Utilização de redes neurais artificiais para classificação de farinha de trigo em uma indústria de biscoitos e massas

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Spancerski, Jandrei Sartori
• Orientador(a): Santos, José Airton Azevedo dos
• Banca de defesa: Fernandes, Carlos Aparecido , Santos, José Airton Azevedo dos , Silvina, Luani Back , Tonin, Paulo César
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Medianeira
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes neurais (Computação); Farinha de trigo; Pesquisa industrial; Neural networks (Computer science); Flour; Research, Industrial
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25456

Atualmente, o ambiente altamente competitivo impõe as empresas alimentícias à otimização de seus processos. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo classificar, por meio de redes neurais artificiais, as farinhas de trigo de uma indústria de biscoitos e massas. A base de dados, disponibilizada pela empresa, apresenta 7666observações. Um modelo de classificação, baseado em Redes Neurais MLP (Multilayer Perceptron), foi implementado na linguagem Python. Para determinação dos hiperparâmetros, da rede neural, foram testados 11664 modelos.Observou-se, dos resultados obtidos, que o modelo com os hiperparâmetros otimizados apresenta, na classificação da farinha de trigo, uma acurácia maior que 95%.