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Aplicação de redes neurais para detecção de erros grosseiros de dados de processo de separação de isótopos de urânio por ultracentrifugação

Processo: 00/09840-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2001 - 31 de agosto de 2003
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Nuclear - Combustível Nuclear
Pesquisador responsável:Sylvana Cavedon Presti Migliavacca
Beneficiário:Sylvana Cavedon Presti Migliavacca
Instituição-sede: Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN). Secretaria de Desenvolvimento Econômico (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Urânio  Redes neurais  Erro (falhas computacionais) 

Resumo

A detecção de erros grosseiros em grandes conjuntos de dados experimentais provenientes de processos pouco conhecidos ou onde a reprodutibilidade de condições de processo não é suficiente para a aplicação de critérios estatísticos, é uma tarefa bastante difícil. Trabalhos anteriores do grupo (Migliavacca,1999b e Bülau et al.,1999), mostraram fortes indícios de que dados com erros grosseiros são mais difíceis de se ajustar com redes neurais do que aqueles isentos desse tipo de erro. No intuito de desenvolver esta metodologia está sendo proposto o presente projeto. Deverão ser estabelecidos a sistemática e os critérios para determinação de erros grosseiros utilizando redes neurais. Serão utilizados dados resultantes de ensaios de separação isotópica por ultracentrifugação, processo este que apresenta as características citadas acima. (AU)