Este estudo versa sobre uma investigação de viabilidade da utilização de redes neurais auto-organizadas na classificação e exploração de dados macroeconômicos. Para tanto, foi elaborado um método no qual foram empregadas topologias neurais auto-organizadas, procurando assim explorar as características de melhor desempenho de cada um dos modelos, sob um enfoque seqüencial e com o intuito de se adquirir conhecimento intermediário em cada uma de suas fases, diminuindo o impacto da complexidade tanto no tempo requerido para realização da tarefa quanto na análise dos resultados. Os próprios resultados obtidos sugerem que a utilização de redes neurais artificiais auto-organizadas na aquisição de conhecimento sobre bases de dados aplicáveis às Ciências Econômicas apresenta desempenho análogo aos modelos paramétricos tradicionalmente empregados na construção de cenários com tais informações. / This study turns on an inquiry of viability of the use of self-organizing neural nets in classification and exploration of macroeconomic data. For this purpose, a method in which had been used self-organized neural topologies was elaborated, looking to explore the better characteristics of performance of each one of the models, under a sequential approach and with objective of acquiring intermediate knowledge in each one of its phases, diminishing the impact of the complexity as in time consuming as in analysis of results. Main results obtained suggest the use of self-organized artificial neural nets in acquisition of knowledge on Economic databases presents analog performance to traditional parametric models in scenarios building.

Este estudo versa sobre uma investigação de viabilidade da utilização de redes neurais auto-organizadas na classificação e exploração de dados macroeconômicos. Para tanto, foi elaborado um método no qual foram empregadas topologias neurais auto-organizadas, procurando assim explorar as características de melhor desempenho de cada um dos modelos, sob um enfoque seqüencial e com o intuito de se adquirir conhecimento intermediário em cada uma de suas fases, diminuindo o impacto da complexidade tanto no tempo requerido para realização da tarefa quanto na análise dos resultados. Os próprios resultados obtidos sugerem que a utilização de redes neurais artificiais auto-organizadas na aquisição de conhecimento sobre bases de dados aplicáveis às Ciências Econômicas apresenta desempenho análogo aos modelos paramétricos tradicionalmente empregados na construção de cenários com tais informações. / This study turns on an inquiry of viability of the use of self-organizing neural nets in classification and exploration of macroeconomic data. For this purpose, a method in which had been used self-organized neural topologies was elaborated, looking to explore the better characteristics of performance of each one of the models, under a sequential approach and with objective of acquiring intermediate knowledge in each one of its phases, diminishing the impact of the complexity as in time consuming as in analysis of results. Main results obtained suggest the use of self-organized artificial neural nets in acquisition of knowledge on Economic databases presents analog performance to traditional parametric models in scenarios building.

O transporte pneumático de sólidos constitui uma aplicação comum em processos industriais petroquímicos, de mineração, de alimentos e agrícola. Entretanto, devido a limitações de ordem prática, a maioria das aplicações existente envolve o transporte de 1 a 400 toneladas por hora, através de distâncias de até 1000 m. Entre estas limitações, o consumo de potência provavelmente é a mais severa. Um sistema de transporte seguro e que apresente uma redução no consumo de potência pode ser implementado com técnicas não convencionais de controle. Este trabalho descreve a implementação de um controlador difuso em um circuito experimental de 45 mm de diâmetro interno utilizado para transportar sementes de Setaria Itálica ao longo de 21 metros. Informações obtidas com um estudo prévio de identificação de regimes gás - sólido através de redes neurais auto-organizáveis foram utilizadas no projeto do controlador. Os resultados mostraram uma redução significativa de 41%, em média, no consumo de potência requerida para o transporte de uma mesma carga de sólido. / The pneumatic conveying of solids in a gas stream is a recurrent process in petrochemical industries as well as in agricultural, food and mining. However, due to practical limitations the majority of existing systems have capacities ranging from 1 to 400 tones per hour over distances less than 1000 m, mainly because of a high power consumption per transported unit mass. A safe circuit with reduced power consumption can be designed using non-conventional control techniques. This work describes a fuzzy controller implementation for a 45 mm i.d. pneumatic conveying system used to transport Setaria Italica seeds over a distance of 21 m. Data obtained in a previous study about gas-solid flow regime identification through a self-organizing neural network were used in the controller design. The results show that reduction in power consumption can reach 41% when compared with classical non controller transport.

O transporte pneumático de sólidos constitui uma aplicação comum em processos industriais petroquímicos, de mineração, de alimentos e agrícola. Entretanto, devido a limitações de ordem prática, a maioria das aplicações existente envolve o transporte de 1 a 400 toneladas por hora, através de distâncias de até 1000 m. Entre estas limitações, o consumo de potência provavelmente é a mais severa. Um sistema de transporte seguro e que apresente uma redução no consumo de potência pode ser implementado com técnicas não convencionais de controle. Este trabalho descreve a implementação de um controlador difuso em um circuito experimental de 45 mm de diâmetro interno utilizado para transportar sementes de Setaria Itálica ao longo de 21 metros. Informações obtidas com um estudo prévio de identificação de regimes gás - sólido através de redes neurais auto-organizáveis foram utilizadas no projeto do controlador. Os resultados mostraram uma redução significativa de 41%, em média, no consumo de potência requerida para o transporte de uma mesma carga de sólido. / The pneumatic conveying of solids in a gas stream is a recurrent process in petrochemical industries as well as in agricultural, food and mining. However, due to practical limitations the majority of existing systems have capacities ranging from 1 to 400 tones per hour over distances less than 1000 m, mainly because of a high power consumption per transported unit mass. A safe circuit with reduced power consumption can be designed using non-conventional control techniques. This work describes a fuzzy controller implementation for a 45 mm i.d. pneumatic conveying system used to transport Setaria Italica seeds over a distance of 21 m. Data obtained in a previous study about gas-solid flow regime identification through a self-organizing neural network were used in the controller design. The results show that reduction in power consumption can reach 41% when compared with classical non controller transport.