Efeitos do Pré-processamento no reconhecimento de padrões de odores: aquisição estática e dinâmica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: BARBOSA, Maria Silva Santos
Orientador(a): LUDERMIR, Teresa Bernarda
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2505
Resumo: 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