1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorDias, Ederlan Fim-
dc.creatorAlmeida, Mareci Mendes de-
dc.creatorDuarte, Elis Regina-
dc.date.accessioned2017-07-25T19:40:33Z-
dc.date.available2017-07-25T19:40:33Z-
dc.date.issued2016-12-19-
dc.identifier.citationDIAS, Ederlan Fim; ALMEIDA, Mareci Mendes de; DUARTE, Elis Regina. Sistema para classificação de méis baseado em redes neurais. CSBEA: Revista do Congresso Sul Brasileiro de Engenharia de Alimentos, Pinhalzinho, v. 2, n. 1, p. 1-8, 2016. Disponível em: <http://revistas.udesc.br/index.php/revistacsbea/article/view/7280>. Acesso em: 29 jun. 2017.pt_BR
dc.identifier.issn2447-3650pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2230-
dc.languageporpt_BR
dc.relation.ispartofCSBEA: Revista do Congresso Sul Brasileiro de Engenharia de Alimentospt_BR
dc.relation.urihttp://revistas.udesc.br/index.php/revistacsbea/article/view/7280pt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectProcessamento eletrônico de dadospt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectElectronic data processingpt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.titleSistema para classificação de méis baseado em redes neuraispt_BR
dc.typearticlept_BR
dc.description.resumoA classificação do mel está relacionada com a origem da matéria prima utilizada pelas abelhas na sua elaboração. O objetivo deste trabalho foi programar um sistema que utiliza redes neurais artificiais (RNA) para classificação do tipo de mel, utilizando como entrada da rede o pH e % de açúcar redutor. RNA é um modelo matemático que pode ser facilmente traduzida para uma linguagem comum de programação e bastante aplicado em diversas áreas. O tipo de rede neural utilizada foi Multilayer Perceptron com algoritmo de aprendizagem do tipo Backpropagation. Para o modelo neural foram testadas diferentes arquiteturas de redes sendo escolhida a com quatro neurônios na camada intermediária. Para o treinamento e teste das redes avaliadas foram utilizadas 25 amostras de méis. O sistema desenvolvido mostrou-se eficiente na classificação dos méis, utilizando apenas dois parâmetros físico-químicos, diminuindo os custos e tempo para classificação, além de possuir uma interface amigável.pt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.citation.volume2pt_BR
dc.citation.issue1pt_BR
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