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Literatura académica sobre el tema "Rete neurali"

Autor: Grafiati

Publicado: 11 de marzo de 2023

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Artículos de revistas sobre el tema "Rete neurali"

De Benedittis, Giuseppe. "Ipnobioma: una nuova frontiera dell'ipnositerapia? Uno studio pilota e una revisione della letteratura". IPNOSI, n.º 2 (enero de 2022): 5–25. http://dx.doi.org/10.3280/ipn2021-002001.

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Resumen

Una crescente evidenza suggerisce che l'asse intestino-cervello possa svolgere un ruolo chiave nelle condizioni di salute e malattia attraverso una rete di comuni-cazioni bidirezionali che coinvolge percorsi neurali e immunoendocrini. Questa complessa interazione influenza profondamente sia il microbiota intestinale che il comportamento del cervello. La disbiosi del patobioma intestinale è rilevante per la patogenesi di disturbi gastrointestinali funzionali, sindromi dolorose croniche, disturbi neurologici e mentali. Di conseguenza, il targeting del microbiota intestina-le sta emergendo come una nuova, efficace prospettiva terapeutica. Tra le molte opzioni di trattamento, gli interventi psicologici, inclusa l'ipnosi, sono stati utilizzati per modulare lo Psicobioma e il suo analogo ipnotico, l'Ipnobioma. Oltre a una revisione della letteratura recente, viene riportato uno studio pilota su una paziente con Sindrome del colon irritabile (IBS) trattata con successo con ipnosi simil-quantica. L'esito positivo del trattamento è stato associato a una significativa di-minuzione di taxa microbici patologici concomitante con un aumento di taxa fi-siologici. Questi risultati preliminari suggeriscono che l'Ipnobioma può rappresentare una nuova promettente frontiera dell'ipnositerapia.

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Oliveira, Anderson Castro Soares de, Ademária Aparecida de Souza, Wilian Soares Lacerda y Luciene Resende Gonçalves. "Aplicação de redes neurais artificiais na previsão da produção de álcool". Ciência e Agrotecnologia 34, n.º 2 (abril de 2010): 279–84. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-70542010000200002.

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Resumen

Este trabalho descreve a aplicação de Redes Neurais Artificiais na tarefa de previsão da produção de álcool no Brasil no ano de 2006, a partir de dados de produção anteriores. É também apresentada uma comparação entre os resultados obtidos por meio da Rede Neural com os obtidos utilizando técnicas de séries temporais, sendo que a Rede Neural obteve melhores resultados.

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Costa Pereira, Diogo. "RECONHECENDO ESTILOS DE CERVEJA COM UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL". RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218 2, n.º 4 (5 de mayo de 2021): e24200. http://dx.doi.org/10.47820/recima21.v2i4.200.

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Resumen

Este trabalho teve como objetivo elaborar uma ferramenta computacional utilizando os conceitos de redes neurais artificiais para reconhecer alguns dos grupos de estilos de cervejas baseado no guia de estilos do BJCP 2015. Para isso, além do desenvolvimento dos padrões de entrada que a rede neural artificial necessita para trabalhar, foi utilizado o framework Encog 3.4 para reaproveitamento de códigos. Os resultados dos dois testes realizados neste trabalho foram bastante positivos, uma vez que a rede neural além de reconhecer todos os estilos de cervejas de um grupo do BJCP 2015, em seu primeiro teste, ela também conseguiu distinguir os estilos de quatros grupos simultâneos do guia de estilos.

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Da Silva, Jeremias Fontinele, Carlos Alberto de Sousa Parente Rodrigues, Carlos Henrique Corrêa Tolentino y Wandro Bequiman Maciel. "Modelo de Rede Neural para avaliação desportiva". Revista Sítio Novo 5, n.º 3 (1 de julio de 2021): 34. http://dx.doi.org/10.47236/2594-7036.2021.v5.i3.34-44p.

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Resumen

Trata-se de uma pesquisa que objetiva comprovar a possibilidade de utilizar um Modelo em Rede Neural capaz de avaliar o movimento desportivo. O diferencial deste estudo encontra-se no fato de a máquina-servidor ser totalmente em cloud, o que torna viável sua futura utilização por dispositivos mobile devido ao não comprometimento da capacidade de processamento destes. Outro fato relevante é o emprego de duas Redes Neurais (Convolucional e Recorrente) na análise do movimento desportivo. Quanto à metodologia investigativa, este trabalho tem por alicerce uma revisão bibliográfica sobre Rede Neurais e estimativa de pose humana. Isso significa que a fundamentação teórica foi desenvolvida tendo por suporte estudos já realizados e publicados sobre a temática. Como resultado, conclui-se que a utilização de redes convolucionais para a análise de estimativa de pose possui uma acurácia satisfatória, mas que carece de tratamento de ruídos para que a análise da execução do movimento desportivo possa ser feita de fato.

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Caticha, Nestor. "Representações internas e processamento de informação em redes neurais". Revista USP, n.º 124 (19 de marzo de 2020): 49–58. http://dx.doi.org/10.11606/issn.2316-9036.v0i124p49-58.

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Resumen

O objetivo deste artigo é mostrar em casos simples como funcionam as redes neurais. Nesse sentido, embora seja possível descrever o funcionamento de uma rede neural de arquitetura profunda de várias formas, neste artigo optou-se pela descrição em termos da construção e reconstrução de representações internas à medida que a informação se propaga pela rede.

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Decherchi, Carlo y Pier Giuseppe Giribone. "Prospective estimate of financial risk measures through dynamic neural networks: an application to the U.S. market". Risk Management Magazine 1, n.º 2020 (8 de abril de 2020): 50–69. http://dx.doi.org/10.47473/2020rmm0008.

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Dalla Rosa, Francisco, Laura Dall'Igna Favretto, Vítor Borba Rodrigues y Nasir G. Gharaibeh. "Convolutional neural networks performance evaluation applied to automated pavement crack detection". TRANSPORTES 28, n.º 5 (15 de diciembre de 2020): 267–79. http://dx.doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2283.

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Resumen

Neste artigo é avaliado o potencial de Redes Neurais Convolucionais (RNC) como ferramenta automatizada para detecção de trincas em superfícies de pavimentos. Foram utilizadas fotografias da superfície de diferentes segmentos de um pavimento do tipo Cheapseal, obtidas a partir de câmeras fotográficas montadas em veículos. As imagens foram avaliadas a partir da proposta do uso de duas arquiteturas de redes neurais convolutionais e implementadas com o auxílio da biblioteca de aprendizado de máquina PyTorch, o qual possui código aberto e disponível na forma de script em linguagem Python. As imagens foram processadas com o uso de três técnicas diferentes, com o intuito de avaliar a influência da complexidade dos algoritmos propostos. Para análise da performance da rede neural, foram utilizadas como métricas de avaliação a acurácia, a precisão, o recall e o F1 score. Os resultados apontaram que a arquitetura da rede neural escolhida apresentou desempenho satisfatório na detecção de trincas, bem como indicam que a complexidade da rede é um dos fatores a ser considerado durante o processo de classificação das imagens.

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Jorge, David Calhau, Jefferson Beethoven Martins, André Luiz Souza y Luiz Fernando Resende dos Santos Anjo. "SISTEMA MÓVEL ANALISADOR DE FALTA EM LINHAS DE ALTA TENSÃO". Revista Brasileira Multidisciplinar 19, n.º 2 (1 de julio de 2016): 96. http://dx.doi.org/10.25061/2527-2675/rebram/2016.v19i2.416.

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Resumen

Este trabalho apresenta uma ferramenta móvel desenvolvida para simular um relé de distância, dispositivo muito utilizado para acusar falhas em linhas de alta tensão. Os dados colhidos da rede elétrica são simulados por um microcontrolador, sendo posteriormente enviados a um celular com sistema operacional Android versão 2.3. Através de uma transmissão GSM (Sistema Global para Comunicações Móveis) os dados podem ser recebidos em qualquer lugar sendo encaminhados a uma rede neural que mostrará se a falta está em determinado trecho de proteção. O objetivo do trabalho não é mostrar apenas o software Android ou a rede neural, mas como a mobilidade pode dar significativa contribuição para o setor de energia elétrica. Além de simular o relé de distância, através da rede neural, os dados adquiridos são inseridos em um banco de dados, o que produz um repositório que traz informações sobre as falhas em uma rede de alta tensão. Através da geração de gráficos, torna-se possível analisar o histórico de eventos em determinada rede elétrica e até mesmo alterar os parâmetros de funcionamento do microcontrolador. O intuito do trabalho é mostrar que as redes neurais artificiais podem substituir, com eficiência, o tradicional cálculo de faltas em linhas e mostrar, também, que o atual estágio de software/hardware dos dispositivos móveis já permite executar aplicações pesadas, a priori utilizadas em computadores pessoais. Cálculos outrora feitos em desktops e mainframes podem migrar para plataformas móveis, o que traz mobilidade. Inúmeros aplicativos, como os jogos, exploram o poder de processamento destas novas gerações, porém ainda são poucos os programas focados em sistemas elétricos de potência que estão presentes em plataformas móveis. O uso de redes neurais artificiais aliadas aos dispositivos móveis representa grandes ganhos às empresas fornecedoras de energia, as quais realizam inúmeros cálculos, como o relé de distância, baseando-se, tradicionalmente em um modelo matemático (caixa-branca).

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Rocha, José Celso, Felipe Delestro Matos y Fernando Frei. "Utilização de redes neurais artificiais para a determinação do número de refeições diárias de um restaurante universitário". Revista de Nutrição 24, n.º 5 (octubre de 2011): 735–42. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-52732011000500007.

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Resumen

OBJETIVO: Construir uma rede neural artificial para auxiliar os gestores de restaurantes universitários na previsão de refeições diárias. MÉTODOS: O estudo foi desenvolvido a partir do levantamento de oito variáveis que influenciam o número de refeições diárias servidas no restaurante universitário. Utiliza-se o algoritmo de treinamento Backpropagation. Os resultados por meio da rede são comparados com os da série estudada e com resultados da estimação por média aritmética simples. RESULTADOS: A rede proposta acompanha as inúmeras alterações que ocorrem no número de refeições diárias do restaurante universitário. Em 73% dos dias analisados, o método das redes neurais artificiais apresenta uma taxa de acerto maior do que o método da média aritmética simples. CONCLUSÃO: A rede neural artificial mostrou-se mais adequada para a previsão do número de refeições do que a metodologia de média simples ou quando a decisão do número de refeições é feita de forma subjetiva, sem critérios científicos.

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Rodrigues, Joany, Aline Sousa y Adam Santos. "Aplicação de redes neurais convolucionais e processamento digital de imagens para classificação do estado dos olhos e avaliação de sonolência". Revista Brasileira de Computação Aplicada 13, n.º 1 (9 de noviembre de 2020): 1–10. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v13i1.9944.

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Resumen

Nos últimos anos, a quantidade de veículos que circulam nas avenidas e rodovias brasileiras, tem crescido bastante. Com isso, aumentou o tempo que as pessoas passam conduzindo seus veículos, o que ocasiona mais estresse, cansaço e falta de atenção. Em virtude dessas situações, a quantidade de acidentes também expandiu. Além disso, dirigir, principalmente para pessoas que trabalham com isso, diariamente, se torna ainda mais cansativo e estressante, além do que, é uma ação que nescessita de muita disposição e atenção de quem está a praticando. Esses fatos, foram relevantes para o crescimento na quantidade de acidentes, que do ano de 2016 para 2017 foi de 7.272, e aproximadamente 38% desses, foram causados por condutores sonolentos. Então, neste trabalho, será apresentado a utilização de três técnicas de Inteligência Artificil (IA): Rede Neural Artificial e duas Redes Neurais Convolucionais. Essas técnicas, foram submetidas aos processamentos offline (o qual necessitou de uma base de dados com 811 fotos) e online. As acurácias dos processos offline obtidos para as três técnicas foram aproximadamente, 77% para a rede neural artificial e 95% para as redes neurais convolucionais. Já as acurácias dos testes online para a rede neural artificial, LeNet-5 e VGG16 foram respectivamente: 57,48%, 90.52% e 78.85%. os resultados dos testes oline, mostram que a melhor técnica para solucionar o problema proposto foi a LeNet-5.

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Más fuentes

Tesis sobre el tema "Rete neurali"

De, Paoli Davide. "Reti neurali artificiali e apprendimenti basati sulla biofisica dei neuroni". Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/22983/.

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Resumen

Frank Rosenblatt, padre del percettrone, nel 1962 sottolineò che l’ obiettivo ultimo della ricerca nel campo delle reti neurali artificiali doveva essere “indagare le strutture fisiche ed i principi neurodinamici che stanno alla base dell’intelligenza naturale”. A differenza di quel che desiderava Rosenblatt, i metodi maggiormente utilizzati e di conseguenza studiati sono quelli supervisionati, non biologicamente plausibili, ritenuti maggiormente efficaci rispetto alle reti che sfruttano metodi di apprendimento ispirati dalla biofisica dei neuroni. L’ obiettivo della tesi è quello di analizzare due metodi di apprendimento non supervisionati basati su sistemi neuronali biologici: il modello di L.Bienenstock, N.Cooper e W. Mundro del 1982 (BCM) ed il modello di D.Krotov e J.Hopfield del 2019, e comprenderne le reali capacità. La prima parte della tesi rappresenta un’ introduzione al concetto di rete neurale artificiale, al significato di rete multistrato e all’ algoritmo di apprendimento della retro propagazione dell’ errore, tipico delle reti supervisionate. La seconda parte della tesi illustra il funzionamento della BCM e della rete di Hopfield e Krotov. Nei risultati riguardanti la rete del 2019, viene riportato un confronto tra questo modello ed un modello addestrato tramite retro propagazione dell’ errore, con cui riesce a competere nel riconoscimento delle immagini appartenenti a due data set: il MNIST ed il CIFAR-10. Per quanto riguarda la BCM, vengono riportati e discussi i risultati di alcune simulazioni effettuate con la rete modello BCM della libreria Plasticity. Lo scopo delle simulazioni era quello di portare i pesi della rete a memorizzare il maggior numero di pattern differenti possibili, appartenenti al data set MNIST.

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Vincenzi, Fabian. "Reti neurali convoluzionali per il miglioramento di immagini tomografiche ad angoli limitati". Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/22199/.

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Resumen

Nel corso della tesi verrà presentata una rete neurale convoluzionale e un suo utilizzo per la ricostruzione di immagini CT (Computed Tomography) a bassa dose. Delle CNN viene approfondita una rete RED-CNN e una rete U-Net. Dopo che vengono affrontati questi argomenti sono presenti dei test effettuati per avere la rete più efficace possibile.

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Sangiorgi, Davide. "Magnetic resonance fingerprinting con reti neurali a valori complessi". Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/18746/.

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Resumen

In questo documento cerco un metodo per migliorare le prestazioni del MRF (Magnetic Resonance Fingerprinting), una tecnica di risonanza magnetica quantitativa. Il problema è quello di diminuire il tempo di calcolo necessario per determinare i parametri tissutali relativi alla risonanza magnetica effettuata. Il metodo proposto è quello dell'utilizzo di reti neurali a valori complessi con input il segnale di risonanza magnetica e con output i valori relativi ai parametri che si vogliono studiare. Dopo aver chiarito il concetto di risonanza magnetica, di MRF ed i problemi ad essi associati, introduco le reti neurali: l'architettura, la dinamica e l'apprendimento relativi ad esse. Discuto a seguire i problemi relativi all'introduzione dei numeri complessi nel modello di rete neurale e anche i vantaggi che le reti neurali a valori complessi possono portare, non solo rispetto ai metodi tradizionali, ma anche rispetto a reti neurali a valori reali. Analizzo inoltre delle tecniche utili a migliorare la generalizzazione e rendere le reti neurali a valori complessi una soluzione ancora più concreta. Studio quindi i miglioramenti introdotti dagli ensemble di reti neurali e dall'applicazione di funzioni d'attivazione stocastiche, che introducono del rumore gaussiano all'interno del modello.

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Fabbri, Alessandro. "Reti neurali in ambito finanziario". Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19593/.

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Resumen

In particolare in questo lavoro cercherò di analizzare l’utilizzo di reti neurali in ambito economico-finanziario in quanto alcuni dei temi che si riscontrano in economia ben si prestano ad un’analisi attraverso le reti neurali. In particolare nel primo capitolo di questo elaborato descriverò le origini delle reti neurali e alcuni criteri attraverso i quali oggi si classificano le reti stesse. Nel secondo capitolo mi occuperò invece di approfondire quali sono i passaggi da seguire al fine di costruire una rete neurale concentrandomi sulla risoluzione di problemi legati all’ambito economico-finanziario. Infine, nell’ultimo capitolo, mi dedicherò all’analisi di due articoli nei quali vengono confrontati i risultati ottenuti tramite l’utilizzo di diversi tipi di reti neurali accennando anche ad approcci diversi attraverso algoritmi di machine learning.

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Fiori, Simona. "Memoria semantica e lessicale: analisi attraverso una rete neurale". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2012. http://amslaurea.unibo.it/4688/.

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Paganelli, Michele. "Studio dell'attenzione dei conducenti tramite i sistemi neurali". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022.

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Resumen

Il presente elaborato ha studiato i sistemi di assistenza avanzata al conducente (ADAS), focalizzandosi sull’Adaptive Cruise Control (ACC). Si sono studiati diversi aspetti comportamentali dei conducenti in funzione del sistema ACC come il visual behaviour dei conducenti, i dati cinematici del veicolo (driving behaviour) e il tempo di percezione-reazione in situazioni critiche. Si è descritta la sperimentazione svolta in sito e le strumentazioni innovative, tra le quali il Mobile eye tracker, utilizzate per la raccolta dati. Per eseguire l’elaborazione dei dati sono state applicate tecniche di machine learning, mediante l’applicazione di una rete neurale artificiale realizzata appositamente per questo studio, risultando uno dei primi nel settore ad utilizzare tale metodologia. Si è descritto il codice della rete e valutate le prestazioni della stessa. Infine sono state eseguite analisi sul comportamento dei conducenti in funzione dello stato (on/off) del sistema.

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Di, Stefano Tiziano. "Metodologie di training per reti neurali di tipo autoencoder". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.

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L’obiettivo di questa tesi è stato quello di sperimentare nuove metodologie di training per le reti neurali di tipo autoencoder, delle reti addestrate per ricostruire in output gli stessi dati di input. Una nuova metodologia è stata introdotta modificando gli autoencoder inclusi in una baseline realizzata ad-hoc per questo lavoro di tesi. Essa consiste nel voler addestrare la rete a ricostruire un'immagine diversa da quella di input ma appartenente alla medesima classe. I risultati ottenuti, a discapito di una minore precisione della classificazione, presentano un comportamento “anomalo” nella ricostruzione degli output. Questi interessanti risultati hanno dato spazio ad ulteriori sperimentazioni che, come nel caso del classificatore di Mahalanobis, hanno dimostrato una maggiore efficienza nell’apprendere delle caratteristiche proprie di ogni classe del dataset MNIST. Infine è stata realizzata una sorta di rete di “merging” delle classificazioni effettuate dalle due tipologie di reti. La nuova classificazione ottenuta è risultata più precisa rispetto ad entrambe le precedenti. In generale i risultati ottenuti sono stati molto interessanti ed hanno dimostrato che la nuova metodologia adottata apre le porte a diverse sperimentazioni atte alla valorizzazione delle caratteristiche così apprese.

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Vece, Michele. "Rete neurale per la predizione del ritardo nel pagamento delle fatture". Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19578/.

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Per un'impresa, la puntualità nella riscossione dei propri crediti ricopre un ruolo importante per la gestione della liquidità all'interno dell'azienda. Inoltre, proprio per far fronte ad esigenze di liquidità, spesso l'impresa stipula contratti di cessione del credito, in base ai quali può rimanere responsabile dell'eventuale inadempienza del proprio cliente. L'obiettivo di questo lavoro è la realizzazione di uno strumento che possa fornire supporto decisionale all'impresa in merito all'individuazione dei clienti potenzialmente insolventi, attraverso la creazione di un modello in grado di predire il ritardo o meno nel pagamento di un set di fatture. Questo compito viene affrontato attraverso il machine learning, identificando il task come un problema di classificazione binaria e utilizzando un approccio che prevede un apprendimento supervisionato, offline e model-based. Il risultato finale di questo lavoro è la realizzazione di una rete neurale feed-forward idonea alla risoluzione di tale task. La scelta di questo strumento è dovuta alla scarsa presenza, in letteratura, di esempi di una sua applicazione in questo ambito.

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Di, Tommaso Claudia. "Meccanismi neurali per la rappresentazione semantica e lessicale: modello di una rete neurale per apprendere il significato di oggetti e parole". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/7910/.

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Lo studio della memoria semantica attraverso modelli teorici (qualitativi o matematici) gioca un ruolo importante nelle neuroscienze cognitive. In questa tesi viene presentato un modello della memoria semantica e lessicale. Il principio alla base del modello è che la semantica di un oggetto è descritta attraverso una collezione di proprietà, che sintetizzano la percezione dell’oggetto nelle diverse regioni corticali. Gli aspetti semantici e lessicali sono memorizzati in regioni separate del cervello, ma reciprocamente connesse sulla base dell’esperienza passata, secondo un meccanismo di apprendimento Hebbiano. L’obiettivo del lavoro è indagare i meccanismi che portano alla formazione di categorie, analizzare il ruolo delle diverse proprietà nella costruzione di un concetto e le connessioni tra queste proprietà e la parola corrispondente al nome dell’oggetto. Durante l’addestramento per ogni oggetto sono presentate alcune proprietà in input, con una data frequenza: alcune sono condivise, cioè appartengono a più di un concetto e permettono la formazione di categorie, altre sono distintive, cioè sono tipiche di un concetto e consentono la rappresentazione dei membri di una categoria. Un ulteriore aspetto riguardante le proprietà è la distinzione fra proprietà salienti, che sono spontaneamente evocate, e proprietà marginali. E’ stata utilizzata una tassonomia composta da 11 parole che identificano 11 animali. La salienza è stabilita dalla frequenza con cui si verifica ciascuna proprietà. La distinzione tra proprietà condivise e distintive, e tra proprietà salienti e non salienti, è stata ottenuta mediante l’uso della regola di Hebb con una diversa soglia presinaptica e postsinaptica, producendo patterns di sinapsi asimmetriche all’interno della rete semantica (auto-associazione) e tra la rete semantica e lessicale (etero-associazione). La rete addestrata è in grado di risolvere compiti di riconoscimento e denominazione di oggetti, mantenendo una distinzione tra le categorie e i suoi membri, e fornendo un diverso ruolo per le proprietà salienti rispetto alle proprietà marginali.

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Formentin, Sara Mizar. "Analisi della interazione onda - struttura mediante reti neurali. La riflessione ondosa". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amslaurea.unibo.it/2859/.

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Más fuentes

Libros sobre el tema "Rete neurali"

Linked: The new science of networks. Cambridge, Mass: Perseus Pub., 2002.

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Linked: How everything is connected to everything else and what it means for business, science, and everyday life. New York: Plume, 2003.

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Barabási, Albert-Laszló y Albert-Laszló Barabási. Linked: How everything is connected to everything else and what it means for business, science, and everyday life. New York: Plume, 2003.

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Arcana, Patrizia. Quarta Rivelazione Del Metodo: Dal Misticismo Alla Rete Neurale, un Piano per L'estinzione. Independently Published, 2020.

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Pulcini, Remo. Vita Da Social Network la Rete Non Si Comanda, Si Governa Bibbia Di Marketing Politico Non Convenzionale Neurale Swarm Intelligence. Lulu Press, Inc., 2013.

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Werle, Leandro Osmar, Raquel Manozzo Galante y Ricardo Antonio Francisco Machado. Emprego do software Hysys dinâmico como gerador de dados para construção de um soft-sensor baseado em rede neural artificial em coluna de destilação. 10.5935, 2019. http://dx.doi.org/10.5935/978-85-7042-130-2.cap1.

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Capítulos de libros sobre el tema "Rete neurali"

Cascini, Giuseppe Lucio, Vincenzo Donato y Oscar Tamburrini. "Introduzione alle reti neurali". En Elementi di informatica in diagnostica per immagini, 217–33. Milano: Springer Milan, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-1667-5_18.

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Antunes, Willian, Danilo Milhomem y Maria Dantas. "USO DE REDES NEURAIS RECORRENTES PARA PREVISÃO DE TENDÊNCIAS EM SÉRIES TEMPORAIS DE CRIPTOMOEDAS". En Open Science Research X, 707–19. Editora Científica Digital, 2023. http://dx.doi.org/10.37885/230111845.

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Resumen

A PROPOSTA DESTE TRABALHO CONSISTE NA COLETA DE PEQUENAS JANELAS DE TEMPO COM HISTÓRICOS DE PREÇO E VOLUME, JUNTAMENTE A INDICADORES TÉCNICOS DERIVADOS DESSES DADOS COM A UTILIZAÇÃO DE MODELOS CONSOLIDADOS PELA LITERATURA COMO AS REDES NEURAIS RECORRENTES COM ARQUITETURA LONG SHORT-THERM MEMORY (LSTM) PARA PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS, QUE SÃO UM TIPO ESPECÍFICO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS CAPAZES DE APRENDER DEPENDÊNCIAS DE LONGO PRAZO, ADAPTANDO-SE MELHOR PARA O PROBLEMA. ESTE TRABALHO TAMBÉM PROPÕE UM MÉTODO DE COMBINAÇÃO DE TRANSFORMADAS WAVELET PARA ALIMENTAR AS ARQUITETURAS DE REDES NEURAIS RECORRENTES PARA PREVISÃO DESSAS TENDÊNCIAS. AS TRANSFORMADAS SÃO USADAS PARA PRÉ-PROCESSAR AS SÉRIES TEMPORAIS NÃO LINEARES REMOVENDO RUÍDOS, SUAVIZANDO O SINAL PRODUZIDO PELA ALTA VOLATILIDADE DAS SÉRIES, FORNECENDO UM PARADIGMA DE APRENDIZADO DE FASE MAIS PRÓXIMO DA REDE NEURAL ARTIFICIAL.

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RICARDO TAVARES ANTUNES DE, OLIVEIRA y DIAS HORTÊNCIA BIANCA. "MODELOS ESTATÍSTICOS E COMPUTACIONAIS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA A PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS DA BOLSA DE VALORES BRASILEIRA". En TRANSFORMAÇÃO E EVOLUÇÃO EM TEMPOS DISRUPTIVOS, 182–88. Instituto Internacional Despertando Vocações, 2022. http://dx.doi.org/10.31692/978-65-88970-23-2.182-188.

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Resumen

Oliveira (2018) define uma serie temporal como uma coleção de observações feitas continuamente no tempo, sendo que essas observações possuem uma dependência entre si. As redes neurais artificiais (RNA), que podem ser definidas segundo Leandro de Castro e Fernando Von Zuben (2001), como uma estrutura de processamento passível de implementação em dispositivos eletrônicos, composta por um número de unidades interconectadas, sendo que cada unidade apresenta um comportamento específico de entrada/saída. O objetivo deste projeto é a criação de uma rede neural artificial para prever séries temporais financeiras, tendo como intenção obter uma previsão precisa e acurada de seus próximos valores e, assim, auxiliar na tomada de decisão.

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Ribeiro, Antonio Henrique dos Santos, João Viana da Fonseca Neto y Francisco das Chagas de Souza. "COMBINAÇÃO AFIM DE FILTROS ADAPTATIVOS RLS-LMS PARA CONFORMAÇÃO DE FEIXES EM ANTENAS INTELIGENTES COM SINTONIA PARAMÉTRICA BASEADA EM REDES NEURAIS". En Open Science Research X, 1576–96. Editora Científica Digital, 2023. http://dx.doi.org/10.37885/221211460.

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Resumen

Neste artigo, aplica-se uma Rede Neural Artificial Feed Foward ao algoritmo adaptativo RLS-LMS, com o objetivo de sintonizar os parâmetros dos pesos, calculando os pesos ideais ou ótimos utilizados na entrada do sinal dos filtros lineares que adaptam o padrão de radiação da antena do arranjo linear uniforme, direcionando vários feixes estreitos para os usuários desejados e anulando a interferência ou usuários indesejados. A aplicação dessa rede neural proporciona a capacidade de aumentar a eficiência e otimizar o uso das antenas inteligentes. Os resultados obtidos são apresentados. Esse artigo baseia-se no trabalho de (Ribeiro et al, 2019) tomando os resultados obtidos na utilização da combinação de dois filtros adaptativos LMS (Least mean-square) e RLS (recursive least-square) combinados obtendo um algoritmo adaptativo RLS-LMS que superou os algoritmos clássicos em termos de velocidade de convergência e estabilidade.

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Oliveira, Sabrina Dias de, Sueli Martins De Freitas Alves, Francisco Ramos de Melo, Carlos Eduardo Bento Barbosa, Ivandro José de Freitas Rocha y Diogo Santos Sousa. "ESTIMATIVA DA NECESSIDADE DE FÓSFORO E POTÁSSIO PARA O TOMATE INDUSTRIAL UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS". En Open Science Research X, 126–39. Editora Científica Digital, 2023. http://dx.doi.org/10.37885/230111862.

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Resumen

Objetivo: Objetivou-se desenvolver uma Rede Neural Artificial (RNA) para estimar as necessidades de fósforo (P) e potássio (K) em áreas de pivô central cultivadas com tomate industrial. Métodos: Os dados foram coletados utilizando uma grade amostral de 60x60m, totalizando 120 pontos amostrais, em que foram utilizados para o treinamento da RNA. Para preparação e treinamento das redes foi utilizado o algoritmo de retropropagação de erros. Resultados: 20.000 RNAs foram treinadas, em que nas fases de treinamento 14.000 redes apresentaram ótimo desempenho para as estimativas da necessidade de P, enquanto na fase de validação externa o número de redes com ótimo desempenho foi de 8.000, já em relação a necessidade K foram observadas 12.000 redes com ótimo desempenho nas fases de treinamento e na validação externa aproximadamente 1.400. Conclusão: A rede neural artificial com topologia do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) possibilitou obter estimativas da necessidade de fósforo e da necessidade de potássio com um ótimo desempenho, coeficientes de determinação superiores a 0,90, indicando bons ajustes, e coeficientes de correlação acima de 91%.

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Araújo, Renan Pires de, Adrião Duarte Dória Neto y Andrés Ortiz Salazar. "REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS". En Impactos das Tecnologias nas Engenharias 3, 63–69. Antonella Carvalho de Oliveira, 2019. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.9301915037.

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Silva, Eduardo Henrique da, Mateus Morikawa, Vinícius Baratieri Suterio y María Eugenia Dajer. "APLICAÇÃO DE REDE NEURAL ARTIFICIAL ESPECIALISTA EM RECONHECIMENTO DE TRANSTORNOS VOCAIS MODERADOS". En Engenharia Elétrica: Comunicação Integrada no Universo da Energia, 1–10. Atena Editora, 2021. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.3732123021.

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Lieuthier, Lulian y Luciano Barroso. "CLASSIFICAÇÃO DE TUMORES DE MAMA UTILIZANDO A REDE NEURAL PERCEPTRON DE MÚLTIPLAS CAMADAS". En Engenharia: a máquina que constrói o futuro. Editora Conhecimento Livre, 2020. http://dx.doi.org/10.37423/200601346.

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Dantas, Eduarda Ribeiro da Silva, Peter Funk y Antonio Josivaldo Dantas Filho. "SISTEMA DE DIAGNÓSTICO POR MEIO DE REDE NEURAL ARTIFICIAL PARA ACHADOS RADIOGRÁFICOS DE TÓRAX". En Aportes teóricos, prática e inovação em ciências da saúde, Volume 1, 144–54. Editora e-Publicar, 2022. http://dx.doi.org/10.47402/ed.ep.c202213412495.

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Ferreira, Evelyne Lopes y Maury Meirelles Gouvêa Jr. "RECONHECIMENTO DE PADRÕES EM SINAIS EMG COM REDE NEURAL PARA IMPLEMENTAÇÃO EM BRAÇO ROBÓTICO". En Gears of the future, 203–11. Atena Editora, 2022. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.68422040217.

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Actas de conferencias sobre el tema "Rete neurali"

Pereira, Daiane M. y Rodrigo S. Couto. "Predição de Métricas em Grafos Temporais Utilizando Redes Neurais". En Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/wperformance.2021.15725.

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Resumen

Métricas básicas calculadas para grafos temporais, como o grau médio e o coeficiente de clusterização, são utilizadas em vários domínios, como na caracterização do fluxo de tráfego em sistemas de transporte. Apesar da aplicabilidade dessas métricas, a literatura não aborda técnicas para prever a sua evolução temporal. Para preencher essa lacuna, este trabalho aborda o uso de modelos de rede neural para prever métricas de grafos temporais. Assim, analisa-se o desempenho de uma perceptron multicamadas, de uma rede neural recorrente e de uma rede neural convolucional. Esses modelos são comparados com um modelo de base simples, mostrando desempenho satisfatório, principalmente para as redes neurais recorrentes e convolucionais.

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Marquez Arruda, Luiz Fernando, Moises Ferber de Vieira Lessa y Diego Santos Greff. "Aplicação de redes neurais artificiais para rastreamento de ponto de máxima potência em painel solar aplicado a um conversor Cúk". En Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1015.

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Resumen

Este artigo apresenta um estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais como algoritmo de rastreamento de ponto de máxima potência (MPPT) em sistemas fotovoltaicos aplicado a um conversor CC-CC Cúk. Visando encontrar de forma mais rápida a razão cíclica da chave de comutação em conversores CC/CC e entregar uma maior potência a carga, e proposta uma rede neural como melhoria de algoritmo MPPT. É feita uma comparação entre o uso de MPPT clássico e da rede neural treinada. Será utilizado o software PSIM para simulação de sistemas fotovoltaicos e Python para programação e treinamento da rede neural artificial. Os resultados mostram uma melhora clara do método proposto quando comparado ao método clássico ”Perturba e Observa”.

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Canella, A. L. C. y L. P. Caloba. "Rede Neural Lógica". En 1. Congresso Brasileiro de Redes Neurais. CNRN, 2016. http://dx.doi.org/10.21528/cbrn1994-006.

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Lorençone, João Antonio, Lucas E. de O. Aparecido, Pedro Antonio Lorençone y Guilherme Botega Torsoni. "Redes Neurais na Simulação de Condições Climáticas Potenciais ao Cultivo de Bambu no Brasil". En Congresso Brasileiro de Agroinformática. Sociedade Brasileira de Computação, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/sbiagro.2021.18414.

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Resumen

Esse estudo teve como objetivo realizar o zoneamento agrícola de risco climático do bambu no Brasil por meio de redes neurais artificiais. Foi utilizado dados climáticos de temperatura do ar (TAIR, ºC) e precipitação pluviométrica (P). Foi empregado a Rede Neural Artificial Feed Forward, Multilayer Perceptron (MLP) com algoritmo de aprendizagem “backpropagation” para multicamadas. O zoneamento agroclimático permitiu a classificação das regiões por aptidão climática e demonstrou que 71% do território nacional foram aptos para o cultivo do bambu. O uso da rede neural permitiu uma classificação precisa e rápida das aptidões climáticas.

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Künas, Cristiano Alex, Leandro Perius Heck y Edson Luiz Padoin. "Implementação de Rede Neural Artificial em Plataforma GPU Aplicada na Análise de Sentimentos em Textos". En Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/eradrs.2020.10751.

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Resumen

Este artigo apresenta uma proposta de paralelização de uma Rede Neural Artificial em Plataforma GPU para aplicação na análise da polaridade de sentimentos expressado em textos e/ou postagens. Na implementação será utilizado Redes Neurais Recorrentes do tipo Long Short-Term Memory uma vez que Redes Neurais Artificiais podem auxiliar na extração automática de sentimentos ou sensação de sentenças. Com a aplicação da proposta em caso reais a partir do treinamento com o IMDb Review Dataset, que possui 50.000 registros espera-se uma boa precisão nos resultados.

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R. Brolese, Roan y André B. Michel. "Previsão de Geração de Energia Fotovoltaica Utilizando Redes Neurais Artificiais". En Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1647.

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Resumen

presente trabalho tem o objetivo de realizar uma previsão de geração fotovoltaica para a cidade de Garibaldi, Rio Grande do Sul, para um horizonte de seis meses a frente, por meio da modelagem de uma rede neural artificial. Os dados de entrada desta rede são compostos por conjuntos de dados históricos climáticos em complemento a um conjunto de dados históricos de geração solar fotovoltaica que serão usados como alvos. A classificação das variáveis de entrada é realizada por meio da regressão stepwise, que elenca as variáveis com maior relação com a resposta. A modelagem conta com o auxílio do software numérico Matlab, para a construção do algoritmo e a classificação dos dados. Para o treinamento desta rede neural artificial é empregado o método de aprendizado supervisionado deretropropagação do erro, utilizando a função de treinamento bayesian regularization, visando reduzir o erro da previsão. A rede neural artificial com melhor desempenho atingiu um MAPE de 12,97 %. Também neste contexto são apresentadas as comparações de desempenho das redes neurais para diferentes horizontes, com resultados alcançados estando de acordo com os encontrados na literatura.

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Lee, Rachel y Sang-Young Cho. "Rete-ECA: A Rule-based System for Device Control". En International Workshop on Artificial Neural Networks and Intelligent Information Processing. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2014. http://dx.doi.org/10.5220/0005140500950102.

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Béo, Flávia Janine R. y Karla Vittori. "Aprendizado de Máquina Quântica com Rede Neural Artiﬁcial Aplicado ao Problema de Coloração de Grafos". En Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/eradsp.2021.16701.

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Resumen

O problema de coloração de grafos consiste em atribuir cores a certos elementos de um grafo, sujeito a determinadas condições. Ao se caracterizar como um problema de otimização combinatória, ele possui aplicabilidade a uma vasta gama de áreas que envolvem particionamento e conflitos, compreendendo escalonamentos e alocações diversas, como, por exemplo, de tarefas, canais, redes, eventos e rotas. O problema considerado, constituído por um grafo com 4 vértices, demonstrou o potencial do aprendizado de máquina quântica com redes neurais artificiais proposto na resolução de um problema de otimização combinatória, o qual obteve resultados superiores em relação àqueles apresentados pela rede neural artificial utilizada, implementada em um computador clássico, com relação ao tempo de processamento e à acurácia da rede neural clássica.

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DINIZ, IVANDO SEVERINO, HIAGO CASSIANO PINHEIRO MACIEL y WESLEY ANGELINO DE SOUZA. "Aplicação de Deep Learning para Detecção de Padrões Cardíacos em Diagnóstico Clínico". En II Brazilian Congress of Development. DEV2021, 2021. http://dx.doi.org/10.51162/brc.dev2021-0031.

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Resumen

Este artigo apresenta a implementação de redes neurais artificiais, na abordagem de redes neurais profundas, voltada à análise clínica de eletrocardiograma, para facilitar o diagnóstico e assistir o cuidado aos pacientes. Neste processo, são utilizadas técnicas de tratamento e engenharia de dados, bem como o uso de aprendizado de máquina, na qual tem-se como objetivo encontrar o erro mínimo, melhor desempenho possível na assertividade do diagnóstico. Os dados para o treinamento, testes e validação da rede neural foram extraídos do Instituto Nacional de Metrologia da Alemanha, que fornece informação clínica através do site physionet.org. A base de dados de eletrocardiograma possui 549 entradas, com informação dados dos batimentos cardíacos e de outros exames anamnésicos. O processamento de dados, o desenvolvimento da rede neural e a sua estruturação, bem como os gráficos e resultados, foram desenvolvidos na linguagem python. Os resultados apresentam a viabilidade de se criar um algoritmo que possa dar a um paciente a maioria (se não toda) informação obtida através do eletrocardiograma e da anamnese e informar, com alguma precisão, a possibilidade de alguma patologia ao paciente.,

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Q. Correia, Paulo Victor, Andressa Stéfany S. de Oliveira, Yuri Thomas P. Nunes y Luiz Affonso. "Detecção de Anomalias com Redes Neurais Artificiais em Séries Temporais Multivariáveis Compactadas com SAX". En Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1297.

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Resumen

Neste artigo, é proposto a utilização do algoritmo SAX para a compressão de séries temporais multivariáveis para detecção de anomalias em processos industriais por redes neurais artificiais. Para otimizar a aplicação desta metodologia, foi feita uma busca exaustiva em um espaço de busca com diversos valores de parâmetros do algoritmo SAX e arquitetura da rede neural artificial. Para realizar o treinamento da rede neural, foi utilizado o simulador Tennessee Eastman Process com a presença de um distúrbio na alimentação dos componentes. O modelo foi testado contra outros dois distúrbios na alimentação de componentes, em que resultaram em acurácias e recall acima de 85%. Esta abordagem permite, ao reduzir a dimensionalidade das séries temporais e o tipo de dado que será armazenado, aumentar a capacidade de armazenamento em historiadores e tem o potencial de acelerar a detecção de anomalias no contexto de Big Data.

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