Banca de QUALIFICAÇÃO: RAFAEL NUNES DE ALMEIDA PRADO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAFAEL NUNES DE ALMEIDA PRADO
DATA: 06/08/2012
HORA: 14:00
LOCAL: Auditório do LAMP
TÍTULO:

SISTEMA FUZZY NEURAL COM TREINAMENTO ONLINE PARA EMBARQUE EM CHIPS FPGA

PALAVRAS-CHAVES:

Sistemas Embarcados, Sistemas Fuzzy Neurais, Treinamento online, FPGA.

PÁGINAS: 48
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
ESPECIALIDADE: Automação Eletrônica de Processos Elétricos e Industriais
RESUMO:

Os métodos de Inteligência Computacional vêm adquirindo espaço nas aplicações industriais devido a sua capacidade de solução de problemas na engenharia, conseqüentemente, os sistemas embarcados acompanham a tendência do uso das ferramentas computacionais inteligentes de forma embarcada em máquinas. Nesse contexto, os sistemas híbridos se propõem como uma boa opção em problemas industriais de alta complexidade, pois ao unir dois ou mais métodos de Inteligência Computacional, concatenam-se as características de todos os métodos envolvidos. Existem diversos trabalhos na área de sistemas embarcados e sistema inteligentes híbridos, porém, são poucos os que uniram ambas áreas em um só projeto. Este trabalho tem por objetivo desenvolver soluções para implementação de um sistema fuzzy neural para embarque em chips Field Programable Gate Array – FPGA com treinamento online para adaptação da rede durante a execução de uma aplicação, descrito em linguagem VHDL (Very High Speed Integrated Circuits Hardware Description Language). É proposto também que a arquitetura do sistema seja modular, proporcionando a configuração de várias topologias de redes fuzzy neurais.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 350241 - JORGE DANTAS DE MELO
Interno - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Interno - 347065 - JOSE ALBERTO NICOLAU DE OLIVEIRA
Externo ao Programa - 350779 - DAVID SIMONETTI BARBALHO
Externo à Instituição - DANNIEL CAVALCANTE LOPES - UFERSA