Banca de QUALIFICAÇÃO: ANTONIO GALENO PEREIRA NETO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANTONIO GALENO PEREIRA NETO
DATA: 15/09/2022
HORA: 15:30
LOCAL: Google Meet
TÍTULO: Identificação de Sistemas Dinâmicos Usando Modelos Locais Múltiplos com Tratamento de Outliers
PALAVRAS-CHAVES: Modelagem Local, Estimador M, Outliers, Robustez
PÁGINAS: 32
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
ESPECIALIDADE: Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação
RESUMO:

Com o crescimento de sistemas e processos não lineares, principalmente em ambientes industriais, estudos de técnicas novas e mais precisas para identificação de Sistemas Dinâmicos tem intensificado nas pesquisas. Dentre essas técnicas, as que permitem a geração de modelos locais apresentou grande progresso, permitindo a geração de diversos modelos para representar sistemas mais complexos. Também é necessário verificar a inserção de ruído nos dados, dependendo da fonte, os processos podem acabar absorvendo informações que não são relevantes para a geração do modelo (outliers), o que pode interferir no processo de identificação. Neste trabalho, os modelos locais múltiplos D-MKSOM e P-MKSOM foram modificados para lidar com dados discrepantes por meio da técnica de estimação M, iniciando assim para realizar uma estimativa mais robusta, então eles foram aplicados para bancos de dados com fortes não-linearidades. Os dados usados estavam contaminados com ruído para avaliar quantitativa e qualitativamente a robustez dos algoritmos e o comportamento do erro obtido nos testes. Para fins de comparação, a rede neural global ELM também foi aplicada aos dados com a implementação do estimador M.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1544138 - LUIS GUSTAVO MOTA SOUZA
Interno - 1960421 - FRANCISCO DE ASSIS DA SILVA MOTA
Interno - 1785470 - JOSE MARIA PIRES DE MENEZES JUNIOR
Interno - 289819 - OTACILIO DA MOTA ALMEIDA