Estudo sobre redes neurais artificiais.

• Autor(a) principal: CAMPOS JÚNIOR, Leonardo Albuquerque.
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18662
• topic: Redes neurais artificiais; Inteligência artificial; Perceptron e Adaline; Matlab; Modelos de redes neurais; Aprendizado em tempo real; Neurônios artificiais; Criação de redes neurais artificiais em Matlab; Perceptron - algoritmo de aprendizagem; Algoritmo de aprendizagem do Perceptron; Artificial neural networks; Artificial intelligence; Neural network models; Real-time learning; Artificial neurons; Creation of artificial neural networks in Matlab; Perceptron - learning algorithm; Engenharia Elétrica.

Computadores convencionais são eficientes em diversas áreas, porém ainda não apresentam desempenho tão satisfatório se comparados a um sistema real biológico (sistema visual humano, sonar de morcegos, etc). Foi pensando nas características do sistema nervoso, no qual neurônios podem estar conectados uns aos outros, recebendo e enviando estímulos, formando redes, que se desenvolveram as redes neurais artificiais. O grande trunfo desse modelo computacional é a eficiência. Tal diferencial deve-se ao fato desse modelo proporcionar um aprendizado em tempo real, caracterizado pelas as conexões entre os neurônios. Tais fatos culminam com o estímulo por um estudo dessas redes. Sob esse contexto, são abordados dois tipos desses modelos de redes neurais: perceptron e Adaline, que podem ser empregados em aplicações de diversas áreas. Para isto, utilizou-se o software MATLAB como ferramenta de simulação.