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Journal articles on the topic 'Arquitetura de redes neurais'

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Soares, Fátima Cibele, Adroaldo Dias Robaina, Marcia Xavier Peiter, and Jumar Luis Russi. "Predição da produtividade da cultura do milho utilizando rede neural artificial." Ciência Rural 45, no. 11 (2015): 1987–93. http://dx.doi.org/10.1590/0103-8478cr20141524.

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Abstract:
Esta investigação visa avaliar o desempenho de redes neurais artificiais na predição da produtividade da cultura do milho, no município de Jaguari, região Central do Estado do Rio Grande do Sul, com base em variáveis morfológicas da cultura. Para treinamento e validação das redes neurais, foram utilizados dados publicados por SOARES (2010). Foram testadas diversas redes neurais do tipo perceptron, multicamadas com algoritmo backpropagation otimizado (Levenberg-Marquardt). Elas tiveram como variáveis na camada de entrada: índice de área foliar; matéria verde total; altura de planta; e no de pla
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Varella, Carlos A. A., Francisco de A. de C. Pinto, Daniel M. de Queiroz, and Darly G. de Sena Júnior. "Determinação da cobertura do solo por análise de imagens e redes neurais." Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 6, no. 2 (2002): 225–29. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-43662002000200007.

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Abstract:
Neste trabalho, desenvolveu-se um programa computacional para estimar a cobertura do solo, utilizando-se redes neurais (RN) treinadas por retropropagação do erro. Os dados para treinamento das RN foram obtidos de imagens digitais coloridas. Utilizou-se a razão entre a banda do verde e do vermelho para o pré-processamento das amostras de treinamento. Foram testadas cinco RN com arquiteturas 25-n1-n2-2. A arquitetura 25-20-10-2 foi a que apresentou melhor resultado sendo, portanto, utilizada no programa computacional classificador. O classificador apresentou índice de exatidão global de 82,10%,
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Soares, Fátima Cibele, Adroaldo Dias Robaina, Marcia Xavier Peiter, Jumar Luis Russi, and Gisele Aparecida Vivan. "Redes neurais artificiais na estimativa da retenção de água do solo." Ciência Rural 44, no. 2 (2014): 293–300. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-84782014000200016.

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Abstract:
O trabalho teve como objetivo apresentar uma proposta de metodologia para estimativa da curva de retenção de água, para solos do Estado do Rio Grande do Sul, a partir do uso de redes neurais artificiais. Para o desenvolvimento do trabalho, foi montado um banco de dados com informações disponíveis na literatura, de textura e estrutura dos solos do Estado do Rio Grande do Sul. Para o desenvolvimento das redes, utilizou-se o software Matlab, no qual foram treinadas diferentes arquiteturas, variando os números de neurônios na camada de entrada e camada intermediária. A eficiência das redes foi ana
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Caticha, Nestor. "Representações internas e processamento de informação em redes neurais." Revista USP, no. 124 (March 19, 2020): 49–58. http://dx.doi.org/10.11606/issn.2316-9036.v0i124p49-58.

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Abstract:
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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Dalla Rosa, Francisco, Laura Dall'Igna Favretto, Vítor Borba Rodrigues, and Nasir G. Gharaibeh. "Convolutional neural networks performance evaluation applied to automated pavement crack detection." TRANSPORTES 28, no. 5 (2020): 267–79. http://dx.doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2283.

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Abstract:
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 imagen
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Freitas, Antônio A. C. de, Ivan N. da Silva, and André N. de Souza. "Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 13, no. 3 (2002): 266–74. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592002000300005.

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Abstract:
Neste artigo, os sinais de temperatura ambiente e de carregamento de transformadores de distribuição imersos em óleo são aplicados em uma arquitetura de redes neurais artificiais com o objetivo de estimar a temperatura interna destes transformadores. A arquitetura da rede neural utilizada nesta aplicação é do tipo perceptron multicamadas. O treinamento da rede foi realizado através do algoritmo de retropropagação denominado ''Resilient Propagation'' e foi baseado em dados de projeto e de ensaios de transformadores de distribuição imersos em óleo. Resultados de simulação da abordagem proposta i
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Gonçalves, Rodrigo Mikosz, Leandro dos Santos Coelho, Claudia Pereira Krueger, and Bernhard Heck. "Modelagem preditiva de linha de costa utilizando redes neurais artificiais." Boletim de Ciências Geodésicas 16, no. 3 (2010): 420–44. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702010000300004.

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Abstract:
Estudar modelagens através de dados geodésicos temporais com a possibilidade de predizer a posição de linha de costa é uma tarefa importante e pode auxiliar significativamente na gestão costeira. A área de estudo neste trabalho se refere ao município de Matinhos no estado do Paraná, Brasil. As linhas de costa temporais utilizadas para testar a modelagem preditiva são provenientes respectivamente da fotogrametria analógica para anos 1954, 1963, 1980, 1991 e 1997 e de levantamentos geodésicos utilizando GPS (Global Position System) para 2001, 2002, 2005 e 2008 (como controle). Dois testes com as
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Machado, Wagner Carrupt, and Edvaldo Simões da Fonseca Junior. "Redes neurais artificiais aplicadas na previsão do VTEC no Brasil." Boletim de Ciências Geodésicas 19, no. 2 (2013): 227–46. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702013000200005.

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Abstract:
Uma forma de se prever o conteúdo total de elétrons na direção vertical (VTEC - Vertical Total Electron Content) usando a arquitetura de redes neurais artificiais (RNA) denominada de perceptrons de múltiplas camadas (MLP - MultipLayer Percetrons) é apresentada e avaliada nesta pesquisa. As entradas do modelo foram definidas como sendo a posição dos pontos ionosféricos (IPP - Ionospheric Pierce Point) e o tempo universal (TU), enquanto que a saída é o VTEC. As variações sazonais e de períodos mais longos são levadas em conta através da atualização do treinamento diariamente. Testes foram conduz
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Sousa, Wanderson dos S., and Francisco de A. S. de Sousa. "Rede neural artificial aplicada à previsão de vazão da Bacia Hidrográfica do Rio Piancó." Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 14, no. 2 (2010): 173–80. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-43662010000200008.

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Abstract:
A previsão de vazão em um sistema hídrico não é apenas uma das técnicas utilizadas para minimizar o impacto das incertezas do clima sobre o gerenciamento dos recursos hídricos mas, também, um dos principais desafios relacionados ao conhecimento integrado da climatologia e da hidrologia de uma bacia hidrográfica. O objetivo deste trabalho foi modelar a relação não-linear entre chuva e vazão na bacia hidrográfica do rio Piancó, no semiárido paraibano, através da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA). Aqui se avaliou a capacidade da RNA modelar o processo chuva-vazão em base mensal e se cons
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Cabacinha, Christian Dias, and Bruno Oliveira Lafetá. "DIVERSIDADE FLORÍSTICA E EQUABILIDADE EM FRAGMENTOS FLORESTAIS USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS." Ciência Florestal 27, no. 1 (2017): 143. http://dx.doi.org/10.5902/1980509826454.

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Abstract:
Este estudo teve como objetivo avaliar a eficiência da predição dos índices de diversidade de Shannon (H’) e de Equabilidade de Pielou (J) em fragmentos florestais do Cerrado brasileiro a partir de índices de vegetação e métricas da paisagem empregando redes neurais artificiais (RNA). Utilizaram-se redes anteroalimentadas (feedforward), treinadas por meio do algoritmo da retropropagação do erro (back propagation). As variáveis utilizadas como entradas das RNA para a estimação simultânea dos índices foram: as categóricas (índices H’ e J) e as numéricas relacionadas às médias e desvios padrão do
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Gorgens, Eric Bastos, Helio Garcia Leite, Heleno do Nascimento Santos, and José Marinaldo Gleriani. "Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais." Revista Árvore 33, no. 6 (2009): 1141–47. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-67622009000600016.

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Abstract:
Rede neural artificial consiste em um conjunto de unidades que contêm funções matemáticas, unidas por pesos. As redes são capazes de aprender, mediante modificação dos pesos sinápticos, e generalizar o aprendizado para outros arquivos desconhecidos. O projeto de redes neurais é composto por três etapas: pré-processamento, processamento e, por fim, pós-processamento dos dados. Um dos problemas clássicos que podem ser abordados por redes é a aproximação de funções. Nesse grupo, pode-se incluir a estimação do volume de árvores. Foram utilizados quatro arquiteturas diferentes, cinco pré-processame
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Bueno, Gabriel Fernandes, Emanuel Arnoni Costa, Amanda Nunes Cristina, Alvaro Augusto Vieira Soares, Rodrigo Otávio Veiga De Miranda, and Cristine Tagliapietra Schons. "EFEITO DO NÚMERO DE NEURÔNIOS NA CAMADA OCULTA PARA RELAÇÕES HIPSOMÉTRICAS DE EUCALIPTO USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS." BIOFIX Scientific Journal 5, no. 2 (2020): 222. http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v5i2.71374.

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Abstract:
As redes neurais artificiais têm mostrado performance melhor ou pelo menos similar à dos modelos tradicionais de regressão usados a modelagem florestal. No entanto, deve-se atentar para uma configuração que garanta estimativas acuradas e capacidade de generalização, sendo a quantidade de neurônios na camada oculta uma característica crítica a ser decidida. Assim, o presente estudo buscou encontrar a quantidade ótima de neurônios na camada oculta na modelagem da relação hipsométrica em plantio de Eucalyptus saligna Smith. A base de dados foi subdividida de modo aleatório em 50% para treinamento
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Segatto, Ê. C., and D. V. Coury. "Redes neurais artificiais recorrentes aplicadas na correção de sinais distorcidos pela saturação de transformadores de corrente." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 17, no. 4 (2006): 424–36. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592006000400004.

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Abstract:
Este trabalho apresenta uma técnica alternativa para a correção de ondas distorcidas provenientes da saturação dos transformadores de corrente (TCs) através de ferramentas inteligentes baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs) recorrentes. Os TCs estão presentes em Sistemas Elétricos de Potência com a finalidade de proteção e medição, sendo altamente susceptíveis à saturação. O programa EMTP-ATP (Electromagnetic Transients Program) foi escolhido como ferramenta computacional para a simulação de um sistema elétrico utilizado na geração de dados de treinamento e testes para as RNAs. Muitas ar
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Gorgens, Eric Bastos, Helio Garcia Leite, José Marinaldo Gleriani, Carlos Pedro Boechat Soares, and Aline Ceolin. "Influência da arquitetura na estimativa de volume de árvores individuais por meio de redes neurais artificiais." Revista Árvore 38, no. 2 (2014): 289–95. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-67622014000200009.

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Abstract:
As redes neurais supervisionadas são compostas por unidades de processamento organizadas de forma paralela, em que cada uma delas computa determinadas funções matemáticas. As unidades são organizadas em camadas e ligadas por pesos sinápticos que ponderam as entradas, buscando ajustá-los a um padrão de saída previamente estabelecido. É fundamental a correta definição do número de camadas e da quantidade de neurônios em cada uma delas, uma vez que o treinamento é influenciado diretamente por esses parâmetros. Para explorar esse ponto, dados de cubagem de cinco empresas diferentes foram reunidos
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Cristina Barbosa Ferreira, Jéssica, Bruno Oliveira Lafetá, Tamires Mousslech Andrade Penido, Paulo Modesto de Campos, and Pedro Mendes Castro. "ALTURA DE MUDAS DA Tibouchina granulosa COGN. (MELASTOMATACEAE) ESTIMADA POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS." Revista da Sociedade Brasileira de Arborização Urbana 9, no. 1 (2019): 151. http://dx.doi.org/10.5380/revsbau.v9i1.66600.

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Abstract:
O objetivo do presente trabalho foi avaliar a eficiência da estimação da altura de mudas da Tibouchina granulosa em função do diâmetro do coleto, sob diferentes composições de substrato, empregando Redes Neurais Artificiais (RNA). Foram selecionadas 72 mudas produzidas via tubetes para a repicagem em baldes de 25 litros. Adotou-se delineamento experimental inteiramente casualizado, com três repetições, sendo os tratamentos constituídos por quatro composições de substrato. Cada unidade experimental foi composta por seis mudas. Aos 13 meses de idade foram mensurados o Diâmetro à Altura do Coleto
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Do Nascimento, Francisca Joamila Brito, Luis Ricardo Arantes Filho, and Lamartine Nogueira Frutuoso Guimarães. "CINTIA 2: uma hierarquia de redes neurais artificiais binárias para classificação inteligente de supernovas." Revista Brasileira de Computação Aplicada 11, no. 2 (2019): 31–41. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v11i2.9037.

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Abstract:
Supernovas são eventos catastróficos no qual algumas estrelas explodem. A classificação de supernovas é feita por especialistas por meio da análise dos espectros de luz que apresentam linhas de absorção e emissão em determinadas regiões do comprimento de onda. Os espectros de luz das supernovas apresentam padrões que podem ser usados em algoritmos de aprendizagem de máquina possibilitando assim a classificação automática e inteligente das supernovas. A classificação automática é essencial para o processamento de grande quantidade de dados em equipamentos instalados em lugares remotos, onde não
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Alencar, Raphael Brito, and Byron Leite Dantas Bezerra. "Sistema de comparação de imagens de faces, em múltiplas resoluções, baseado em Redes Neurais Siamesas." Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada 5, no. 1 (2020): 50–57. http://dx.doi.org/10.25286/repa.v5i1.1192.

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Abstract:
Neste trabalho é apresentado um sistema de comparação de imagens de faces, capaz de ser utilizadocom variadas resoluções, utilizando um método para calculo de similaridade, que permite serutilizado, por exemplo, em aplicações de biometria. O método funciona para conjuntos de dados commuitas categorias e poucos exemplos por categoria, além de categorias não visualizadas durante afase de treino. A ideia principal é aprender uma função que mapeia padrões de entrada em um espaçodestino de forma que a norma L1 no espaço de destino aproxima a distância “semântica” no espaçode entrada. O processo de
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Brito Júnior, C. A. R., E. M. Bezerra, L. C. Pardini, et al. "Redes neurais artificiais aplicadas para a predição do comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono." Matéria (Rio de Janeiro) 12, no. 2 (2007): 346–57. http://dx.doi.org/10.1590/s1517-70762007000200013.

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Abstract:
Neste trabalho, o algoritmo Levenberg-Marquardt foi aplicado para predizer o comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono. Empregou-se o ensaio de vibração amortecida (ASTM E-756) para viga do tipo engastada-livre que forneceu experimentalmente as curvas de amplitude em função do tempo de resposta. O compósito é de uso aeronáutico tendo configuração [0º/45º/90º/0º]S. Uma rede neural do tipo "perceptron" de múltiplas camadas foi empregada, e os resultados mostraram que a aplicação do algoritmo de aprendizado Levenberg-Marquardt conduz a uma elev
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Oleskovicz, M., D. V. Coury, and R. K. Aggarwal. "O emprego de redes neurais artificiais na detecção, classificação e localização de faltas em linhas de transmissão." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 14, no. 2 (2003): 138–50. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592003000200006.

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Abstract:
Este estudo traz como objetivo a implementação de um sistema de proteção aplicando-se a teoria de Redes Neurais Artificiais (RNAs) como um classificador de padrões. As redes neurais adquirem o conhecimento para a detecção, classificação e localização da falta frente às diferentes situações apresentadas sobre o sistema e foram implementadas através da aplicação do software NeuralWorks. As arquiteturas de RNAs empregam os valores amostrados das tensões e correntes trifásicas de pré e de pós-falta tanto para o processo de treinamento como para o de testes. O software ATP (ATERNATIVE Transients Pr
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Silva, Mayra Luiza Marques da, Daniel Henrique Breda Binoti, José Marinaldo Gleriani, and Helio Garcia Leite. "Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto." Revista Árvore 33, no. 6 (2009): 1133–39. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-67622009000600015.

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Abstract:
Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Le
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De Brito, Rhyan Ximenes, Carlos Alexandre Rolim Fernandes, and Márcio André Baima Amora. "Análise de Desempenho com Redes Neurais Artificiais, Arquiteturas MLP e RBF para um Problema de Classificação de Crianças com Autismo." iSys - Brazilian Journal of Information Systems 13, no. 1 (2020): 60–76. http://dx.doi.org/10.5753/isys.2020.534.

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Abstract:
As Redes Neurais Artificiais tem-se destacado na resolução de problemas em diversas áreas. Nesse sentido realizou-se um estudo com a implementação e análise das redes Multilayer Perceptron (MLP) e Radial Basis Function Neural Network (RBF), objetivando comparar resultados baseados no treinamento, teste e classificação de crianças com ou sem autismo. A metodologia foi implementada com base em 292 amostras de indivíduos de um banco de dados público, através da ferramenta Matlab R2015a, dividas em 10 partes com validação cruzada. Os resultados foram analisados considerando as características e os
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De Moura Meneses, Anderson Alvarenga, Christiano Jorge Gomes Pinheiro, Onair José Laudelino Valente, et al. "Análise de Imagens Médicas através de Sistemas Computacionais Inteligentes para Apoio ao Diagnóstico Clínico." Revista Eletrônica TECCEN 1, no. 2 (2008): 2. http://dx.doi.org/10.21727/198409932008.teccen.v1i2.art2-01-09.

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Abstract:
Histomorfometria óssea é uma importante análise na prevenção e tratamento de câncer e osteoporose,fornecendo informação quantitativa para diagnóstico clínico. A MicrotomografiaComputadorizada por Raios X é uma técnica de imagens não-destrutiva e não-invasiva comuma alta resolução que permite imagens ampliadas. Na análise histomorfométrica de tais imagens,é possível usar técnicas de tratamento tais como filtros morfológicos e binarização. Taistécnicas, no entanto, podem causar perda de informação relevante para a quantificação damassa óssea. Neste trabalho é descrita a aplicação de Redes Neurai
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De Moura Meneses, Anderson Alvarenga, Christiano Jorge Gomes Pinheiro, Onair José Laudelino Valente, et al. "Análise de Imagens Médicas através de Sistemas Computacionais Inteligentes para Apoio ao Diagnóstico Clínico." Revista Eletrônica TECCEN 1, no. 2 (2008): 2. http://dx.doi.org/10.21727/teccen.v1i2.41.

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Abstract:
Histomorfometria óssea é uma importante análise na prevenção e tratamento de câncer e osteoporose,fornecendo informação quantitativa para diagnóstico clínico. A MicrotomografiaComputadorizada por Raios X é uma técnica de imagens não-destrutiva e não-invasiva comuma alta resolução que permite imagens ampliadas. Na análise histomorfométrica de tais imagens,é possível usar técnicas de tratamento tais como filtros morfológicos e binarização. Taistécnicas, no entanto, podem causar perda de informação relevante para a quantificação damassa óssea. Neste trabalho é descrita a aplicação de Redes Neurai
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De Campos, Lidio Mauro Lima, and Danilo Souza Duarte. "Application of recurrent and deep neural networks in classification tasks." Revista Gestão & Tecnologia 20, no. 3 (2020): 59–79. http://dx.doi.org/10.20397/2177-6652/2020.v20i3.1709.

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Abstract:
As Redes Neurais Artificiais (RNAs) tem sido utilizadas nas soluções de variados problemas, dentre eles, os que envolvem tomada de decisões. Neste escopo, o objetivo desta pesquisa é apresentar uma ferramenta que dê suporte ao processo de decisão para seleção de cultivares de vinho e avaliação de carros, por meio da utilização de RNAs multilayer perceptron, profundas e recorrentes. Verificando-se sua eficácia e a melhor convergência, por meio do Modelo de Validação Cruzada. Os resultados elencados indicam a eficiência da técnica, para ambos os problemas, haja vista que a capacidade de generali
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Trindade, Rosália Nazareth Rosa, Vinícius Faúla Aguiar, Eduardo Henrique Mendes Alves, et al. "MODELAGEM DA COPA DE ÁRVORES DE EUCALIPTO EMPREGANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS." Revista Univap 22, no. 40 (2017): 243. http://dx.doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.853.

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Abstract:
O objetivo foi avaliar a eficiência da estimação simultânea de índices morfométricos da copa de árvores de eucalipto em um plantio adensado empregando RNA. Foram estabelecidas três parcelas experimentais em uma plantação de eucalipto localizada no IFMG – campus de São João Evangelista. Realizou-se o inventário florestal aos 37 meses de idade. Calculou-se para cada árvore três índices morfométricos de copa. Foram treinadas 400 RNA para estimar simultaneamente os índices, sendo 200 Multilayer Perceptron (MLP) e 200 Radial Basis Function (RBF). Uma desvantagem observada foi a perda na precisão da
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Meneses, Anderson Alvarenga de Moura, Christiano Jorge Gomes Pinheiro, Onair José Laudelino Valente, et al. "Análise de Imagens Médicas através de Sistemas Computacionais Inteligentes para Apoio ao Diagnóstico Clínico." Revista Eletrônica TECCEN 1, no. 2 (2016): 01. http://dx.doi.org/10.21727/teccen.v1i2.218.

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Abstract:
Histomorfometria óssea é uma importante análise na prevenção e tratamento de câncer e osteoporose, fornecendo informação quantitativa para diagnóstico clínico. A Microtomografia Computadorizada por Raios X é uma técnica de imagens não-destrutiva e não-invasiva com uma alta resolução que permite imagens ampliadas. Na análise histomorfométrica de tais imagens, é possível usar técnicas de tratamento tais como filtros morfológicos e binarização. Tais técnicas, no entanto, podem causar perda de informação relevante para a quantificação da massa óssea. Neste trabalho é descrita a aplicação de Redes
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Da Cunha Neto, Ernandes Macedo, Jade Cristynne Franco Bezerra, Hudson Franklin Pessoa Veras, Débora Monteiro Gouveia, Emmanoella Costa Guaraná Araujo, and Thiago Cardoso Silva. "ESTIMATIVA DO AFILAMENTO DO FUSTE DE INDIVÍDUOS DE EUCALIPTO POR MEIO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICAL." BIOFIX Scientific Journal 4, no. 2 (2019): 166. http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v4i2.65831.

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Abstract:
Objetivou-se com este trabalho definir configurações acuradas de redes neurais artificiais (RNA) para estimar o afilamento do fuste de indivíduos de eucalipto com seis anos de idade. Foi realizada uma cubagem rigorosa em um povoamento comercial no município de Paragominas, mesorregião sudeste do Estado do Pará. Para maior precisão de cubagem, todos os clones foram separados em três classes diamétricas, sendo abatidas cinco árvores por classe, totalizando 60 árvores abatidas. Para o banco de dados foram treinadas 240 RNA no software Neuro versão 4.06. As RNA treinadas foram do tipo Multilayer P
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Debastiani, Aline Bernarda, Ricardo Dal’Agnol da Silva, and Sílvio Luís Rafaeli Neto. "Eficácia da arquitetura MLP em modo closed-loop para simulação de um Sistema Hidrológico." RBRH 21, no. 4 (2016): 821–31. http://dx.doi.org/10.1590/2318-0331.011615124.

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Abstract:
RESUMO Para a elaboração do plano de bacia se faz necessária a realização de estimativas da resposta hidrológica. Sendo assim, o objetivo desse estudo foi de avaliar a simulação do comportamento hidrológico da bacia hidrográfica do Alto Canoas localizada em Santa Catarina, através de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron (MLP), bem como de analisar a contribuição das variáveis de entrada para a modelagem. Foram testados doze tratamentos com combinações de variáveis de precipitação, evapotranspiração (ET0) e vazão, além de transformações e deslocamentos temporais dessas, a fim de det
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Freitas, Dhyonatan Santos de, Sandro Da Silva Camargo, Helena Brocardo Comin, Robert Domingues, Emanuelle Baldo Gaspar, and Fernando Flores Cardoso. "Reconhecimento da ceratoconjuntivite infecciosa bovina utilizando imagens termográficas e redes neurais convolucionais." Revista Brasileira de Computação Aplicada 11, no. 3 (2019): 133–45. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v11i3.9210.

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Abstract:
A ceratoconjuntivite infecciosa bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas significativas tanto no rebanho afetado quanto para o produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa e demorada. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens
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Morgan Uliana, Eduardo, Demetrius David da Silva, Michel Castro Moreira, Donizete Dos Reis Pereira, Silvio Bueno Pereira, and Frederico Terra de Almeida. "DESENVOLVIMENTO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA DAS VAZÕES DIÁRIAS NA BACIA DO RIO PIRACICABA5." IRRIGA 23, no. 4 (2018): 756–72. http://dx.doi.org/10.15809/irriga.2018v23n4p756-772.

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Abstract:
DESENVOLVIMENTO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA DAS VAZÕES DIÁRIAS NA BACIA DO RIO PIRACICABA5 
 
 
 EDUARDO MORGAN ULIANA1; DEMETRIUS DAVID DA SILVA2; MICHEL CASTRO MOREIRA3; DONIZETE DOS REIS PEREIRA4; SILVIO BUENO PEREIRA2 E FREDERICO TERRA DE ALMEIDA1
 
 1Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais (ICAA), Avenida Alexandre Ferronato, CEP.: 78557-267, Sinop – MT, Brasil, e-mail: morganuliana@ufmt.br, fredterr@gmail.com.
 2Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Engenharia Agrícola, Avenida
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Oliveira, Marilia Mitidieri F. de, Nelson Francisco F. Ebecken, Isimar de A. Santos, Claudio F. Neves, Luiz P. Caloba, and Jorge Luiz F. de Oliveira. "Modelagem da maré meteorológica utilizando redes neurais artificiais: uma aplicação para a Baía de Paranaguá-PR, parte 2: dados meteorológicos de reanálise do NCEP/NCAR." Revista Brasileira de Meteorologia 22, no. 1 (2007): 53–62. http://dx.doi.org/10.1590/s0102-77862007000100006.

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Abstract:
A variabilidade do nível do mar observado e a maré meteorológica na Baía de Paranaguá-PR foram analisadas, neste trabalho, com os dados maregráficos utilizados na Parte 1 e os dados meteorológicos de reanálise do "National Centers for Environmental Prediction" (NCEP) e do "National Center Atmospheric Research" (NCAR) pontos de grade no oceano, próximos ao local de estudo, referentes ao mesmo período. As componentes de alta freqüência contidas nos dados de reanálise foram retiradas com o filtro passa-baixa de Thompson, descrito na Parte 1, adaptado para intervalos de 6 horas. Analisou-se as inf
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Moreira, Michel Castro, Roberto Avelino Cecílio, José Eduardo Macedo Pezzopane, Fernando Falco Pruski, and Danilo Costa Fukunaga. "NOTA TÉCNICA: PROGRAMA COMPUTACIONAL PARA ESTIMATIVA DA EROSIVIDADE DA CHUVA NO ESPÍRITO SANTO." REVISTA ENGENHARIA NA AGRICULTURA - REVENG 20, no. 4 (2012): 350–56. http://dx.doi.org/10.13083/reveng.v20i4.315.

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Abstract:
O presente trabalho teve por objetivo implementar computacionalmente redes neurais artificiais (RNAs) para estimativa dos valores médios mensais e anuais da erosividade da chuva (R) no Estado do Espírito Santo. Considerando que o valor mensal de R é obtido pelo somatório dos valores mensais dos índices de erosividade EI30 ou KE > 25, e que para cálculo destes existem duas metodologias de obtenção da energia cinética de precipitação, foram utilizadas quatro RNAs para cada mês, totalizando 48 redes. De posse das RNAs foi necessário conhecer as respectivas arquiteturas, funções de ativação dos
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Soares, Augusto Carvalho, та Danilo César Pereira. "Aplicação de classificador binário por RNC na detecção de acidentes de trânsito". Revista Brasileira de Computação Aplicada 13, № 2 (2021): 28–37. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12466.

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Abstract:
A possibilidade de que haja veículos que trafeguem sem a necessidade de um condutor, isto é, veículos autônomos, é um vislumbre da ficção científica que nos últimos anos vem ganhando notoriedade por grandes fabricantes e pesquisadores. É imperativa a necessidade de desenvolvimento de sistemas que possam dotar veículos autônomos de capacidade para a identificação antecipada de colisão com precisão e segurança, sendo um importante tópico arduamente explorado por diversas áreas, entre as quais destacam-se a visão computacional e a inteligência artificial pelo vasto potencial que ambas têm apresen
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Toscano, Wagner, and Eduardo Lobo Lustosa Cabral. "Contextualização de redes neurais recorrentes." Exacta 4, esp (2008): 65–66. http://dx.doi.org/10.5585/exacta.v4iesp.730.

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Varella, Jorge Luis, and Giovane Quadrelli. "Redes Neurais e Análise de Potência." Revista de Tecnologia Aplicada 6, no. 3 (2017): 33–45. http://dx.doi.org/10.21714/2237-3713rta2017v6n3p33.

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Tancredo, Aldo. "Vidros de spins em redes neurais." Eclética Química Journal 18, no. 1 (2018): 19. http://dx.doi.org/10.26850/1678-4618eqj.v18.1.1993.p19-27.

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Ferneda, Edberto. "Redes neurais e sua aplicação em sistemas de recuperação de informação." Ciência da Informação 35, no. 1 (2006): 25–30. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-19652006000100003.

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Abstract:
Redes neurais constituem um campo da ciência da computação ligado à inteligência artificial, buscando implementar modelos matemáticos que se assemelhem às estruturas neurais biológicas. Nesse sentido, apresentam capacidade de adaptar os seus parâmetros como resultado da interação com o meio externo, melhorando gradativamente o seu desempenho na solução de um determinado problema. A utilização de redes neurais em sistemas computacionais de recuperação de informação permite atribuir um caráter dinâmico a tais sistemas, dado que as representações dos documentos podem ser reavaliadas e alteradas d
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Silva, Ivan Nunes da, Wagner Caradori do Amaral, and Lúcia V. R. de Arruda. "Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita." Pesquisa Operacional 24, no. 2 (2004): 285–302. http://dx.doi.org/10.1590/s0101-74382004000200005.

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Abstract:
Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso de um número massivo de elementos processadores simples. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver uma rica classe de problemas de otimização. Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização restrita utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, uma rede de Hopfield modificada é desenvolvida cujos parâmetros internos são calculados usando a técnica de subespaço válido de soluções. A partir da obtenção dest
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Coelho, Leandro dos Santos, André Alves Portela Santos, and Newton Carneiro Affonso da Costa Jr. "Podemos prever a taxa de cambio brasileira? Evidência empírica utilizando inteligência computacional e modelos econométricos." Gestão & Produção 15, no. 3 (2008): 635–47. http://dx.doi.org/10.1590/s0104-530x2008000300016.

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Abstract:
As abordagens de inteligência computacional, tais como sistemas nebulosos e redes neurais artificiais, têm-se gradualmente estabelecido como ferramentas robustas para a tarefa de aproximação de sistemas não-lineares complexos e previsão de séries temporais. Em aplicações envolvendo a área de Finanças, evidências empíricas anteriores indicam que modelos de inteligência computacional são mais precisos, dada sua maior capacidade em capturar não-linearidades e outros fatos estilizados presentes em séries financeiras. Nesse sentido, este artigo investiga a hipótese de que os modelos matemáticos de
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Gabriela da Silva Freitas, Ana, Pedro Marcio Ferreira, and Robson Mariano da Silva. "Redes Neurais na Classificação de Neoplasias Mamárias." Revista Cereus 11, no. 1 (2019): 140–49. http://dx.doi.org/10.18605/2175-7275/cereus.v11n1p140-149.

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Von Zuben, Fernando J. "Uma Caricatura Funcional De Redes Neurais Artificiais." Learning and Nonlinear Models 1, no. 2 (2003): 66–76. http://dx.doi.org/10.21528/lnlm-vol1-no2-art1.

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Pereira, Gabriel César, and Rogério Custodio. "Redes neurais para regressão uni- e multivariada." Revista Chemkeys 3 (September 9, 2021): e021003. http://dx.doi.org/10.20396/chemkeys.v3i00.15880.

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Abstract:
Redes Neurais Artificiais têm ganhado notoriedade na aproximação de funções uni e multivariadas em virtude a alta capacidade aproximativa desse tipo de modelo. Neste artigo é apresentada uma descrição dos modelos de regressão baseados em redes neurais juntamente com os algoritmos comumente usados para otimizá-los. A performance deste tipo de modelo é exemplificada através da aproximação de uma função univariada que relaciona a fração em mol na fase líquida de um dos componentes de uma mistura água-acetona com sua fração em mol na fase de vapor. O desempenho do modelo é, ainda, comparado com o
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Salle, CTP, AS Guahyba, VB Wald, AB Silva, FO Salle, and LCB Fallavena. "Uso de Redes Neurais Artificiais para Estimar Parâmetros de Produção de Galinhas Reprodutoras Pesadas em Recria." Revista Brasileira de Ciência Avícola 3, no. 3 (2001): 257–64. http://dx.doi.org/10.1590/s1516-635x2001000300008.

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Abstract:
Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. O presente trabalho objetiva estudar a utilização das redes neurais artificiais para serem usadas na predição dos parâmetros de desempenho das aves em recria, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes de reprodutoras pesadas para a análise por redes neurais artificiais, no período compreendido entre 09/11/97 a 10/
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Santos, Danilo, Marco Aurélio Bonaldo, Sidnei Alves de Araújo, and Valdir Bueno. "Redes neurais artificiais aplicadas em análise de perfis profissionais." Exacta 2 (February 27, 2008): 91–104. http://dx.doi.org/10.5585/exacta.v2i0.547.

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Abstract:
Este trabalho explora a utilização de redes neurais artificiais auto-organizáveis (modelo de Kohonen) para a classificação de perfis profissionais, agrupando-os por áreas de atuação, com a finalidade de auxiliar no processo de triagem de candidatos, na área de Recursos Humanos (RH). O resultado prático dessa implementação é viável para a área de RH, tendo em vista que as redes neurais têm a capacidade de lidar com dados imprecisos, incompletos ou totalmente novos, adaptando-se rapidamente a eles.
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Alves, Wonder Alexandre Luz, and Sidnei Alves de Araújo. "Avaliação da utilização de dois diferentes modelos de redes neurais na classifi cação de imagens com base em características texturais." Exacta 4, no. 1 (2008): 77–86. http://dx.doi.org/10.5585/exacta.v4i1.655.

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Abstract:
Este trabalho explora a classifi cação de texturas por redes neurais artificiais (RNAs). São utilizados dois diferentes modelos de redes neurais: um supervisionado (perceptron de múltiplas camadas) e outro não supervisionado (mapas auto organizáveis de Kohonen). Em ambos os casos, os atributos que descrevem as texturas e são utilizados para classificá-las advêm de abordagens estatísticas de primeira e segunda ordens. Neste estudo, faz-se uma análise comparativa entre os resultados experimentais de cada modelo de rede.
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Santos, Danilo, Marco Aurélio Bonaldo, Sidnei Alves de Araújo, and Valdir Bueno. "Redes neurais artificiais aplicadas em análise de perfis profissionais DOI: 10.5585/exacta.v2i0.547." Exacta 2 (February 27, 2008): 91–104. http://dx.doi.org/10.5585/exactaep.v2i0.547.

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Abstract:
Este trabalho explora a utilização de redes neurais artificiais auto-organizáveis (modelo de Kohonen) para a classificação de perfis profissionais, agrupando-os por áreas de atuação, com a finalidade de auxiliar no processo de triagem de candidatos, na área de Recursos Humanos (RH). O resultado prático dessa implementação é viável para a área de RH, tendo em vista que as redes neurais têm a capacidade de lidar com dados imprecisos, incompletos ou totalmente novos, adaptando-se rapidamente a eles.
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Alves, Wonder Alexandre Luz, and Sidnei Alves de Araújo. "Avaliação da utilização de dois diferentes modelos de redes neurais na classifi cação de imagens com base em características texturais DOI: 10.5585/exacta.v4i1.655." Exacta 4, no. 1 (2008): 77–86. http://dx.doi.org/10.5585/exactaep.v4i1.655.

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Abstract:
Este trabalho explora a classifi cação de texturas por redes neurais artificiais (RNAs). São utilizados dois diferentes modelos de redes neurais: um supervisionado (perceptron de múltiplas camadas) e outro não supervisionado (mapas auto organizáveis de Kohonen). Em ambos os casos, os atributos que descrevem as texturas e são utilizados para classificá-las advêm de abordagens estatísticas de primeira e segunda ordens. Neste estudo, faz-se uma análise comparativa entre os resultados experimentais de cada modelo de rede.
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Leite, Cândida Caroline Souza de Santana, Sarah Moura Batista dos Santos, Washington De Jesus Sant’anna da Franca, and Rodrigo Nogueira Vasconcelos. "Análise temporal (2002-2014) da expansão da espécie de samambaia dicranopteris flexuosa no Vale do Pati (Brasil) utilizando técnicas de classificação de imagens de satélite." Territorium, no. 24 (March 30, 2017): 141–49. http://dx.doi.org/10.14195/1647-7723_24_10.

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Abstract:
Afim de analisar as áreas ocupadas pela espécie de samambaia invasora Dicranopteris flexuosa no período entre 2002 e 2014, no Vale do Pati (Bahia-Brasil), foram utilizadas técnicas de classificação de imagens de satélite multiespectrais a partir dos algoritmos de classificação supervisionada Redes Neurais e Máxima Verossimilhança. Os resultados apontam que a espécie tende a se expandir rapidamente, impedindo a regeneração da flora nativa. O algoritmo que apresentou maior confiabilidade para tal foi o Redes Neurais. https://doi.org/10.14195/1647-7723_24_10
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Baesso, Murilo Mesquita, Carlos Alberto Alves Varella, Guilherme Augusto Martins, Alcir José Modolo, and Evandro Martin Brandelero. "DETERMINAÇÃO DO NÍVEL DE DEFICIÊNCIA NUTRICIONAL DE NITROGÊNIO NO FEIJOEIRO UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS." REVISTA ENGENHARIA NA AGRICULTURA - REVENG 20, no. 6 (2012): 512–18. http://dx.doi.org/10.13083/reveng.v20i6.303.

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Abstract:
O objetivo desse trabalho foi identificar a deficiência nutricional de nitrogênio no feijoeiro utilizando índices espectrais e técnicas de processamento de imagens digitais. Para isso, foram desenvolvidas redes neurais artificiais com diferentes números de neurônios. Após a aquisição das imagens por uma câmera digital, elas eram cortadas em blocos com tamanho de 20x20 e 40x40 pixels. As redes neurais artificiais conseguiram identificar as diferentes doses de nitrogênio aplicados nas plantas. Os resultados obtidos usando imagens adquiridas com 30 e 40 dias após a emergência não foram diferentes
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Ansuj, Angela P., Maria Emília Camargo, and Deoclécio Gomes Petry. "Redes neurais: uma aplicação na previsão de vendas." Production 4, spe (1994): 58–63. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-65131994000300007.

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