Thays Aparecida de Abreu Santos

Pós-doutorado

Formação complementar

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Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• SILVA, R. J. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; ABREU, THAYS ; MINUSSI, C. R. ; LOPES, M. L. M. . Machine Learning for Affordable Diagnosis of SARS-COV-2 from Hematological and Biochemical Tests. preprints202404.0956.v1 , v. 1, p. 1-32, 2024.

• PINHEIRO, GUSTAVO RETUCI ; BRUSINI, LORENZA ; CARMO, DIEDRE ; PRÔA, RENATA ; ABREU, THAYS ; APPENZELLER, SIMONE ; MENEGAZ, GLORIA ; RITTNER, LETICIA . Thalamus Segmentation Using Deep Learning with Diffusion MRI Data: An Open Benchmark. Applied Sciences-Basel , v. 13, p. 5284, 2023.

• MOREIRA JUNIOR, J. ; ABREU, T. ; MINUSSI, C. R. ; LOPES, M. L. M. . Using Aggregated Electrical Loads for the Multinodal Load Forecasting. Journal Of Control Automation And Electrical Systems , v. 1, p. 1-9, 2022.

• SILVA, M. A. ; ABREU, THAYS ; SANTOS-JUNIOR, CARLOS R. ; MINUSSI, C. R. . Load forecasting for smart grid based on continuous-learning neural network. ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH , v. 201, p. 107545, 2021.

• SANTOS JUNIOR, C. R. ; ABREU, THAYS ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, ANNA D.P. . A new approach to online training for the Fuzzy ARTMAP artificial neural network. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 113, p. 107936, 2021.

• ABREU, THAYS ; MINUSSI, CARLOS R. ; LOPES, M. L. M. ; ALVES, U. N. ; LOTUFO, A. D. P. . Electrical Customer Profile Using Fuzzy Logic Theory. IEEE Latin America Transactions , v. 18, p. 1353-1361, 2020.

• AMORIM, A. J. ; ABREU, THAYS ; TONELLI NETO, M. S. ; MINUSSI, CARLOS R. . A New Formulation of Multinidal Short-Term Load Forecasting Based on Adaptative Resonance Theory with Reverse Training. ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH , v. 179, p. 106096, 2020.

• ABREU, THAYS ; AMORIM, ALINE J. ; SANTOS-JUNIOR, CARLOS R. ; LOTUFO, ANNA D.P. ; MINUSSI, CARLOS R. . Multinodal load forecasting for distribution systems using a fuzzy-artmap neural network. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 71, p. 307-316, 2018.

• ABREU, T. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOTUFO, A. D. P. ; LOPES, M. L. M. . Electrical Demand Load Forecasting by ARIMA Regression and Artificial Neural Networks. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY , v. 05, p. 284-289, 2016.

• ABREU, T. ; PAREDES, M. ; ARAUJO, K. A. M. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Electrical Load Forecasting using a Hybrid Model with Artificial Neural Networks. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY , v. 04, p. 187-193, 2015.

• SANTOS, D. C. ; ABREU, THAYS ; Chaverette, F, R. ; LOPES, M. L. M. . Classificação de Falhas em Sistemas Rotativos Utilizando o Algoritmo de Seleção Negativa. In: VIII Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Ilha Solteira. VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional - Regional 9, 2024.

• SILVA, R. J. ; SANTOS, A. S. ; ABREU, THAYS ; COSTA, A. L. C. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; MORENO, A. ; LOPES, M. L. M. . Classificação de Arritmias no Tempo de Tempo-Frequência: Uma abordagem baseada em Subproblemas.. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Porto de Galinhas-PE. XLIII CNMAC,, 2024.

• SANTANA, C. ; ABREU, THAYS ; RODRIGUES, J. ; JULIO, P. ; APPENZELLER, S. ; RITTNER, L. . DTI-based Corpus Callosum parcellation using the Tensorial Morphological Gradient and Self-Organizing Maps. In: 19th International Symposium on Medical Information Processing and Analysis (SIPAIM), 2023, Cidade do México. International Symposium on Medical Information Processing and Analysis, 2023.

• RODRIGUES, J. ; CARMO, D. ; ABREU, T. ; APPENZELLER, S. ; RITTNER, L. . Can incomplete silver standard labels improve performance of DTI-based volumetric segmentation of the corpus callosum?. In: 18th International Symposium on Medical Information Processing and Analysis (SIPAIM), 2022, Valparaíso- Chile. International Symposium on Medical Information Processing and Analysis (SIPAIM), 2022.

• MOREIRA JUNIOR, J. ; ABREU, THAYS ; MINUSSI, C. R. ; LOPES, M. L. M. . Previsão de Cargas Multinodais Realizada através da Análise da Previsão de Cargas Elétricas Agregadas. In: XXIII Congresso Brasileiro de Automática, 2020, Porto Alegre- RS. XXIII Congresso Brasileiro de Automática- CBA, 2020.

• FERREIRA, A. ; ABREU, T. ; MINUSSI, CARLOS R. ; LOTUFO, A. D. P. ; Chaverette, F, R. ; LOPES, M. L. M. . Multinodal Load Forecast Using ARTMAP Euclidian Neural Network. In: IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin América, 2019, Gramado-RS. IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin América, 2019.

• ABREU, T. ; MOREIRA JUNIOR, J. ; MINUSSI, CARLOS R. ; LOTUFO, A. D. P. ; LOPES, M. L. M. . Short-Term Multinodal Load Forecasting Using a Fuzzy-ARTMAP Neural Network. In: IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin América, 2019, Gramado-RS. IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin América, 2019.

• ABREU, T. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. ; MINUSSI, C. R. . Previsão de Cargas Elétricas utilizando uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com Treinamento Continuado. In: In: XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017, Niterói- RJ. Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017.

• MAIA, L. R. ; LOPES, M. L. M. ; Chaverette, F, R. ; ABREU, T. . Detecção de falhas em um sistema vibro-impacto utilizando uma rede neural ARTMAP Fuzzy com parâmetro dinâmico. In: Conferencia Brasileira de Dinâmica, Controle e Aplicações, 2017, São José do Rio Preto. Conferencia Brasileira de Dinâmica, Controle e Aplicações, 2017.

• AMORIM, A. J. ; ABREU, T. ; MINUSSI, C. R. . Multinodal Load Forecasting Based on Fuzzy ARTMAP Neural Network. In: LATIN AMERICAN CONGRESS ON ELECTRICITY GENERATION AND TRANSMISSION (CLAGTEE 2017), 2017, Mar del Plata - Argentina. In: XII LATIN AMERICAN CONGRESS ON ELECTRICITY GENERATION AND TRANSMISSION (CLAGTEE 2017), 2017.

• ABREU, T. ; LOPES, M. L. M. ; ALVES, U. N. ; MINUSSI, C. R. ; LOTUFO, A. D. P. . Residential Electric Load Curve Profile Based on Fuzzy Systems.. In: 2015 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin America, 2015, Montevideo-Uruguai. Proceedings of 2015 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Latin America, 2015. p. 623-629.

• SANTOS JUNIOR, C. R. ; ABREU, T. ; LOTUFO, A. D. P. . . Rede neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado para detecção de spams. In: XII Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2015, Curitiba, PR. Proceedings of 12 Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2015.

• ABREU, T. ; LOPES, M. L. M. ; ALVES, U. N. ; MINUSSI, C. R. ; LOTUFO, A. D. P. . Determinação de Curva de Carga Residencial Baseada num Sistema Fuzzy. In: XII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015, NATAL-RN. Proceedings of XII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015.

• ABREU, T. ; ALVES, M. F. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Rede Neural STEPWISE-ARTMAP Fuzzy aplicada ao problema de Previsão de Cargas Elétricas. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2014, Natal -RN. XXXV Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2014.

• ABREU, T. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Previsão de Cargas Eletricas através dos modelos ARIMA e uma rede neural ARTMAP Fuzzy. In: I Coutries Congress on Computational Intelligence (BRICS) and XI Brasilian Congress on Computational Intelligence, 2013, Porto de Galinhas -PE. In: Coutries Congress on Computational Intelligence (BRICS) and XI Brasilian Congress on Computational Intelligence (CBIC), 2013.

• ABREU, T. ; PAREDES, M. ; ARAUJO, K. A. M. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Previsao de Cargas Elétricas através de um Modelo Híbrido de Regressão com Redes Neurais Artificiais. In: IV Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE, 2012, Goiânia. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE 2012, 2012.

• ABREU, T. ; ARAUJO, K. A. M. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Metodologia Híbrida utilizando os modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais para Previsão de Cargas Elétricas. In: XIX Congresso Brasileiro de Automática - CBA 2012, 2012, Campina Grande - PB. Anais do XIX Congresso Brasileiro de Automática - CBA 2012, 2012.

• SILVA, D. V. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; ABREU, THAYS . Classificação de figuras geométricas planas utilizando a Rede Neural ARTMAP Fuzzy. In: CONICT, 2020, Presidente Epitácio. Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia do IFSP- CONICT, 2020.

• SILVA, A. L. M. ; LOPES, M. L. M. ; ABREU, THAYS . IMPACTO DA REMOÇÃO DA SAZONALIDADE NA MODELAGEM DE SÉRIES TEMPORAIS DE CARGAS ELÉTRICAS. In: Enconcontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional - Regional 11, 2025, Maringá. XIV ERMAC- PR, 2025.

• SANTANA, C. ; RODRIGUES, J. ; ABREU, THAYS ; JULIO, P. ; APPENZELLER, S. ; RITTNER, LETICIA . Corpus Callosum Parcellation Analysis through Tractography and Cortical Connection Consistency. In: Brainn Congres, 2024, Campinas. 10th Brainn Congres, 2024.

• GUILHERME, G. ; ABREU, THAYS ; LOTUFO, A. D. P. ; LOPES, M. L. M. . APLICAÇÃO DO NARX NEURAL NETWORK PARA A PREVISÃO DE CARGAS ELÉTRICAS. In: VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Ilha Solteira. VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional - Regional 9, 2024.

• SILVA, A. L. M. ; LOPES, M. L. M. ; ABREU, THAYS . ANÁLISE DE RESÍDUOS DA SERIE TEMPORAL DE CARGAS ELÉTRICAS. In: VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Ilha Solteira. VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional- Regional 9, 2024.

• SILVA, B. M. ; ABREU, THAYS ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOPES, M. L. M. . Dispositivo Inteligente de Mapeamento de Doenças Virais. In: VIII Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Ilha Solteira. VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional - Regional 9, 2024.

• SOUZA, M. H. L. ; ABREU, THAYS ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; SILVA, R. J. ; LOPES, M. L. M. . Aplicação do Orange Data Mining para Previsão da Resistência Mecânica às tensões Normais de Compressão. In: VIII Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2024, Ilha Solteira. VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional - Regional 9, 2024.

• GUILHERME, G. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. ; ABREU, THAYS . ANÁLISE DA VARIAÇÃO DOS DADOS HISTÓRICOS DE CARGA UTILIZADOS PELA REDE NEURAL NARX NA PREVISÃO DE DEMANDA. In: XXXVI Congresso de Iniciação Cientifica da Unesp, 2024, Ilha Solteira. 1°Fase do XXXVI CIC da UNESP, 2024.

• SOUZA, M. H. L. ; FAZZAN, J. V. ; ABREU, THAYS ; LOPES, M. L. M. . APLICAÇÃO DE TÉCNICAS PREDITIVAS PARA CORRELACIONAR A RESISTÊNCIA AXIAL DE MICROCONCRETOS COM O ESTUDO DE DOSAGEM. In: XXXVI Congresso de Iniciação Científcica da Unesp, 2024, Ilha Solteira. 1°Fase do XXXVI CIC da UNESP, 2024.

• SILVA, B. M. ; LOPES, M. L. M. ; ABREU, THAYS . ESTUDO APROFUNDADO SOBRE SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS: SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS MÉDICAS. In: XXXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2024, Ilha Solteira. 1°Fase do XXXVI CIC da UNESP, 2024.

• SILVA, A. L. M. ; LOPES, M. L. M. ; ABREU, THAYS . Decomposição da Série Temporal de Cargas Elétricas. In: 1ª Fase do XXXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2024, Ilha Solteira. 1ª Fase do XXXVI CIC da UNESP, 2024.

• PEREIRA, F. E. I. ; FAZZIO JUNIOR, A. J. ; LOPES, M. L. M. ; ABREU, THAYS . ANÁLISE DE PERDAS NÃO TÉCNICAS USANDO ESTATÍSTICA DESCRITIVA. In: XXXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2024, Ilha Solteira. 1ª Fase do XXXVI CIC da UNESP, 2024.

• FERNANDES, L. M. ; MORAIS, F. A. A. ; BARCELLO, N. R. B. ; ABREU, THAYS ; SILVA, M. F. . Caracterização Morfológica de Sementes de Feijão Porco Crioulas. In: XVII Encontro de Ciências da Vida, 2024, Ilha Solteira. XVII ENCIVI, 2024.

• DIAS, G. S. ; ABREU, THAYS ; APPENZELLER, S. ; DERTKIGIL, S. ; RITTNER, L. . A pipeline for automated quality assessment of MRSI spectra based on Fuzzy ART neural network and k-means. In: 8th BRAINN Congress, 2022, Campinas. BRAINN Congress, 2022.

• SILVA, D. V. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; ABREU, THAYS . Agrupamento de figuras utilizando a rede ART Fuzzy. In: XL CNMAC, 2021, Campo Grande- MS. XL Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2021.

• MACHADO, B. N. ; ABREU, THAYS ; COLOMBO, N. T. . Método dos Mínimos Quadrados: Aplicações no ensino método. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional- CNMAC, 2018, Campinas-SP. XXXVIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018.

• MAIA, L. R. ; LOPES, M. L. M. ; Chaverette, F, R. ; ABREU, T. . Utilização de um Sistema Inteligente na Detecção de Falhas em um Sistema Vibro-Impacto. In: XXIX Congresso de Iniciação Cientifica da UNESP, 2017, Ilha Solteira. XXIX Congresso de Iniciação Cientifica da UNESP, 2017.

• SOUZA, M. H. L. ; ABREU, THAYS ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; SILVA, R. J. ; LOPES, M. L. M. . Aplicação do Orange Data Mining para Previsão da Resistência Mecânica às tensões Normais de Compressão. In: VIII ERMAC- Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2014, Ilha Solteira. VIII ERMAC - Regional 9, 2014.

• LOPES, M. L. M. ; ABREU, T. ; Chaverette, F, R. . Rede Neural Adaptativa aplicada na Previsão de Massa de Pesos de Animais. In: X Sciencult - Simpósio Científico Cultural, 2013, Paranaíba. Anais do X Sciencult, 2013.

• ABREU, T. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Metodoloia Hibrida utilizando um modelo de regressão com Rede Neural ARTMAP Fuzzy para previsão de Cargas Elétricas. In: Semana da Matemática, 2013, Ilha Solteira. Semana da Matemática, 2013.

• RUBIO, F. A. ; LOPES, M. L. M. ; ABREU, T. ; Chaverette, F, R. . Aplicação da Rede Neural Artificial Perceptron em Problemas de Previsão. In: XII Semana da Matemática, 2013, Ilha Solteira. XII Semana da Matemática, 2013.

• ABREU, T. ; LOTUFO, A. D. P. ; LOPES, M. L. M. . Método Híbrido utilizando os Modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais para Previsão de Cargas Elétricas. In: XXXIV Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC 2012, 2012, Águas de Lindóia. Anais do XXXIV Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2012.

• ABREU, T. . Introdução à Inteligência Artificial e Redes Neurais Artificiais. 2025. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• ABREU, T. . Introdução à Inteligência Artificial e Redes Neurais Artificiais. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• ABREU, THAYS ; MOREIRA JUNIOR, J. ; MINUSSI, CARLOS R. ; LOTUFO, ANNA D.P. ; LOPES, M. L. M. . Short-Term Multinodal Load Forecasting Using a Fuzzy-ARTMAP Neural Network. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERREIRA, A. ; ABREU, THAYS ; MINUSSI, C. R. ; LOTUFO, A. D. P. ; Chaverette, F, R. ; LOPES, M. L. M. . Multinodal Load Forecast Using ARTMAP Euclidian Neural Network. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ABREU, THAYS ; SANTOS-JUNIOR, CARLOS R. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, ANNA D.P. ; MINUSSI, CARLOS R. . Previsão de Cargas Elétricas utilizando uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com Treinamento Continuado. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ABREU, T. ; LOPES, M. L. M. ; ALVES, U. N. ; MINUSSI, C. R. ; LOTUFO, A. D. P. . Determinação de Curva de Carga Residencial Baseada num Sistema Fuzzy. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• ABREU, T. ; ALVES, M. F. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Rede Neural STEPWISE-ARTMAP Fuzzy aplicada ao problema de Previsão de Cargas Eletricas. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• LOPES, M. L. M. ; ABREU, T. ; Chaverette, F, R. . Rede Neural Adaptativa aplicada na Previsão de Massa de Pesos de Animais. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• ABREU, T. ; SANTOS JUNIOR, C. R. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Metodoloia Hibrida utilizando um modelo de regressão com Rede Neural ARTMAP Fuzzy para previsão de Cargas Elétricas. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• ABREU, T. ; PAREDES, M. ; ARAUJO, K. A. M. ; LOPES, M. L. M. ; LOTUFO, A. D. P. . Previsão de Cargas Elétricas através de um Modelo Híbrido de Regressão com Redes Neurais Artificiais. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• ABREU, T. ; LOTUFO, A. D. P. ; LOPES, M. L. M. . Método Híbrido utilizando os modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais para Previsão de Cargas Elétricas. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ABREU, T. ; FORTUNATO, A. R. B. ; MACEDO, O. J. . A Aproximação da Raiz Quadrada (Sequências de Cauchy).. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Séries Temporais: Desenvolvimento de Modelos, Análises e Aplicações, Descrição: Neste projeto, visa-se descrever o domínio em que a pesquisa proposta será delineada. Trata-se do desenvolvimento de abordagens baseada na teoria da análise de séries temporais. Na fase inicial, serão abordadas as técnicas tradicionais como os algoritmos ARMA e ARIMA, entre outros métodos que mantêm similaridade. Posteriormente, associar-se-ão os resultados auferidos comparando-se com os obtidos via uso de técnicas de aprendizado de máquina, mais especificamente as redes neurais artificiais. Considerando que o aprendizado de máquina é um recurso multidisciplinar, pretende-se estender as aplicações em várias áreas do mundo real, em especial para resolução de problemas que venham a contribuir efetivamente os interesses da instituição, e.g., a matemática aplicada, estatística, bioestatística, engenharias, biologia etc., enfim as aplicações dedicadas à abrangência de pesquisas no âmbito dos interesses do Departamento. As redes neurais artificiais serão as ferramentas básicas deste desenvolvimento, principalmente, a predileção residirá às estruturas que possuem as propriedades intrínsecas como a estabilidade e a plasticidade baseadas, como é o caso das redes neurais da família ART (Adaptive Resonance Theory). As redes neurais ART-descendentes são suscetíveis a receberem inovações para atender a especificidade de cada aplicação e, de forma destacada, a plasticidade que é um requisito que vem ao encontro com as necessidades para a resolução de um grande número de problemas do mundo real, ou seja, proporcionar a extração do conhecimento de forma continuada que, por certo, é um diferencial em relação à literatura especializada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thays Aparecida de Abreu Santos - Coordenador.

• 2021 - 2023

  Sistemas Inteligentes aplicados ao Controle de Qualidade de Dados Biomédicos, Descrição: O projeto proposto tem por objetivo desenvolver ferramentas automatizadas para Controle de Qualidade em imagens de Ressonância Magnética (RM) e de espectroscopia por RM utilizando algoritmos não supervisionados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thays Aparecida de Abreu Santos - Integrante / Letícia Rittner - Coordenador.

• 2021 - Atual

  Ferramentas computacionais para diagnóstico, detecção e prognóstico de COVID- 19: análise e desenvolvimento de métodos utilizando redes convolucionais profundas com dados de tomografia computadorizada., Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thays Aparecida de Abreu Santos - Integrante / Letícia Rittner - Coordenador / APPENZELLER, SIMONE - Integrante.

• 2018 - Atual

  Estudo, desenvolvimento e aplicações de Sistemas Inteligentes, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Carlos Roberto Minussi em 22/03/2020., Descrição: Desenvolvimento e concepções baseadas nas redes neurais artificiais e técnicas similares( lógica fuzzy, sistemas imunológicos artificiais, entre outras técnicas) para resolução de no contexto de matemática e das engenharias, em especial atinentes à previsão e análise de sinais. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . , Integrantes: Thays Aparecida de Abreu Santos - Integrante / Mara Lucia Martins Lopes - Integrante / Anna Diva Plasencia Lotufo - Integrante / Carlos Roberto Minussi - Coordenador.

• 2016 - 2018

  Desenvolvimento de um Sistema Neuro-Fuzzy Para a Previsão Multinodal de Carga de Sistemas Elétricos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Carlos Roberto Minussi em 01/12/2016., Descrição: Este projeto de pesquisa de estágio de pós-doutoramento tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema previsor de cargas elétricas, em metas de curto prazo, de sistemas de energia elétrica, via redes neurais artificiais. Nos últimos anos têm surgido publicações científicas que comprovam a eficácia das técnicas da inteligência artificial, dentre elas, as redes neurais artificiais, principalmente para a previsão da carga global (total) do sistema. Neste projeto, dar-se-á ênfase à previsão de carga multinodal, ou seja, a previsão que envolve vários pontos da rede elétrica, e.g., subestações de sistemas de distribuição, alimentadores, transformadores etc. Para realizar esta demanda, há necessidade de dispor de uma técnica que proporcione a precisão desejada, seja confiável e de baixo tempo de processamento. Estes requisitos são os objetivos desta pesquisa, cujo modelo idealizado constitui-se num sistema neural baseado na arquitetura neural ART (Adaptive Resonance Theory). A preferência por redes neurais da família ART decorre do fato de que tais arquiteturas possuem a característica de estabilidade e plasticidade, proporcionando à rede a obtenção de resultados de forma rápida e precisa. A estabilidade e a plasticidade são propriedades correspondentes, respectivamente, à garantia de sempre proporcionar uma solução, e o aprendizado é realizado de modo incremental. A plasticidade é um atributo pouco observado na maioria das redes neurais disponíveis na literatura técnico-científica. É algo semelhante o que ocorre com os humanos, ou seja, à medida que novas informações são disponibilizadas, tornamos cada vez mais, por hipótese, mais ?inteligentes?.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . , Integrantes: Thays Aparecida de Abreu Santos - Integrante / Mara Lucia Martins Lopes - Integrante / Anna Diva Plasencia Lotufo - Integrante / Carlos Roberto Minussi - Coordenador.

• 2013 - 2015

  Determinação de Perfil de Curva de Carga Residencial Baseado num Sistema-Fuzzy, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Anna Diva Plasencia Lotufo em 02/12/2016., Descrição: Considerando a crescente demanda de energia elétrica no setor residencial, faz-se necessário conhecer o padrão de consumo de eletricidade de forma detalhada, impulsionando a mudança do comportamento dos consumidores finais, com o objetivo de reduzir o consumo global e a racionalização do uso da energia elétrica. Portanto, conhecer o perfil da curva de carga, com antecedência, é importante para detectar os picos e os vales, e incentivar os consumidores a mudar seus hábitos de consumo de energia, principalmente durante os períodos em que as tarifas são mais caras. Assim, nesta pesquisa propõe-se o desenvolvimento de um sistema fuzzy para obter o perfil de carga elétrica residencial. Com base neste modelo, é possível obter o perfil de carga elétrica, detectar dos picos que podem comprometer a eficiência do sistema e, consequentemente, oferecer mecanismos para melhorar o gerenciamento de demanda e para incentivar a utilização racional de energia elétrica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thays Aparecida de Abreu Santos - Integrante / Anna Diva Plasencia Lotufo - Coordenador.

• 2010 - 2012

  Previsão de Cargas Elétricas através de um modelo de regressão com Redes Neurais Artificiais, Descrição: Descrição: Neste trabalho foi devenvolvido um modelo híbrido previsor de cargas elétricas a curto prazo, utilizando os modelos ARIMA de Box & Jenkins e as RNAs, sendo utilizada a rede Perceptron Multicamadas (PMC), com algoritmo de treinamento de Levenberg-Marquardt. O modelo híbrido é utilizado com objetivo de superar o modelo ARIMA e a RNA utilizados individualmente, já que os modelos ARIMA tratam à parte linear as serie de tempo, enquanto as RNAs modelam a parte não linear da serie temporal da carga elétrica. Os resultados foram comparados com outros trabalhos que também utilizaram os dados históricos da mesma companhia do setor elétrico brasileiro e o modelo proposto obteve resultados superiores. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior- Bolsa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Thays Aparecida de Abreu Santos - Integrante / Mara Lucia Martins Lopes - Integrante / Anna Diva Plasencia Lotufo - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3