Algoritmos de inteligência computacional em instrumentação: uso de fusão de dados na avaliação de amostras biológicas e químicas

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Negri, Lucas Hermann
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Espectroscopia de impedância; Redes neurais (Computação); Algoritmos de computador; Sistemas eletrônicos
• Link de acesso: https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/12499

Neste trabalho são apresentados métodos computacionais para o processamento de dados produzidos em sistemas de espectroscopia de impedância elétrica e sensoriamento a redes de Bragg em fibra óptica com o objetivo de inferir características das amostras analisadas. Sistemas de estimação e classificação foram desenvolvidos, utilizando os sinais isoladamente ou de forma conjunta com o objetivo de melhorar as respostas dos sistemas. Propõe-se o ajuste dos parâmetros de funções que modelam espectros de impedância elétrica por meio de um novo algoritmo de otimização por enxame de partículas, incluindo a sua utilização na correção de espectros com determinadas distorções. Um estudo comparativo foi realizado entre os métodos correntes utilizados na detecção de pico de sinais resultantes de sensores em fibras ópticas, onde avaliou-se a exatidão, precisão e desempenho computacional. Esta comparação foi feita utilizando dados simulados e experimentais, onde percebeu-se que não há algoritmo simultaneamente superior em todos os aspectos avaliados, mas que é possível escolher o ideal quando se têm os requisitos da aplicação. Um método de detecção de pico por meio de uma rede neural artificial foi proposto, sendo recomendado em situações onde o espectro analisado possui distorções ou não é simétrico. Redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte foram utilizadas em conjunto com os algoritmos de processamento com o objetivo de classificar ou estimar alguma característica de amostras em experimentos que envolveram carnes bovinas, leite bovino e misturas de combustível automotivo. Mostra-se neste trabalho que os métodos de processamento propostos são úteis para a extração das características importantes dos dados e que os esquemas utilizados para a fusão destes dados foram úteis dentro dos seus objetivos iniciais de classificação e estimação.