Modelagem hibrido neuronal aplicada a processos fermentativos.

• Processo: 99/02594-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 1999
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2001
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Química
• Pesquisador responsável: Rubens Maciel Filho
• Beneficiário: Layse Harumi Pereira Harada
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Química (FEQ). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Fermentação alcoólica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Fermentacao Alcoolica | Modelagem Hibrido Neuronal | Redes Functional Link | Redes Neurinais Feedforward

Resumo

No presente trabalho pretende-se estudar a modelagem híbrido neuronal de processos fermentativos. O objetivo é desenvolver de forma simples e rápida modelos que sejam capazes de descrever as características mais representativas do processo, podendo ser usados para otimização e controle. Para isso, combinam-se as equações de balanço de massa do processo com redes neuronais, que descrevem a cinética desconhecida. O desempenho das redes neuronais do tipo feedforward será comparado com o das redes do tipo funcional link para a descrição da cinética de um processo de fermentação alcoólica. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

HARADA, Layse Harumi Pereira. Modelagem hibrido neuronal aplicada a processos fermentativos. 2001. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Química Campinas, SP.