos na área das RNAs.
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Modelagem preditiva de linha de costa utilizando redes neurais artificiais.

Modelagem preditiva de linha de costa utilizando redes neurais artificiais.

Um importante conceito de uma RNA é a definição da arquitetura, ou seja, a forma com que os neurônios em uma rede podem estar organizados, sendo este um parâmetro importante que restringe o tipo de problema que pode ser tratado na rede. RNAs com uma camada única de neurônios, por exemplo, só conseguem resolver problemas linearmente separáveis. Redes recorrentes, por sua vez, são mais apropriadas para resolver problemas que envolvem processamento temporal (BRAGA et al., 2000).

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Classificação de imagens de sensoriamento remoto utilizando redes neurais artificiais

Classificação de imagens de sensoriamento remoto utilizando redes neurais artificiais

No Cenário01, que envolveu a classificação de zonas cafeeiras, o teste que obteve melhor resultado classificou 93% da imagem com sucesso, correspondendo a um índice Kappa de 0.81. Assim, a metodologia proposta para este cenário obteve sucesso em discriminar as classes de saída utilizando apenas parâmetros espectrais para treinar a RNA. Além disso, o erro de classifi- cação ocorreu principalmente em regiões de borda entre as zonas de café e as regiões de mata, o que poderia ser mitigado utilizando um pré-processamento das imagens para atenuar as bordas. Já no cenário 2, de identificação de cenas urbanas, o teste que obteve melhor resultado para as sub-imagens de 720×720 pixels foi aquele associado às imagens de 1999. A taxa de acerto foi de 90%, correspondente a um índice Kappa de 0.80. Contudo, a metodologia proposta não teve um resultado satisfatório para as imagens de 1986. Neste contexto, a utilização de outros parâmetros não-espectrais para treinar a RNA pode melhorar o resultado, sendo esta uma sugestão para trabalhos futuros. Além disso, poderia ser quantificada a taxa de acerto da classificação das imagens inteiras a partir da criação de uma imagem de referência para esta.
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Modelagem térmica de um forno panela utilizando redes neurais artificiais

Modelagem térmica de um forno panela utilizando redes neurais artificiais

Para definição da melhor topologia a se utilizar, vários testes foram realiza- dos. Inicialmente, testou-se a implementação da rede utilizando o algoritmo de treinamento gradiente descendente com momentum e taxa de aprendizado adaptativo. Como os resultados obtidos não alcançaram o valor de erro mé- dio máximo especificado para o modelo, utilizou-se o algoritmo Levenberg- Marquardt sem regularização para o treinamento da rede. No entanto, os erros de validação encontrados nas duas tentativas não atenderam aos crité- rios de aceitação da produção, que tem, como meta, um erro médio máximo de ± 4 ◦ C. Após uma análise detalhada dos dados e das possíveis derivações
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UM MODELO ESTRATÉGICO PARA A ANÁLISE DE CRÉDITO UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

UM MODELO ESTRATÉGICO PARA A ANÁLISE DE CRÉDITO UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Neste âmbito, impulsionadas pela própria exigência do mercado, empresas e instituições financeiras vem buscando implementar sistemas de informação sofisticados que apóiam, de maneira eficaz, suas inúmeras atividades. Com as redes de computadores e seus sistemas robustos, elas têm acesso a informações de bases de dados que podem estar localizadas em todas as partes do mundo. No entanto, incontáveis vezes, não conseguem informações seguras sobre o andamento de suas próprias operações. Várias empresas ainda se deparam com grandes dificuldades em obter informações relevantes, inclusive, métodos de como definir com consistência, os dados realmente necessários e úteis à tomada de decisão. (ALMEIDA, 1998)
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CONTROLADOR DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

CONTROLADOR DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Neste trabalho, propõe-se um sistema computacional para controle inteligente de demanda de carga com capacidade de previsão da demanda de energia elétrica, em um intervalo de 15 em 15 minutos, definindo de forma automática a prioridade das cargas a serem desligadas pelo controlador de demanda. Para implementar o sistema, dividiu-se o trabalho em duas partes: a primeira denominada de “sistema de previsão de carga” e a segunda de “sistema de classificação de cargas”, ambas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNA). O sistema foi implementado em um computador tipo PC com processador Intel Core i5 5200U de 2,2 GHz, Memória Cachê de 3 MB, Sistema Operacional Linux, HD com 1TB e Memória RAM de 6GB, utilizando linguagem de programação
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Estimativa preliminar de custos de obras utilizando redes neurais artificiais

Estimativa preliminar de custos de obras utilizando redes neurais artificiais

A primeira parte deste capítulo se reserva para a apresentação de conceitos a respeito de estimativas de custos. Na sequência, estão descritos os métodos, para elaboração [r]

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MODELAGEM DA DENSIDADE BÁSICA DA MADEIRA DE EUCALIPTO UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

MODELAGEM DA DENSIDADE BÁSICA DA MADEIRA DE EUCALIPTO UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

O processamento das RNAs foi realizado com o auxílio do Toolbox redes neurais artificiais do software Matlab versão R2016a e foram testadas cinco redes para cada configuração. O critério de parada adotado foi o número de ciclos igual a 1000 e a early stopping. Este último critério consiste na verificação constante do processo de treinamento a partir do uso de subconjuntos de validação, em que o mesmo é finalizado quando ocorre o aumento do erro quadrático entre os ciclos sucessivos (SILVA; SPATTI; FALUZINO, 2010). Assim, o treinamento foi finalizado quando um desses critérios foi alcançado.
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