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metadata.teses.dc.title: Reformulação de um sistema de tratamento e reconhecimento de padrões para uma microbalança de quartzo utilizando redes neurais artificiais
metadata.teses.dc.creator: Santos, Edimilson Batista dos
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Uchôa, Joaquim Quinteiro
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co: Carvalho, Mauro dos Santos de
metadata.teses.dc.date.issued: 4-May-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: SANTOS, E. B. Reformulação de um sistema de tratamento e reconhecimento de padrões para uma microbalança de quartzo utilizando redes neurais artificiais. 2002. 57 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2002.
metadata.teses.dc.description.resumo: A classificação do café pela bebida é feita por "prova de xícara", sendo difícil e delicada, podendo sofrer influência pessoal do classificador. Uma alternativa para resolver esse problema é o uso de Redes Neurais Artificiais, como reconhecedores de padrões, para compor um nariz artificial capaz de avaliar os odores de café. Este trabalho apresenta um sistema de tratamento e reconhecimento de odores de café, utilizando uma técnica de normalização para o pré-processamento dos dados de entrada e redes Multi-Layer Perceptron( MLP), com topologias diferentes, treinadas com backpropagation padrão e com backpropagation com momentum.
metadata.teses.dc.description.abstract: The classification of the coffee for the drink is made by "cup test", being difficult and delicate, therefore it suffers personal influence from the classifier. An alternative to decide this problem is the use of Artificial Neural Nets, as pattern recognition, to compose an artificial nose capable to evaluate the coffee odors. This work presents a system of treatment and recognition of coffee odors, using one technique of normalization for the pay-processing of the entrance data and nets Multi-Layer Perceptron(MLP), with different topologies, trained with backpropagation standard and backpropagation with momentum.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/9243
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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