Michael S. Duarte

Michael S. Duarte

Professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará

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Projeto de pesquisa

Monitoramento de Estruturas de Barragens e Ecossistemas de Lagos de Reservatórios de UHEs Apoiados por Veículo Submergível Autônomo (Subtron)

Projeto de extensão

Difusão do desenho mecânico utilizando ferramentas CAD por meio de torneios de educação profissional

Projeto de pesquisa

Aprendizagem de máquina baseada em kernels embarcada em dispositivo para Internet das Coisas

publications

Sistema de Leitura Automática de Medidores Eletrônicos de Energia Elétrica para o Meio Rural

Publicado em XIX Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica (SENDI), 2010

Este trabalho tem como objetivo propor um sistema utilizando váriosmeios físicos de comunicação para a realização da medição remota e tarifação diferenciada de energia elétrica para consumidores…

Citação recomendada: DUARTE, Michael S. (2010). "Sistema de Leitura Automática de Medidores Eletrônicos de Energia Elétrica para o Meio Rural." XIX Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica (SENDI).

Gerenciamento de energia residencial no contexto das smart grids

Publicado em I Coletânea de Teses e Dissertações da UECE, 2016

O consumo de energia elétrica nas residências cresce conti-nuamente, tornando-se um problema para os consumidores e con-cessionárias do setor elétrico. Este trabalho trata do gerenciamento de energia residencial tendo como objetivo propor um sistema de gestão energética que possa ser integrado a um sistema de automação residencial,…

Citação recomendada: DUARTE, Michael S. (2016). "Gerenciamento de energia residencial no contexto das *smart grids*." I Coletânea de Teses e Dissertações da UECE, p.132.

Online Sparse Correntropy Kernel Learning for Outlier-Robust System Identification

Publicado em 12th IFAC Symposium on Dynamics and Control of Process Systems, including Biosystems (DYCOPS), 2019

In this paper, we introduce a sparse variant of the Correntropy Kernel Learning (CKL) model for online system identification in the presence of outliers…

Citação recomendada: DUARTE, Michael S.; BARRETO, Guilherme A. (2019). "*Online Sparse Correntropy Kernel Learning for Outlier-Robust System Identification*." 12th IFAC Symposium on Dynamics and Control of Process Systems, including Biosystems (DYCOPS).

Uma Rede Regularizada Esparsa e Robusta para Identificação Recursiva de Sistemas Dinâmicos

Publicado em XIV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC 2019), 2019

Redes regularizadas em espaços de Hilbert gerados por kernel (RKHS) constituem um arcabouço poderoso para estimação de funções não-lineares, com aplicações bem-sucedidas em áreas como identificação de sistemas dinâmicos, previsão de séries temporais e filtragem adaptativa.

Citação recomendada: DUARTE, Michael S.; BARRETO, Guilherme A. (2019). "Uma Rede Regularizada Esparsa e Robusta para Identificação Recursiva de Sistemas Dinâmicos." XIV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC 2019).

Fully adaptive dictionary for online correntropy kernel learning using proximal methods

Publicado em Expert Systems with Applications, 2021

We introduce a new sparse variant of the Correntropy Kernel Learning model, hereafter named Fully ADaptive Online Sparse CKL (FADOS-CKL).

Citação recomendada: DUARTE, Michael S.; BARRETO, Guilherme A. (2021). "Fully adaptive dictionary for online correntropy kernel learning using proximal methods." Expert Systems with Applications. v. 178. p. 1-10..

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