Fernando Parra Dos Anjos Lima

Questo libro presenta uno studio basato sui concetti e sulle architetture neurali artificiali e sulle loro applicazioni in generale, e in particolare sul riconoscimento dei pattern. La piattaforma e il linguaggio di programmazione Borland Delphi 7 sono utilizzati per implementare due sistemi, uno per il riconoscimento di immagini e l'altro per il riconoscimento di suoni. Il linguaggio di programmazione Borland Delphi utilizza alcuni componenti che simulano l'architettura e i concetti delle reti MLP (multilayer perceptron) e SOM (Self Organizing Map).Per lavorare con entrambi i tipi di riconoscimento di pattern, utilizziamo due applicazioni programmate indipendentemente con due diverse reti neurali artificiali, una che esegue il riconoscimento di immagini e un'altra che esegue il riconoscimento di suoni. Per la rete di riconoscimento delle immagini utilizziamo immagini di tipo carattere, nell'applicazione in questione vengono utilizzate in particolare immagini di cifre. La rete di riconoscimento sonoro utilizza il concetto di toni sonori per il riconoscimento, quindi i toni sonori saranno riconosciuti in modo specifico idealizzando la riproduzione del suono di una tastiera telefonica.

Dieses Buch stellt eine Studie auf der Grundlage der Konzepte und k nstliche neuronale Architekturen und ihre Anwendungen im Allgemeinen, und im Besonderen die Mustererkennung. Die Plattform und Programmiersprache Borland Delphi 7 wird verwendet, um zwei Systeme zu implementieren, eines f r die Bilderkennung und das andere f r die Tonerkennung. Die Programmiersprache Borland Delphi verwendet einige Komponenten, die die Architektur und die Konzepte von MLP (Multilayer Perceptron) und SOM (Self Organizing Map) Netzen simulieren.Um mit beiden Arten der Mustererkennung zu arbeiten, verwenden wir zwei unabh ngig voneinander programmierte Anwendungen mit zwei verschiedenen k nstlichen neuronalen Netzen, eines f r die Bilderkennung und eines f r die Tonerkennung. F r das Bilderkennungsnetz verwenden wir Bilder des Zeichentyps, in der fraglichen Anwendung werden speziell Bilder von Ziffern verwendet. Und das Tonerkennungsnetz verwendet das Konzept der T ne f r die Erkennung, so dass es speziell erkannt werden T ne idealisiert die Wiedergabe der Klang einer Telefontastatur.

This book presents a study based on the concepts and artificial neural architectures and their applications in general, and specifically pattern recognition. The Borland Delphi 7 platform and programming language is used to implement two systems, one for image recognition and the other for sound recognition. The Borland Delphi programming language uses some components that simulate the architecture and concepts of MLP (multilayer perceptron) and SOM (Self Organizing Map) networks.In order to work with both types of pattern recognition, we use two independently programmed applications with two different artificial neural networks, one that performs image recognition, and the other that performs sound recognition. We use character type images for the image recognition network, in the application in question we specifically use images of digits. And the sound recognition network uses the concept of sound tones for recognition, so it will be specifically recognized sound tones idealizing the reproduction of the sound of a telephone keypad.

Ce livre pr sente une tude bas e sur les concepts et les architectures neuronales artificielles et leurs applications en g n ral, et en particulier la reconnaissance des formes. La plate-forme et le langage de programmation Borland Delphi 7 sont utilis s pour mettre en oeuvre deux syst mes, l'un pour la reconnaissance d'images et l'autre pour la reconnaissance de sons. Le langage de programmation Borland Delphi utilise des composants qui simulent l'architecture et les concepts des r seaux MLP (perceptron multicouche) et SOM (carte auto-organisatrice).Afin de travailler avec les deux types de reconnaissance des formes, nous utilisons deux applications programm es ind pendamment avec deux r seaux neuronaux artificiels diff rents, l'un effectuant la reconnaissance d'images et l'autre la reconnaissance de sons. Pour le r seau de reconnaissance d'images, nous utilisons des images de type caract re, dans l'application en question, il s'agit sp cifiquement d'images de chiffres. Quant au r seau de reconnaissance sonore, il utilise le concept de tonalit s sonores pour la reconnaissance, de sorte qu'il reconna tra sp cifiquement des tonalit s sonores id alisant la reproduction du son d'un clavier de t l phone.

Dieses Buch widmet sich der Entwicklung einer Methodik zur Diagnose von Spannungsst rungen in elektrischen Energieverteilungssystemen unter Verwendung k nstlicher Immunsysteme (EIS). Es ist der Vorschlag eines neuen Paradigmas im EIS-Umfeld, das kontinuierliches Lernen (Plastizit t) erm glicht. Diese Konzeption erm glicht den Aufbau eines Diagnosesystems, das in der Lage ist, kontinuierlich zu lernen und neue Arten von St rungen zu ber cksichtigen, die sich aus der st ndigen Entwicklung des elektrischen Sektors ergeben, ohne dass der Lernprozess neu gestartet werden muss. In diesem Zusammenhang werden zwei k nstliche immunologische Algorithmen verwendet. Die Hauptanwendung dieser neuen Methode ist die Unterst tzung des Systembetriebs bei St rungen sowie die berwachung des Schutzsystems und die M glichkeit, die Entwicklung der elektrischen Systeme zu verfolgen und dabei kontinuierlich Erkenntnisse zu gewinnen. Um die Wirksamkeit und Leistungsf higkeit dieser neuen Methode zu bewerten, wurden mit der Software ATP/EMTP Simulationen von Spannungsst rungen in elektrischen Energieverteilungssystemen mit 5, 33, 84 und 134 bar durchgef hrt. Dieses Buch wurde von den Professoren Simone Silva Frutuoso de Souza und Fernando Parra dos Anjos Lima verfasst.

Questo libro dedicato allo sviluppo di una metodologia per eseguire la diagnosi dei disturbi di tensione nei sistemi di distribuzione dell'energia elettrica, utilizzando sistemi immuni artificiali (EIS). la proposta di un nuovo paradigma nell'ambiente EIS che conferisce un apprendimento continuo (plasticit ). Questa concezione permette la composizione di un sistema diagnostico capace di apprendere continuamente, contemplando nuovi tipi di disturbi derivanti dalla costante evoluzione del settore elettrico, senza la necessit di riavviare il processo di apprendimento. In questo contesto, vengono utilizzati due algoritmi immunologici artificiali. L'applicazione principale di questo nuovo metodo di assistere il funzionamento del sistema durante i disturbi, cos come di supervisionare il sistema di protezione, e di essere in grado di seguire l'evoluzione dei sistemi elettrici acquisendo conoscenza continuamente. Per valutare l'efficacia e le prestazioni di questo nuovo metodo, sono state effettuate simulazioni di disturbi di tensione in sistemi di distribuzione di energia elettrica con 5, 33, 84 e 134 bar sul software ATP/EMTP. Questo libro stato prodotto dai professori Simone Silva Frutuoso de Souza e Fernando Parra dos Anjos Lima.

This book is dedicated to the development of a methodology for performing the diagnosis of voltage disturbances in electrical power distribution systems, using artificial immune systems (EIS). This is the proposition of a new paradigm in the EIS environment that confers continuous learning (plasticity). This conception allows the composition of a diagnostic system capable of learning continuously, contemplating new types of disturbances arising from the constant evolution of the electrical sector, without the need to restart the learning process. In this context, two artificial immunological algorithms are used. The main application of this new method is to assist the system operation during disturbances, as well as to supervise the protection system, and to be able to follow the evolution of electrical systems acquiring knowledge continuously. To evaluate the effectiveness and performance of this new method, simulations of voltage disturbances in electrical power distribution systems with 5, 33, 84 and 134 bars were carried out in the ATP/EMTP software. This book was produced by professors Simone Silva Frutuoso de Souza and Fernando Parra dos Anjos Lima.

Ce livre est consacr au d veloppement d'une m thodologie pour effectuer le diagnostic des perturbations de tension dans les syst mes de distribution d' nergie lectrique, en utilisant des syst mes immunitaires artificiels (SIE). Il s'agit de la proposition d'un nouveau paradigme dans l'environnement SIE qui conf re un apprentissage continu (plasticit ). Cette conception permet de composer un syst me de diagnostic capable d'apprendre en continu, en envisageant de nouveaux types de perturbations d coulant de l' volution constante du secteur lectrique, sans qu'il soit n cessaire de recommencer le processus d'apprentissage. Dans ce contexte, deux algorithmes immunologiques artificiels sont utilis s. L'application principale de cette nouvelle m thode est d'assister le fonctionnement du syst me pendant les perturbations, ainsi que de superviser le syst me de protection, et d' tre capable de suivre l' volution des syst mes lectriques en acqu rant des connaissances en permanence. Pour valuer l'efficacit et les performances de cette nouvelle m thode, des simulations de perturbations de tension dans des syst mes de distribution d' nergie lectrique avec 5, 33, 84 et 134 bars ont t r alis es sur le logiciel ATP/EMTP. Ce livre a t r alis par les professeurs Simone Silva Frutuoso de Souza et Fernando Parra dos Anjos Lima.