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Previous issue date: 2003 / As redes neurais artificiais vêm sendo consideradas uma tecnologia
consolidada e muito aplicada no reconhecimento de padrões.
Vários modelos têm sido propostos e investigados para o reconhecimento de
padrões, e muitos desses modelos são amplamente aceitos. Dentre esses modelos,
estão o Multilayer Perceptron - MLP, as redes Booleanas e as Redes de Função
Base Radial - RBF, embora existam muitos outros.
Neste trabalho, foram feitos vários experimentos utilizando as redes RBF e
MLP, com as substâncias: butano, etano, metano, propano e monóxido de carbono,
e ainda a aguarrás, um refino do petróleo, com diferentes níveis de contaminação.
Nos experimentos realizados foram aplicadas três técnicas de pré-processamento e
a normalização dos dados para verificar o desempenho dessas redes no
reconhecimento de padrões de odores com as substâncias citadas anteriormente.
Após a realização desses experimentos observamos que a técnica de préprocessamento
da mudança fracional com a normalização do sensor foi a que se
destacou com o modelo MLP.
Os experimentos foram realizados objetivando, também, analisar a forma
dinâmica e estática de aquisição do sinal, demonstrando diferenças nos resultados
conforme o tipo de aquisição.
Foram testados três grupos de sensores e observamos que existem
diferenças entre os resultados desses grupos. Vimos, ainda que um grupo de
sensores pode apresentar resultados melhores conforme o tipo de aquisição,
estática ou dinâmica.
Diante dos resultados obtidos podemos afirmar que o uso de redes neurais é
adequado para trabalhar com o reconhecimento de odores dessas substâncias
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2505 |
| Date | January 2003 |
| Creators | BARBOSA, Maria Silva Santos |
| Contributors | LUDERMIR, Teresa Bernarda |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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