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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2230
Título: | Sistema para classificação de méis baseado em redes neurais |
Autor(es): | Dias, Ederlan Fim Almeida, Mareci Mendes de Duarte, Elis Regina |
Palavras-chave: | Redes neurais (Computação) Processamento eletrônico de dados Inteligência artificial Neural networks (Computer science) Electronic data processing Artificial intelligence |
Data do documento: | 19-Dez-2016 |
Câmpus: | Ponta Grossa |
Citação: | DIAS, 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. |
Resumo: | A 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. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2230 |
ISSN: | 2447-3650 |
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