@PHDTHESIS{ 2024:1262883466,
 	title = {Filtragem de Kalman Fuzzy Tipo-2 Intervalar Evolutiva Baseada em Processamento Espectral de Dados Experimentais},
 	year = {2024},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/6351",
 	abstract = "Nesta tese de doutorado, um filtro de Kalman fuzzy tipo-2 evolutivo é proposto para o
 processamento intervalar de dados experimentais incertos a partir de componentes espectrais não-observáveis. A metodologia adotada considera as seguintes etapas: um modelo
 inicial do filtro de Kalman fuzzy tipo-2 evolutivo é identificado de forma off-line a partir
 de uma janela inicial de dados experimentais; a atualização da proposição do antecedente
 do filtro de Kalman fuzzy tipo-2 evolutivo é realizada usando uma formulação fuzzy tipo-2
 intervalar do algoritmo de agrupamento evolving Takagi-Sugeno (eTS) e a atualização
 da proposição consequente é realizada usando uma formulação fuzzy tipo-2 do algoritmo
 Observer/Kalman Filter Identification (OKID), levando em consideração as componentes
 espectrais não-observáveis extraídas dos dados experimentais por meio de um algoritmo
 de Análise Espectral Singular Recursiva Multivariável. Os resultados computacionais
 para o rastreamento intervalar da série temporal caótica de Mackey-Glass e previsão da
 trajetória descrita por veículos aeroespaciais, em ambiente ruidoso, ilustram a eficiência
 da metodologia proposta em comparação com abordagens relevantes da literatura. Os
 resultados experimentais referentes ao rastreamento intervalar do comportamento dinâmico
 da COVID-19 e a filtragem e rastreamento de um helicóptero 2DoF, são apresentados, no
 sentido de elucidar a aplicabilidade da metodologia proposta.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}