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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2465
Título: Comparação de arquiteturas de redes neurais para sistemas de reconheceimento de padrões em narizes artificiais
Autor(es): FERREIRA, Aida Araújo
Palavras-chave: Narizes artificiais;Redes neurais artificiais;Reconhecimento de padrões;Multi-layer Pprceptron (MLP);Radial base function (RBF);Probabilistic neural network (PNN);Time delay neural network (TDNN);Teste de hipóteses
Data do documento: 2004
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Araújo Ferreira, Aida; Bernarda Ludermir, Teresa. Comparação de arquiteturas de redes neurais para sistemas de reconheceimento de padrões em narizes artificiais. 2004. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2004.
Resumo: Um nariz artificial é um sistema modular composto de duas partes principais: um sistema sensor, formado de elementos que detectam odores e um sistema de reconhecimento de padrões que classifica os odores detectados. Redes neurais artificiais têm sido utilizadas como sistema de reconhecimento de padrões para narizes artificiais e vêm apresentando resultados promissores. Desde os anos 80, pesquisas para criação de narizes artificiais, que permitam detectar e classificar odores, vapores e gases automaticamente, têm tido avanços significativos. Esses equipamentos podem ser utilizados no monitoramento ambiental para controlar a qualidade do ar, na área de saúde para realizar diagnóstico de doenças e nas indústrias de alimentos para o controle de qualidade e o monitoramento de processos de produção. Esta dissertação investiga a utilização de quatro técnicas diferentes de redes neurais para criação de sistemas de reconhecimento de padrões em narizes artificiais. O trabalho está dividido em quatro partes principais: (1) introdução aos narizes artificiais, (2) redes neurais artificiais para sistema de reconhecimento de padrões, (3) métodos para medir o desempenho de sistemas de reconhecimento de padrões e comparar os resultados e (4) estudo de caso. Os dados utilizados para o estudo de caso, foram obtidos por um protótipo de nariz artificial composto por um arranjo de oito sensores de polímeros condutores, expostos a nove tipos diferentes de aguarrás. Foram adotadas as técnicas Multi-Layer Perceptron (MLP), Radial Base Function (RBF), Probabilistic Neural Network (PNN) e Time Delay Neural Network (TDNN) para criar os sistemas de reconhecimento de padrões. A técnica PNN foi investigada em detalhes, por dois motivos principais: esta técnica é indicada para realização de tarefas de classificação e seu treinamento é feito em apenas um passo, o que torna a etapa de criação dessas redes muito rápida. Os resultados foram comparados através dos valores dos erros médios de classificação utilizando o método estatístico de Teste de Hipóteses. As redes PNN correspondem a uma nova abordagem para criação de sistemas de reconhecimento de padrões de odor. Estas redes tiveram um erro médio de classificação de 1.1574% no conjunto de teste. Este foi o menor erro obtido entre todos os sistemas criados, entretanto mesmo com o menor erro médio de classificação, os testes de hipóteses mostraram que os classificadores criados com PNN não eram melhores do que os classificadores criados com a arquitetura RBF, que obtiveram um erro médio de classificação de 1.3889%. A grande vantagem de criar classificadores com a arquitetura PNN foi o pequeno tempo de treinamento dos mesmos, chegando a ser quase imediato. Porém a quantidade de nodos na camada escondida foi muito grande, o que pode ser um problema, caso o sistema criado deva ser utilizado em equipamentos com poucos recursos computacionais. Outra vantagem de criar classificadores com redes PNN é relativa à quantidade reduzida de parâmetros que devem ser analisados, neste caso apenas o parâmetro relativo à largura da função Gaussiana precisou ser investigado
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2465
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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