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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2505
Title: Efeitos do Pré-processamento no reconhecimento de padrões de odores: aquisição estática e dinâmica
Authors: BARBOSA, Maria Silva Santos
Keywords: Redes neurais; Sensores de aroma e nariz artificial
Issue Date: 2003
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Silva Santos Barbosa, Maria; Bernarda Ludermir, Teresa. Efeitos do Pré-processamento no reconhecimento de padrões de odores: aquisição estática e dinâmica. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003.
Abstract: 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
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2505
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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