https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4149
File | Description | Size | Format | |
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eduardopestanadeaguiar.pdf | 1.89 MB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Dissertação |
Title: | Sistema de inferência Fuzzy para classificação de distúrbios em sinais elétricos |
Author: | Aguiar, Eduardo Pestana de |
First Advisor: | Ribeiro, Moises Vidal |
Referee Member: | Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes |
Referee Member: | Duque, Carlos Augusto |
Referee Member: | Hell, Michel Bortolini |
Resumo: | A presente dissertação tem como objetivo discutir o uso de técnicas de otimização baseadas no gradiente conjugado e de informações de segunda ordem para o treinamento de sistemas de inferência fuzzy singleton e non-singleton. Além disso, as soluções computacionais derivadas são aplicadas aos problemas de classificação de distúrbios múltiplos e isolados em sinais elétricos. Os resultados computacionais, obtidos a partir de dados sintéticos de distúrbios em sinais de tensão, indicam que os sistemas de inferência fuzzy singleton e non-singleton treinados pelos algoritmos de otimização considerados apresentam maior velocidade de convergência e melhores taxas de classificação quando comparados com aqueles treinados pelo algoritmo de otimização baseada em informações de primeira ordem e é bastante competitivo em relação à rede neural artificial perceptron multicamadas - multilayer perceptron (MLP) e ao classificador de Bayes. |
Abstract: | This master dissertation aims to discuss the use of optimization techniques based on the conjugated gradient and on second order information for the training of singleton or non-singleton fuzzy inference systems. In addition, the computacional solutions obtained are applied to isolated a multiple disturbances classification problems in electric signals. Computational results obtained from synthetic data from disturbances in electric signals indicate that singleton or non-singleton fuzzy inference systems trained by the considered optimization algorithms present greater convergence speed and better classification rates when compared to those data trained by an optimization algorithm based on first order information and is quite competitive with multilayer perceptron neural network and Bayesian classifier. |
Keywords: | Sistema de inferência fuzzy Gradiente conjugado Classificação de distúrbios Qualidade da energia elétrica Sinais elétricos Algoritmos de otimização Fuzzy inference system Conjugated gradient Classification of disturbances Power quality Electric signals Optimization algorithms |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | Faculdade de Engenharia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Access Type: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4149 |
Issue Date: | 30-Aug-2011 |
Appears in Collections: | Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações) |
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