Reneilson Yves Carvalho Santos

Formação complementar

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Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• CARVALHO, RENEILSON ; MORENO, E. D. ; NUNES, M. A. S. N. . Mapeamento Sistemático da Análise de Distúrbios Elétricos Usando Sistemas Embarcados. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (MACAÉ) , v. 1, p. 28, 2017.

Projetos de pesquisa

• 2015 - 2016

  Extração de informação baseado em Kerneis, Descrição: O presente trabalho traz um estudo da kernelização de algoritmos de processamento digital de sinais famosos na literatura, tais como o LMS, PCA e as vantagens de se utilizar tais algoritmos em detrimento dos convencionais e a utilização destes algoritmos para a extração de características. A maioria dos algoritmos de processamento digital de sinais são normalmente abordados sobre dados lineares ficando mais difícil sua aplicação quando a não-linearidade é encontrada nos dados. Em tais casos, algoritmos kernelizados podem ser utilizados em detrimento dos algoritmos originais. Além de ter esta vantagem, a ?kernelização? de tais algoritmos faz com que os mesmos consigam obter erros menores, apresentando, portanto, melhor desempenho, permanecendo ainda com a mesma taxa de convergência. Em uma segunda frente de pesquisa utilizou-se o software ICASSO baseado no algoritmo FastICA para extração de características de uma grande quantidade de dados ( algoritmo este proposto como forma de validação do FastICA ).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Reneilson Yves Carvalho Santos - Integrante / Carlos Alberto Estombelo-Montesco - Coordenador.

• 2014 - 2014

  Metodologias para trabalhar de forma eficiente grandes volumes de dados (Big Data), Descrição: Análise de componentes independentes (ACI) é uma dentre outras técnicas estatísticas de separação cega de fontes, ou BSS (Blind Source Separation), o termo ?fontes cegas? refere-se ao fato de que não se possui informação à priori sobre tais fontes. Tal técnica pode ser utilizada tanto em dados lineares quanto não-lineares, o que aumenta o uso desta nas mais diversas áreas. Ainda, pode-se utilizar diversas técnicas para a redução de dimensionalidade dos dados para facilitar a descoberta dos sinais independentes ou mesmo diminuir o poder computacional necessário para realizar a técnica. Uma das técnicas utilizadas para tal redução pode ser, por exemplo, a análise de componentes principais (ou ACP). Quando se tem um conjunto cada vez maior de dados a utilização da técnica de ACP para redução de dimensão dos dados pode ser altamente recomendável, pois, do contrário, poder-se-ia custar muito para aplicar ACI puramente em tais dados. Ainda deve-se notar que a técnica de ACI só será útil quando aplicada a um conjunto de dados que necessariamente devem assumir algumas características. Tais características referem-se a conceitos estatísticos e probabilísticos multivariados. A pesquisa propõe, portanto, estudar a utilização da técnica de ACI como um método de extração de características de grandes volumes de dados (Big Data) a partir de um algoritmo criado originalmente como forma de validar a técnica de ACI (devido a suas ambiguidades), que é o algoritmo ICASSO.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Reneilson Yves Carvalho Santos - Integrante / Carlos Alberto Estombelo-Montesco - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Apoio à Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - Bolsa.

Prêmios