English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

RESUMO – As maquinas de vetores de suporte sao uma poderosa ferramenta de reconhecimento de padroes. Elas representam um conjunto de metodologias do aprendizado supervisionado estatistico que e usado para classificacao e analise de regressao de dados. Os vetores de suporte utilizam um hiperplano com maxima margem para separar as diferentes classes de dados. Este trabalho apresenta um sistema de deteccao que utiliza as maquinas de vetores de suporte para detectar falhas em processos e realizar o diagnostico das mesmas. A metodologia baseia-se em informacoes historicas quantitativas e qualitativas com maquinas de vetores de suporte treinadas e sintonizadas pelo metodo da evolucao diferencial. O sistema de deteccao de falhas foi avaliado em processos quimicos para verificar a adequabilidade da proposta para a deteccao e classificacao de falhas com dados historicos e qualitativos. Metricas de desempenho do sistema apontam para a eficiencia do sistema de deteccao nos cenarios investigados.

DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE DETECÇÃO DE FALHAS BASEADO EM APRENDIZADO ESTATÍSTICO DE MÁQUINAS DE VETORES DE SUPORTE