Defesa P\u00fablica da Tese de Doutorado do Mestre em Engenharia El\u00e9trica Emerson Christ Boeira<\/p>\n\n\n\n
Data: 06\/03\/2023 – segunda-feira Banca Examinadora:<\/p>\n\n\n\n Prof. Dr. Luis Antonio Aguirre – PPGEE – UFMG (Relator) T\u00edtulo: “CONTRIBUI\u00c7\u00d5ES PARA O USO DE REGULARIZA\u00c7\u00c3O EM T\u00c9CNICAS DE IDENTIFICA\u00c7\u00c3O DE SISTEMAS”<\/p>\n\n\n\n Resumo: Palavras-chave: Identifica\u00e7\u00e3o de Sistemas, Regulariza\u00e7\u00e3o, Sistemas com Erros nas Vari\u00e1veis, Controle Baseado em Dados, Virtual Reference Feedback Tuning.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Defesa P\u00fablica da Tese de Doutorado do Mestre em Engenharia El\u00e9trica Emerson Christ Boeira Data: 06\/03\/2023 – segunda-feiraHor\u00e1rio: 09h00minA defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s da plataforma Mconf com acesso pelo link: https:\/\/mconf.ufrgs.br\/webconf\/bancas-diego-eckhard Banca Examinadora: Prof. Dr. Luis Antonio Aguirre – PPGEE – UFMG (Relator)Prof. Dr. Alexandre Sanfelici Bazanella – PPGEE \u2013 UFRGSProf. Dr. Erivelton Geraldo Nepomuceno –… Continue a ler »09h00min – Defesa de Tese de Doutorado – Emerson Christ Boeira<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"neve_meta_sidebar":"","neve_meta_container":"","neve_meta_enable_content_width":"","neve_meta_content_width":0,"neve_meta_title_alignment":"","neve_meta_author_avatar":"","neve_post_elements_order":"","neve_meta_disable_header":"","neve_meta_disable_footer":"","neve_meta_disable_title":"","footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-680","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-eventos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/680","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=680"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/680\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=680"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=680"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=680"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Hor\u00e1rio: 09h00min
A defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s da plataforma Mconf com acesso pelo link: https:\/\/mconf.ufrgs.br\/webconf\/bancas-diego-eckhard<\/a> <\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Alexandre Sanfelici Bazanella – PPGEE \u2013 UFRGS
Prof. Dr. Erivelton Geraldo Nepomuceno – Departamento de Engenharia El\u00e9trica \u2013 Universidade Federal de S\u00e3o Jo\u00e3o Del-Rei
Presidente da Banca: Prof. Dr. Diego Eckhard – PPGEE – UFRGS<\/p>\n\n\n\n
“A partir de trabalhos recentes e inovadores da \u00e1rea de aprendizado de m\u00e1quina, uma ferramenta matem\u00e1tica conhecida como regulariza\u00e7\u00e3o ganhou notoriedade para o contexto de identifica\u00e7\u00e3o de sistemas, principalmente devido a novas metodologias para a estima\u00e7\u00e3o da matriz de regulariza\u00e7\u00e3o, relacionadas a informa\u00e7\u00f5es a priori sobre o sistema, e a resultados promissores exibidos em trabalhos que empregam tal ferramenta, os quais atingem modelos mais precisos comparados \u00e0s t\u00e9cnicas cl\u00e1ssicas de identifica\u00e7\u00e3o. Neste sentido, este trabalho apresenta contribui\u00e7\u00f5es que exploram o uso dessa ferramenta de regulariza\u00e7\u00e3o para estender t\u00e9cnicas de identifica\u00e7\u00e3o de sistemas com ru\u00eddo colorido na sa\u00edda, identifica\u00e7\u00e3o de sistemas com erros nas vari\u00e1veis e controle baseado em dados. No \u00e2mbito de identifica\u00e7\u00e3o de sistemas com ru\u00eddo colorido na sa\u00edda, este trabalho apresenta o m\u00e9todo dos m\u00ednimos quadrados ponderados regularizados, assim como a dedu\u00e7\u00e3o de matrizes \u00f3timas de regulariza\u00e7\u00e3o e pondera\u00e7\u00e3o para este cen\u00e1rio. No contexto de identifica\u00e7\u00e3o com erros nas vari\u00e1veis, o trabalho apresenta uma an\u00e1lise de propriedades estat\u00edsticas da t\u00e9cnica de estima\u00e7\u00e3o por vari\u00e1veis instrumentais e usa a ferramenta de regulariza\u00e7\u00e3o para minimizar um crit\u00e9rio relacionado ao erro m\u00e9dio quadr\u00e1tico das estimativas. No contexto de controle baseado em dados, o desenvolvimento para sistemas com erros nas vari\u00e1veis \u00e9 estendido para o m\u00e9todo da refer\u00eancia virtual, com as particularidades e interpreta\u00e7\u00f5es voltadas para controle.<\/p>\n\n\n\n