Texto completo
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| Autor(es): |
Giovani Baratto
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | São Paulo. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) |
| Data de defesa: | 1998-03-11 |
| Membros da banca: |
Francisco Javier Ramírez Fernandez;
Euvaldo Ferreira Cabral Junior;
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho;
Jose Carlos Teixeira de Barros Moraes;
Homero Enrique Banados Perez
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| Orientador: | Francisco Javier Ramírez Fernandez |
| Resumo | |
Desenvolveu-se um classificador utilizando redes neurais artificiais para o reconhecimento de padrões de aromas em um nariz eletrônico. O classificador foi desenvolvido a partir do modelo biológico KIII de Freeman. O classificador é composto de 4 redes neurais, chamadas de R0, R1, R2, R3 e R4, interligadas por elementos atrasadores denominados de L1, L2, L3 e L4. A rede R0 reconstrói o sinal de entrada dos sensores, a rede R1 categoriza o estado dos sensores e as redes R2 e R3 geram sinais de focalização para a rede R1. Um nariz eletrônico foi construído e medidas foram realizadas para identificar amostras gasosas que pertecem a duas séries diferentes de compostos químicos, uma referente ao grupo dos solventes orgânicos e outra ao grupo dos álcoois. Na primeira série de medidas, foram utilizados álcool etílico, álcool isopropílico e acetona. Na segunda, como representantes da família do álcool etílico, foram usados quatro tipos de aguardentes comerciais brasileiras e ainda pisco e álcool de arroz. Foram realizadas simulações com padrões experimentais e sintéticos com um perceptron multicamadas. A menor taxa de erro foi alcançada com o uso da tensão sobre os sensores em regime permanente antes e depois da injeção da espécie como atributo. Foi desenvolvido um algoritmo de treinamento para as redes neurais artificiais do classificador. Observou-se a capacidade de reconstrução dos sinais dos sensores pela rede R0 e foi demonstrado que estacapacidade é maior com o aumento do número de sensores. Por meio de simulações com padrões sintéticos, foi verificado o comportamento do classificador, sendo estimado os valores para os seus elementos. Verificou-se que os sinais de focalização das redes R2 e R3 sobre a rede R1 devem possuir a mesma intensidade e serem aproximadamente uma década menores que o sinal dos sensores na entrada da rede R1. Os tempos de atraso dos elementos atrasadores L1 a L3 devem ser iguais e para ) L4 o tempo de atraso deve ser duas as três vezes o tempo de L1. Para o funcionamento adequado do classificador, foi observada a necessidade de se incluir um filtro passa baixas nos elementos atrasadores. O tempo de atraso está relacionado com os tempos de resposta dos sensores. O filtro passa baixa pode controlar a memória de longo termo do classificador. Simulações realizadas com padrões de medidas do nariz eletrônico conduziram a observações semelhantes às apresentadas para os padrões sintéticos. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 93/02261-0 - Sensor de odores |
| Beneficiário: | Giovani Baratto |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |