Desenvolvimento de redes neurais auto-associativas para classificação de ruído acústico emitido por isoladores cerâmicos.
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Data de Publicação: | 2011 |
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/17610 |
Resumo: | Este trabalho visou o desenvolvimento de um algoritmo de Redes Neurais Auto-Associativas para o reconhecimento de padrões de ultrassom emitido por isoladores elétricos, e com parar o desempenho do algoritmo desenvolvido, com o de um a Rede Neural pré-existente,dedicada à m esma função. Os resultados iniciais lançaram bases para o desenvolvimento de um algoritmo que permite o aprimoramento da taxa de acerto da Rede Neural Auto-Associativa desenvolvida, ao custo de um maior esforço computacional durante a fase de treinamento. Os resultados deste algoritmo mostram-se promissores, sobretudo levando em consider ação vários fatores que influenciam o desempenho de um a Re de Neural Auto-Associativa,com o método de treinamento, não foram avaliados. Considerando que o esforço computacional envolvido concentra-se prioritariamente na fase de treinamento, o algoritmo pode ser aplicado em áreas onde a taxa de acerto obtida com os métodos tradicionais não seja suficiente. Todos os Algoritmos foram desenvolvidos com o Software MatLab. |
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FERREIRA, Tarso Vilela.FERREIRA, T. V.http://lattes.cnpq.br/9395719025602516VILAR, P. B.http://lattes.cnpq.br/0812402232984399VILAR, Pablo Bezerra.Este trabalho visou o desenvolvimento de um algoritmo de Redes Neurais Auto-Associativas para o reconhecimento de padrões de ultrassom emitido por isoladores elétricos, e com parar o desempenho do algoritmo desenvolvido, com o de um a Rede Neural pré-existente,dedicada à m esma função. Os resultados iniciais lançaram bases para o desenvolvimento de um algoritmo que permite o aprimoramento da taxa de acerto da Rede Neural Auto-Associativa desenvolvida, ao custo de um maior esforço computacional durante a fase de treinamento. Os resultados deste algoritmo mostram-se promissores, sobretudo levando em consider ação vários fatores que influenciam o desempenho de um a Re de Neural Auto-Associativa,com o método de treinamento, não foram avaliados. Considerando que o esforço computacional envolvido concentra-se prioritariamente na fase de treinamento, o algoritmo pode ser aplicado em áreas onde a taxa de acerto obtida com os métodos tradicionais não seja suficiente. Todos os Algoritmos foram desenvolvidos com o Software MatLab.This work aim ed to develop an algor ithm of an auto-associative Neural network to recognize patterns of ultrasound emitted by an electric insu lator, as well as to com pare the perform ance of the deve loped algorithm with an existing Neural Network, dedicated to the same task. The preliminary results promoted the development of an advanced algorithm that is capable of improving the m atch rate at th e expense of higher computational effort during the traini ng phase. The results achieved with this algorithm are prom ising, especially consideri ng that various factors that influence the performance of an AutoAssociativ e Neural N etwork were not analyzed, like the algorithm used to train the Network. Consider ing that the computational effort involved is mainly in the train phase this algorithm might be useful in areas where the m atch rate obtained with the trad itional m ethods are n ot enough. All th e algorithm s were developed and tested use the MatLab Software.Submitted by Maria Fernanda Belinho Batista da Silva (fernandabelinho0310@gmail.com) on 2021-03-11T17:21:27Z No. of bitstreams: 1 PABLO BEZERRA VILAR – TCC ENG. ELÉTRICA 2011.pdf: 1015349 bytes, checksum: f60d4a3606710534984adb2464ae6c24 (MD5)Made available in DSpace on 2021-03-11T17:21:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PABLO BEZERRA VILAR – TCC ENG. ELÉTRICA 2011.pdf: 1015349 bytes, checksum: f60d4a3606710534984adb2464ae6c24 (MD5) Previous issue date: 2011-02Universidade Federal de Campina GrandeUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIEngenharia Elétrica.Redes neurais auto-associativasRuído acústico - classificaçãoIsoladores cerâmicosRuído ultrassônicoRedes Neurais ArtificiaisNeurônio artificialAlgoritmo Resilient Propagation - RPROPMatLabDesenvolvimento de algoritmoSelf-associative neural networksAcoustic noise - classificationCeramic insulatorsUltrasonic noiseArtificial neural networksArtificial neuronResilient Propagation Algorithm - RPROPMatLabAlgorithm developmentDesenvolvimento de redes neurais auto-associativas para classificação de ruído acústico emitido por isoladores cerâmicos.Development of auto-associative neural networks for the classification of acoustic noise emitted by ceramic insulators.2011-022021-03-11T17:21:27Z2021-03-112021-03-11T17:21:27Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17610VILAR, Pablo Bezerra. Desenvolvimento de redes neurais auto-associativas para classificação de ruído acústico emitido por isoladores cerâmicos. 2011. f42. Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2011. Disponível em:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17610info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/17610/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALPABLO BEZERRA VILAR – TCC ENG. ELÉTRICA 2011.pdfPABLO BEZERRA VILAR – TCC ENG. 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