{"id":215,"date":"2018-07-27T12:00:16","date_gmt":"2018-07-27T15:00:16","guid":{"rendered":"http:\/\/www.bcc.unifal-mg.edu.br\/biblioteca\/?page_id=215"},"modified":"2018-07-27T12:00:16","modified_gmt":"2018-07-27T15:00:16","slug":"monografia-mateus-neves-barreto","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bcc.unifal-mg.edu.br\/biblioteca\/producao-discente\/monografias\/monografias-2011-2\/monografia-mateus-neves-barreto\/","title":{"rendered":"Monografia Mateus Neves Barreto"},"content":{"rendered":"

Uma Abordagem H\u00edbrida Para Identifica\u00e7\u00e3o de Padr\u00f5es de Escoamento Bif\u00e1sico<\/h2>\n
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T\u00edtulo [PT]:\u00a0<\/strong>Uma Abordagem H\u00edbrida Para Identifica\u00e7\u00e3o de Padr\u00f5es de Escoamento Bif\u00e1sico
\nAutor:\u00a0<\/strong>Mateus Neves Barreto \/ Orientador: Prof. Dr. Ricardo Menezes Salgado
\nPalavras-Chave [PT]:<\/strong>Sistema de Suporte \u00e0 Decis\u00e3o. Escoamento Bif\u00e1sico. Modelos Inteligentes. Ensembles<\/em>. DSS. Framework<\/em> Inteligente para Escoamento<\/p>\n

\u00c1rea de concentra\u00e7\u00e3o:<\/strong>
\nTitula\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n

Banca:<\/strong>
\nProf. Dr. Ricardo Menezes Salgado (Orientador)
\nProf. Msc. Luiz Eduardo da Silva
\nProf. Msc. Flavio Barbieri Gonzaga<\/p>\n

Resumo:<\/strong><\/p>\n

Sistemas de suporte \u00e0 decis\u00e3o ou Decision Support Systems<\/em> (DSS) s\u00e3o sistemas capazes de auxiliar grandes linhas de produ\u00e7\u00f5es al\u00e9m de tarefas que apresentam riscos e muitas outras atividades que requerem alto teor de confiabilidade. A utiliza\u00e7\u00e3o dos DSS \u00e9 feita em setores que necessitam de otimiza\u00e7\u00f5es e tamb\u00e9m em setores que possuem acesso limitado. Um exemplo que pode ser citado \u00e9 a extra\u00e7\u00e3o do petr\u00f3leo, geralmente feita em alto mar em grandes profundidades. Seria imposs\u00edvel o exerc\u00edcio desta atividade sem a utiliza\u00e7\u00e3o de um DSS.<\/p>\n

A proposta deste trabalho foi desenvolver um Sistema de classifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es acoplado a um DSS espec\u00edfico para o escoamento bif\u00e1sico vertical e horizontal, baseado em um combinador de algoritmos inteligentes (ensemble<\/em>). As t\u00e9cnicas de Intelig\u00eancia Artificial (IA) utilizadas no combinador foram: as Redes Neurais Artificias (RNAs); Algoritmo de KVizinhos e o algoritmo Support Vector Machines<\/em> (SVM). A base de dados utilizada foi fornecida pelo Laborat\u00f3rio de Fen\u00f4menos Multif\u00e1sicos da Faculdade de Engenharia Mec\u00e2nica (FEM) da Unicamp.<\/p>\n

A classifica\u00e7\u00e3o dos dados verticais e horizontais, utilizando a metodologia ensemble, teve entre 96 a 100% de acerto quando vistos separadamente e aproximadamente 91% de acerto para os conjuntos compostos pelos dois tipos de dados, o que demonstra a alta confiabilidade do DSS proposto. A confiabilidade observada est\u00e1 relacionada tamb\u00e9m ao fato de que um sistema bem projetado e com interfaces amig\u00e1veis, fornece base e subs\u00eddios para a obten\u00e7\u00e3o de lucros e maior seguran\u00e7a no setor de sua aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Data:\u00a0<\/strong>29-11-2011<\/p>\n

Link:\u00a0<\/strong>Uma Abordagem H\u00edbrida Para Identifica\u00e7\u00e3o de Padr\u00f5es de Escoamento Bif\u00e1sico<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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