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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3UGD5DK
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2019/12.03.15.20.59   (acesso restrito)
Última Atualização2020:09.16.13.54.38 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2019/12.03.15.21
Última Atualização dos Metadados2020:09.16.13.54.38 (UTC) simone
ISSN2595-2277
Rótulolattes: 0190125347705936 1 OliveiraCoeRodPauMar:2019:MoSeVi
Chave de CitaçãoOliveiraCoeRodPauMar:2019:MoSeVi
TítuloModelagem de sensores virtuais via redes neurais artificiais
Ano2019
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho543 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Priscylla Angélica da Silva
2 Coelho, Marcelo Saraiva
3 Rodrigues, Italo Pinto
4 Paula, Jefferson Souza de
5 Martins, Lucas Rocha
Grupo1 CMC-ETES-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 CSE-ETES-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 italo.rodrigues@inpe.br
RevistaQualif - Revista Acadêmica Ensino de Ciências e Tecnologia do IFSP
Volume5
Número5
Páginas191-207
Histórico (UTC)2019-12-06 00:50:46 :: lattes -> administrator :: 2019
2020-01-07 17:37:43 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSensores Virtuais
Redes Neurais Artificiais
ResumoO desenvolvimento de sensores virtuais tem recebido grande atenção de pesquisadores como uma aplicação prática da inteligência artificial para identificação de sistemas. Deste modo, este trabalho modelou sensores de fumaça e de monóxido de carbono (CO) instalados em um protótipo de forno industrial através da utilização das redes neurais artificiais do tipo Perceptron Multicamadas (MLP). Para a aquisição das medidas reais foi usada uma plataforma de baixo custo e para o processamento e implementação da rede neural foram utilizados os softwares MATLAB e Simulink. Os resultados são quantificados e analisados por meio do índice Erro Médio Quadrático. Os resultados do treinamento e generalização foram satisfatórios, tendo em vista a grande quantidade de ruídos inerentes ao sistema e a simplicidade da rede neural implementada.
ÁreaETES
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CMC > Modelagem de sensores...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CSE > Modelagem de sensores...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo AlvoOliveira_modelagem.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2UALS
8JMKD3MGPCW/3F35BSP
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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