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Modelagem híbrido neuronal aplicada a processos fermentativos

Processo: 99/02594-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de maio de 1999
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2001
Área do 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

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.

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