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Статті в журналах з теми "Rete neurali"

Автор: Grafiati

Опубліковано: 11 березня 2023

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1

De Benedittis, Giuseppe. "Ipnobioma: una nuova frontiera dell'ipnositerapia? Uno studio pilota e una revisione della letteratura." IPNOSI, no. 2 (January 2022): 5–25. http://dx.doi.org/10.3280/ipn2021-002001.

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Анотація:

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 u

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2

Oliveira, Anderson Castro Soares de, Ademária Aparecida de Souza, Wilian Soares Lacerda, and Luciene Resende Gonçalves. "Aplicação de redes neurais artificiais na previsão da produção de álcool." Ciência e Agrotecnologia 34, no. 2 (2010): 279–84. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-70542010000200002.

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Анотація:

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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3

Costa Pereira, Diogo. "RECONHECENDO ESTILOS DE CERVEJA COM UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL." RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218 2, no. 4 (2021): e24200. http://dx.doi.org/10.47820/recima21.v2i4.200.

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Анотація:

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 primei

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4

Da Silva, Jeremias Fontinele, Carlos Alberto de Sousa Parente Rodrigues, Carlos Henrique Corrêa Tolentino, and Wandro Bequiman Maciel. "Modelo de Rede Neural para avaliação desportiva." Revista Sítio Novo 5, no. 3 (2021): 34. http://dx.doi.org/10.47236/2594-7036.2021.v5.i3.34-44p.

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Анотація:

<p>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 <em>cloud,</em> o que torna viável sua futura utilização por dispositivos <em>mobile</em> 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 a

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5

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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Анотація:

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, and Pier Giuseppe Giribone. "Prospective estimate of financial risk measures through dynamic neural networks: an application to the U.S. market." Risk Management Magazine 1, no. 2020 (2020): 50–69. http://dx.doi.org/10.47473/2020rmm0008.

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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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Анотація:

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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8

Jorge, David Calhau, Jefferson Beethoven Martins, André Luiz Souza, and Luiz Fernando Resende dos Santos Anjo. "SISTEMA MÓVEL ANALISADOR DE FALTA EM LINHAS DE ALTA TENSÃO." Revista Brasileira Multidisciplinar 19, no. 2 (2016): 96. http://dx.doi.org/10.25061/2527-2675/rebram/2016.v19i2.416.

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Анотація:

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 softwa

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Rocha, José Celso, Felipe Delestro Matos, and Fernando Frei. "Utilização de redes neurais artificiais para a determinação do número de refeições diárias de um restaurante universitário." Revista de Nutrição 24, no. 5 (2011): 735–42. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-52732011000500007.

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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 restau

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Rodrigues, Joany, Aline Sousa, and 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, no. 1 (2020): 1–10. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v13i1.9944.

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Анотація:

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

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FERNANDES, Márcia Rodrigues de Moura, Ronie Silva JUVANHOL, Daniel Henrique Breda BINOTI, et al. "APLICAÇÃO DE CLASSIFICADORES CONVENCIONAIS E REDE NEURAL ARTIFICIAL PARA MAPEAMENTO DE UMA IMAGEM VANT." Geosciences = Geociências 36, no. 4 (2018): 785–91. http://dx.doi.org/10.5016/geociencias.v36i4.10472.

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Анотація:

Este estudo teve por objetivo avaliar a eficiência de dois classificadores convencionais e uma rede neural MLP para o mapeamento do uso da terra a partir de uma imagem VANT. Foram definidas quatro classes na imagem para a classificação automática: eucalipto, pastagem, matocompetição e solo exposto. O algoritmo utilizado no simulador de redes neurais artificiais NeuroDic® 2.0 foi o resilient-propagation. Para aplicação dos classificadores convencionais MAXVER e ISODATA foi utilizado o software Erdas Imagine®11. A melhor classificação foi obtida pelo algoritmo MAXVER e o pior desempenho, com o a

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Menezes Filho, José Bezerra de, Simplício Arnaud da Silva, Clivaldo Silva de Araújo, and Antônio Feliciano Xavier Filho. "Controlador vetorial neural para mesa de coordenadas XY." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 21, no. 4 (2010): 406–24. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592010000400007.

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Este trabalho apresenta uma nova estratégia de acionamento para uma mesa de coordenadas XY, denominada de Controle Vetorial Neural, utilizando uma rede neural multicamada (RNMC) atuando como controlador adaptativo direto, cujo algoritmo de aprendizagem se baseia na minimização do erro entre o vetor de posição atualizado e o de referência. Duas estratégias de controle são mostradas. A primeira estratégia é baseada no uso de controladores de posição neurais, independentes, para cada eixo e a segunda é apresentada como principal contribuição deste trabalho e é baseada no uso do Controlador Vetori

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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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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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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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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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Campos, Bráulio Pizziolo Furtado, Gilson Fernandes da Silva, Daniel Henrique Breda Binoti, Adriano Ribeiro de Mendonça, and Helio Garcia Leite. "Predição da altura total de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais." Pesquisa Florestal Brasileira 36, no. 88 (2017): 375. http://dx.doi.org/10.4336/2016.pfb.36.88.1166.

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O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em estimar a altura total de árvores de duas espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins de comparação, também foi ajustado o modelo hipsométrico de Campos, aplicado por estrato, conforme o gênero, espécie, rotação, espaçamento e classe de idade das árvores. A avaliação das redes neurais artificiais e do modelo de Campos foi realizada com base no coeficiente de correlação entre as alturas observadas e estimadas, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual e de análises gráficas. Obser

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Fiorin, Daniel V., Fernando R. Martins, Nelson J. Schuch, and Enio B. Pereira. "Aplicações de redes neurais e previsões de disponibilidade de recursos energéticos solares." Revista Brasileira de Ensino de Física 33, no. 1 (2011): 01–20. http://dx.doi.org/10.1590/s1806-11172011000100009.

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Este trabalho tem como objetivo discutir de forma sucinta a ferramenta matemática conhecida como redes neurais artificiais e algumas aplicações na área de energias renováveis. Inicialmente, o trabalho descreve a relevância desta ferramenta estatística nas diversas áreas do conhecimento e, posteriormente, conceitua e descreve as principais configurações possíveis de uma rede neural artificial. Por fim, o trabalho demonstra a aplicação da ferramenta para o levantamento de disponibilidade de recursos de energia solar no Brasil a partir de dados de superfície coletados em estações da rede SONDA op

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Kamassury, Jorge Kysnney Santos. "Decodificador baseado em Rede Neural Profunda para Códigos de Bloco Lineares Curtos Transmitidos via Canal Binário Simétrico." REMAT: Revista Eletrônica da Matemática 7, no. 1 (2021): e3006. http://dx.doi.org/10.35819/remat2021v7i1id4389.

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Анотація:

Os códigos de comprimento curto têm sido alvo de estudos recentes devido, principalmente, às exigências de tecnologias emergentes por requisitos específicos de comunicação. Entretanto, para a classe de código mais promissora (BCH), a decodificação é complexa quando se usa os decodificadores tradicionais. Nesse contexto, os projetos que empregam redes neurais para esse propósito manifestam-se como interessantes alternativas. Isto posto, neste artigo estende-se, para os códigos BCH de comprimento n menor ou igual a 31, o projeto de decodificador proposto na literatura que aplica a rede neural pa

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Moreira, Kleverson Dáliton Silva, and Antonio Sergio Torres Penedo. "Seleção de Portfolios: Uma análise comparativa dos cinco fatores de Fama e French e Redes Neurais Artificiais." Enfoque: Reflexão Contábil 37, no. 2 (2018): 141. http://dx.doi.org/10.4025/enfoque.v37i2.38329.

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O presente artigo buscou avaliar o desempenho de uma rede neural artificial desenvolvida com o objetivo de identificar padrões e classificar títulos em carteiras de ações de empresas do mercado de capitais brasileiro, levando em consideração os pressupostos evidenciados pela Teoria das Carteiras de Markowitz (1952) de que a formação de portfolios reduz a variabilidade e possibilita a obtenção de maiores retornos ajustados ao risco. Para isto, utilizou-se variáveis em nível da firma, componentes dos cinco fatores de Fama e French (2015), os quais, inclusive, serviram para a montagem de portfoli

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Affonso, Carlos de Oliveira, and Renato José Sassi. "Aplicação de redes Neuro Fuzzy ao processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros." Production 25, no. 1 (2014): 157–69. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-65132014005000005.

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O processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros envolve vários fenômenos físicos que ocorrem simultaneamente e que possuem caráter não linear e multivariável. Softwares comerciais podem ser utilizados na previsão dos parâmetros do processo, o que pode ser caro e inviável. Pode-se determinar os parâmetros de forma analítica, mas o tratamento desse problema requer a aplicação de teorias clássicas dos fenômenos de transporte, de difícil equacionamento. As redes NeuroFuzzy são aplicáveis a esse problema porque reúnem a capacidade de aprender das redes neurais artificiais com

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Barreto, Guilherme de A., Christof Dücker, Aluizio F. R. Araújo, and Helge Ritter. "Implementação de um sistema de controle para o robô puma 560 usando uma rede neural auto-organizável." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 13, no. 2 (2002): 141–55. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592002000200006.

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Neste trabalho é proposta uma rede neural auto-organizável, chamada rede Competitiva e Hebbiana Temporal (CHT), capaz de aprender e reproduzir seqüências temporais complexas. Tais seqüências possuem elementos repetidos e/ou compartilham elementos com outras seqüências. Em ambos os casos ocorrem incertezas durante a fase de reprodução das seqüências armazenadas, sendo estas resolvidas por meio de informação de contexto. Pesos sinápticos competitivos codificam a parte estática das seqüências, enquanto a ordem temporal é codificada através de conexões laterais. A rede CHT faz uso eficiente de mem

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Silva, Leonardo Pereira e., and Adriano Nascimento da Paixão. "MODELAGEM E ANÁLISE TEMPORAL DA DINÂMICA DO USO E OCUPAÇÃO DO SOLO NA BACIA DO RIO CUIÁ-PB." InterEspaço: Revista de Geografia e Interdisciplinaridade 5, no. 17 (2020): 11617. http://dx.doi.org/10.18764/2446-6549.2019.11617.

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MODELING AND TEMPORAL ANALYSIS OF DYNAMICS OF SOIL USE AND OCCUPATION IN THE CUIÁ-PB RIVER BASINMODELACIÓN Y ANÁLISIS TEMPORAL DE LA DINÁMICA DEL USO Y OCUPACIÓN DEL SUELO EN LA CUENCA DEL RÍO CUIÁ-PBRESUMONas últimas duas décadas o crescimento da população acelerou o processo de ocupação humana nessas áreas ao longo dos rios, criando diversos problemas ambientais. Assim, este trabalho teve por objetivo analisar as mudanças no uso e ocupação do solo na bacia do rio Cuiá e estimar o uso e ocupação do solo para a bacia da Cuiá para o ano de 2030, utilizando algoritmo de Redes Neurais artificiais

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Dias, Cleber Gustavo. "A implementação e o estudo de redes neurais artificiais em ferramentas de software comerciais." Exacta 6, no. 1 (2009): 119–28. http://dx.doi.org/10.5585/exacta.v6i1.810.

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Este artigo apresenta uma abordagem da implementação de redes neurais artificiais em ferramentas de software comerciais, possibilitando o estudo e a avaliação de sistemas inteligentes voltados para fins acadêmicos, ou ainda, para profissionais que atuam em diversas áreas do conhecimento, auxiliando-os no processo de tomada de decisão. A metodologia de implementação de uma rede neural em ferramenta de software como o Microsoft Excel® e os seus resultados são apresentados neste trabalho.

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Dias, Cleber Gustavo. "A implementação e o estudo de redes neurais artificiais em ferramentas de software comerciais DOI: 10.5585/exacta.v6i1.810." Exacta 6, no. 1 (2009): 119–28. http://dx.doi.org/10.5585/exactaep.v6i1.810.

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Este artigo apresenta uma abordagem da implementação de redes neurais artificiais em ferramentas de software comerciais, possibilitando o estudo e a avaliação de sistemas inteligentes voltados para fins acadêmicos, ou ainda, para profissionais que atuam em diversas áreas do conhecimento, auxiliando-os no processo de tomada de decisão. A metodologia de implementação de uma rede neural em ferramenta de software como o Microsoft Excel® e os seus resultados são apresentados neste trabalho.

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Simões, Alexandre da Silva, and Anna Helena Reali Costa. "Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial: um estudo da capacidade de agrupamento para a classificação de pixels." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 18, no. 2 (2007): 251–64. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592007000200010.

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Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada com função de base radial, que é capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios. Um algoritmo de aprendizado foi aplicado com sucesso nesta rede pulsada, que se mostrou capaz de mapear uma seqüência de pulsos de entrada em uma seqüência de pulsos de saída. Mais recentemente, um método baseado no uso de campos receptivos gaussian

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Santos, Elisama, Matheus S. De Jesus, Bianca Sanches, Fabio Fonseca Barbosa Gomes, and Joserland Souza Santos. "REDE NEURAL PERCEPTRON APLICADA AO JOGO DA NAVE." Revista Computa��o Aplicada - UNG-Ser 8, no. 1 (2019): 36. http://dx.doi.org/10.33947/2316-7394-v8n1-3896.

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A rede neural propõe o processamento de dados de maneira equivalente ao cérebro humano tendo como princípio a organização de neurônios do cérebro. O cérebro humano tem a capacidade de aprender e tomar decisões baseadas nas aprendizagens adquiridas ao longo do tempo, a rede neural artificial é formada por algoritmos que simulam o processamento de aprendizagem do cérebro humano projetados para determinada finalidade afim de aprender a tomar decisões. O conhecimento adquirido através da taxa de aprendizado e pesos sinápticos são usados para memorizar o conhecimento treinado, estas características

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Rosa, Germano Mendes, and José Aurélio Medeiros da Luz. "Simulação de moagem mista por rede neural artificial." Rem: Revista Escola de Minas 65, no. 2 (2012): 247–56. http://dx.doi.org/10.1590/s0370-44672012000200014.

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Esse artigo versa sobre a aplicação de um simulador de moagem mista baseado em redes neurais artificiais (do tipo perceptron multicamadas com treinamento supervisionado com o algoritmo retropropagação com momento). Os dados experimentais aqui utilizados provieram do trabalho atinente ao artigo intitulado "Seletividade na cominuição de mesclas de dolomita e quartzo". Para verificar a estabilidade estatística do processo de simulação, utilizou-se a carta de controle Shewhart para valores individuais, a qual se mostrou útil para orientar a aceitação dos treinamentos. Os resultados mostraram bom d

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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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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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Macedo, Deivielison Ximenes Siqueira, Leonardo De Almeida Monteiro, Viviane Castro dos Santos, Enio Costa, and Daniel Albiero. "USO DE TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO E REDE NEURAL EM SINISTROS COM MÁQUINAS AGRÍCOLAS NAS RODOVIAS FEDERAIS PARANAENSES." ENERGIA NA AGRICULTURA 33, no. 1 (2018): 14. http://dx.doi.org/10.17224/energagric.2018v33n1p14-21.

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Acidentes com máquinas agrícolas estão cada vez mais presentes na realidade do trabalhador rural, isso pela grande difusão e necessidade do uso dessas máquinas no campo, todavia muitos desses acidentes são negligenciados na sua forma de ocorrência, havendo necessidade de estudos sobre os indicadores desses sinistros com intuito de tentar evitá-los. O uso associado de técnicas de agrupamento de dados e redes neurais vem se mostrando de grande eficiência para demonstrar o impacto de variáveis sobre a dinâmica do acidente, pois levam em consideração todas as variáveis em conjunto. Assim objetivou

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Cunha, Guilherme Bernardino da, José Francisco Luitgards-Moura, Eduardo Lázaro Martins Naves, Adriano Oliveira Andrade, Adriano Alves Pereira, and Selma Terezinha Milagre. "A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima." Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical 43, no. 5 (2010): 567–70. http://dx.doi.org/10.1590/s0037-86822010000500019.

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INTRODUÇÃO: A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal Brasileira, apresentando riscos diferentes para cada região. O Município de Cantá, no Estado de Roraima, apresentou para todo o período estudado, um dos maiores índices parasitários anuais do Brasil, com valor sempre maior que 50. O presente estudo visa à utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária nesse município, a fim de auxiliar os coordenadores de saúde no planejamento e gestão dos recursos. MÉTODOS: Os dados foram coletados no site do Ministério da Saúde, SIVEP - Malária entre 2003 e 2009. E

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Penna, Maria Lúcia F. "Rede neural artificial para detecção de sobremortalidade atribuível à cólera no Ceará." Revista de Saúde Pública 38, no. 3 (2004): 351–57. http://dx.doi.org/10.1590/s0034-89102004000300003.

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OBJETIVO: Avaliar as redes neurais recorrentes enquanto técnica preditiva para séries temporais em saúde. MÉTODOS: O estudo foi realizado durante uma epidemia de cólera ocorrida no Estado do Ceará, em 1993 e 1994, a partir da sobremortalidade tendo como causa básica as infecções intestinais mal definidas (CID-9). O número mensal de óbitos por essa causa, referente ao período de 1979 a 1995 no Estado do Ceará, foram obtidos do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde. Estruturou-se uma rede com dois neurônios na camada de entrada, 12 na camada oculta, um neurônio na cam

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Rodrigues, Thiago Baptista, José Leonardo Ribeiro Macrini, and Elisabeth Costa Monteiro. "Seleção de variáveis e classificação de padrões por redes neurais como auxílio ao diagnóstico de cardiopatia isquêmica." Pesquisa Operacional 28, no. 2 (2008): 285–302. http://dx.doi.org/10.1590/s0101-74382008000200007.

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Este estudo propõe uma metodologia, baseada em procedimentos quantitativos, para auxiliar o diagnóstico de indivíduos portadores de doença cardíaca. Os resultados obtidos neste estudo, utilizando "Redes Neurais", foram comparados aos resultados de outros autores. Um percentual de acerto médio de 91,0 % foi atingido, enquanto outros estudos utilizando a mesma base de dados atingem até 83,5 %. Foram utilizadas também outras técnicas de classificação de padrões conhecidas na literatura, denominadas "Análise Discriminante" e "Algoritmo C4.5", de forma a estabelecer comparações com os resultados aq

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Valente, Emanuele de Oliveira, and Gerson de Freitas Silva Valente. "Simulação de redes neurais artificiais para estimativa de volume de madeira florestal a partir do DAP / Simulation of artificial neural networks for estimation of forest wood volume from DAP." Brazilian Journal of Animal and Environmental Research 4, no. 3 (2021): 3748–57. http://dx.doi.org/10.34188/bjaerv4n3-080.

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O inventário florestal usa a altura (H) e o diâmetro na altura do peito (DAP) para determinação do volume de madeira. O grande problema é ajustar equações hipsométricas adequadas para estimar a altura. As equações são testadas e avaliadas por critérios estatísticos. A medição de alturas em povoamentos florestais é uma atividade onerosa, uma vez que, em comparação com a medição do diâmetro, sua obtenção não é fácil. Uma alternativa promissora consiste no uso de redes neurais artificiais (RNA), sistemas computacionais paralelos constituídos por unidades de processamento simples conectadas entre

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Da Cruz, João Vitor Alves, and Bruno Alberto Soares Oliveira. "Avaliação de Uma Rede Neural Artificial Como Modelo Regressor Para Séries Temporais." CALIBRE - Revista Brasiliense de Engenharia e Física Aplicada 6, no. 1 (2021): 33. http://dx.doi.org/10.17648/calibre.v6i1.1552.

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<p>Técnicas de predição de demanda são utilizadas em inúmeros ramos da indústria, com o objetivo de agregar valor ao negócio das empresas, especialmente por meio da busca pelo dimensionamento ótimo dos recursos de produção. A predição de demanda em refeitórios, com o intuito de balancear a quantidade de alimento produzido, buscando um melhor aproveitamento dos ingredientes, é um desafio, pois fatores como a quantidade de usuários, o tempo de atendimento e o tipo de alimento utilizado podem ser bastante variáveis neste tipo de problema. O estudo das filas, neste contexto, é de primordial

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Côrtes, Eduardo Gabriel, Rodrigo Frantz, and Rejane Frozza. "Desenvolvimento de uma aplicação para reconhecer significado de palavras homônimas utilizando redes neurais artificiais." Tecno-Lógica 20, no. 2 (2016): 144. http://dx.doi.org/10.17058/tecnolog.v20i2.7428.

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Este trabalho propõe desenvolver uma aplicação para auxiliar no entendimento do significado de palavras ambíguas da língua portuguesa, que dependem necessariamente do contexto para serem identificadas. A aplicação foi implementada na linguagem de programação JAVA, utilizando a IDE NetBeans, juntamente com a ferramenta ADReNA, que permitiu modelar e treinar a rede neural artificial backpropagation. Foram desenvolvidas duas versões da aplicação, que se diferenciam pela forma que representam a camada de entrada da rede neural artificial. Testes realizados mostraram que a forma que a rede neural é

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Steiner, Maria Teresinha Arns, Júlio Cesar Nievola, Nei Yoshihiro Soma, Tamio Shimizu, and Pedro José Steiner Neto. "Extração de regras de classificação a partir de redes neurais para auxílio à tomada de decisão na concessão de crédito bancário." Pesquisa Operacional 27, no. 3 (2007): 407–26. http://dx.doi.org/10.1590/s0101-74382007000300002.

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A avaliação de risco de crédito é um importante problema administrativo da área de análise financeira. As Redes Neurais têm recebido muita atenção pela sua alta taxa de acurácia preditiva, no entanto não é fácil compreender como elas alcançam as suas decisões. Neste artigo um conjunto de dados de crédito é analisado usando a técnica de extração de regras NeuroRule e o software WEKA para a extração de regras a partir de uma Rede Neural treinada. Os resultados foram considerados bastante satisfatórios alcançando mais de 80% de acurácia quanto à concessão (ou não) de crédito bancário em todas as

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Aroztegui, José Miguel, and Thiago José Machado. "Soluções Numéricas de Equações Diferenciais com Redes Neurais Artificiais." VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenharias 31, no. 2 (2021): 2–13. http://dx.doi.org/10.14295/vetor.v31i2.13793.

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Neste artigo, vamos estudar uma forma de resolver numericamente equações diferenciais utilizando redes neurais. Basicamente, reescrevemos a equação diferencial como um problema de otimização, onde os parâmetros associados à rede neural são otimizados. A proposta deste trabalho apresentada aqui constitui uma variação da formulação introduzida por Lagaris et al. [1], diferenciando-se principalmente na forma de construção da solução aproximada. Apesar de lidarmos apenas com equações diferenciais ordinárias de primeira e segunda ordens, os resultados numéricos mostram a eficiência do método propos

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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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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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Anochi, Juliana Aparecida, and Haroldo Fraga de Campos Velho. "PREVISÃO CLIMÁTICA DE PRECIPITAÇÃO PARA A REGIÃO SUL POR REDE NEURAL AUTOCONFIGURADA." Ciência e Natura 38 (July 20, 2016): 98. http://dx.doi.org/10.5902/2179460x19968.

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Climate prediction for precipitation field is a key issue, because such meteorological variable is the challenge for climate and weather forecasting due to the high spatial and temporal variability with strong impact on the society. A method based on the artificial neural network is applied to monthly and seasonal precipitation forecast in southern Brazil. The use of neural networks as a predictive model is widespread in different applications. The best configuration for the neural network is automatically calculated. The autoconfiguration scheme is described as an optimization problem.

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Kamassury, Jorge Kysnney Santos. "Otimização de um decodificador neural para códigos BCH curtos sob regime de comunicação crítica." Revista Brasileira de Computação Aplicada 14, no. 3 (2022): 86–95. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v14i3.13278.

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No presente trabalho, introduz-se no contexto dos códigos corretores de erros uma estratégia de decodificação onde uma rede neural é treinada para predizer padrões de erros usando simultaneamente as informações dos módulos e das síndromes dos vetores recebidos. No decodificador proposto, as posições mais confiáveis são selecionadas de forma iterativa para serem os bits errôneos do padrão de erro estimado, de modo que estas são posteriormente subtraídas do vetor recebido antes que uma nova decodificação seja realizada. Para a predição do padrão de erro, projeta-se uma rede neural profunda com c

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Ballini, R., S. Soares, and Marinho G. Andrade. "Previsão de vazões médias mensais usando redes neurais nebulosas." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 14, no. 3 (2003): 680–93. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592003000300008.

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Este trabalho apresenta um modelo de rede neural nebulosa para previsão de vazões sazonais. O modelo é baseado em um método de aprendizado construtivo onde grupos de neurônios competem quando a rede recebe uma nova entrada. A rede aprende os parâmetros fundamentais para definir as regras nebulosas e funções de pertinência para cada variável de entrada. O modelo foi aplicado para o problema de previsão de vazões médias mensais de três usinas hidroelétricas situadas em diferentes regiões do Brasil. O desempenho do modelo foi comparado com métodos convencionais usados para previsão de vazões. Os

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Marin, Regina Paiva Melo, and Paulo Marcelo Tasinaffo. "Uma metodologia de modelagem empírica utilizando o integrador neural de múltiplos passos do tipo Adams-Bashforth." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 21, no. 5 (2010): 487–509. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592010000500005.

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Este artigo apresenta e desenvolve uma metodologia empírica alternativa para modelar e obter as funções de derivadas instantâneas para sistemas dinâmicos não-lineares através de um treinamento supervisionado utilizando integradores numéricos neurais de múltiplos passos do tipo Adams-Bashforth. Esta abordagem a rede neural desempenha o papel das funções de derivadas instantâneas que é acoplada à estrutura do integrador numérico, que efetivamente, é o responsável em realizar as propagações no tempo apenas através de uma combinação linear de redes neurais feedforward com respostas atrasadas. É um

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Almeida, Matheus Henrique Baldi, Roger Cristhian Gomes, Osvaldo Cesar Pinheiro Almeida, and Adriano Wagner Ballarin. "DESEMPENHO DA TÉCNICA DEEP LEARNING NA ANÁLISE E CATEGORIZAÇÃO DE IMAGENS DE DEFEITO DE MADEIRA." ENERGIA NA AGRICULTURA 33, no. 3 (2018): 275–82. http://dx.doi.org/10.17224/energagric.2018v33n3p275-282.

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A inteligência artificial tem tido grandes avanços em seu campo de pesquisa, contribuindo muito em várias áreas, como a análise e categorização de imagens digitais com o emprego de aprendizado de máquina. Existem várias técnicas específicas para o reconhecimento de imagens e sua categorização, uma dessas técnicas, que utiliza redes neurais artificiais, envolve o estudo específico, a extração das características por meio da análise de dados da imagem do objeto que está sendo analisado e a especificação de qual será o impacto dessas características no modelo neural para cada uma das categorias,

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Almeida, Matheus Henrique Baldi, Roger Cristhian Gomes, Osvaldo Cesar Pinheiro Almeida, and Adriano Wagner Ballarin. "DESEMPENHO DA TÉCNICA DEEP LEARNING NA ANÁLISE E CATEGORIZAÇÃO DE IMAGENS DE DEFEITO DE MADEIRA." ENERGIA NA AGRICULTURA 33, no. 3 (2018): 284–91. http://dx.doi.org/10.17224/energagric.2018v33n3p284-291.

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Анотація:

A inteligência artificial tem tido grandes avanços em seu campo de pesquisa, contribuindo muito em várias áreas, como a análise e categorização de imagens digitais com o emprego de aprendizado de máquina. Existem várias técnicas específicas para o reconhecimento de imagens e sua categorização, uma dessas técnicas, que utiliza redes neurais artificiais, envolve o estudo específico, a extração das características por meio da análise de dados da imagem do objeto que está sendo analisado e a especificação de qual será o impacto dessas características no modelo neural para cada uma das categorias,

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Santos, José Airton Azevedo dos. "Previsão do preço do café arábica: uma aplicação de redes neurais CNN-BLSTM." Research, Society and Development 11, no. 3 (2022): e3511326101. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i3.26101.

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Este trabalho propõe a utilização da rede neural CNN-BLSTM como ferramenta de previsão do preço do café arábica. A base de dados disponibilizada pelo CEPEA (Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada) apresenta uma série histórica, do preço do café arábica, no período entre janeiro de 1997 e dezembro de 2021. Modelos de previsão baseados em redes neurais LSTM, BLSTM, CNN e CNN-BLSTM foram implementados, na linguagem Python, utilizando o framework Keras. Resultados obtidos, dos quatro modelos, foram comparados por meio das métricas MAE, RMSE e MAPE. Verificou-se, para um horizonte de 6 me

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Lima, Sidney Marlon Lopes de, Heverton Kleidson de Lima Silva, João Henrique da Silva Luz, et al. "Antivírus dotado de Rede Neural Artificial visando Detectar Malwares Preventivamente." iSys - Brazilian Journal of Information Systems 11, no. 4 (2018): 31–62. http://dx.doi.org/10.5753/isys.2018.376.

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O malware é um software o qual tem como principal objetivo acessar um dispositivo alheio sem permissão explícita de seu proprietário. Os antivírus constituem o mecanismo mais popular quanto à detecção de malwares. Os antivírus comerciais têm como estratégia aguardar que algum usuário seja infectado e em sequência denuncie um comportamento anômalo de seu dispositivo, para que, então, a fabricante do antivírus possa tomar providências. Então, visando suprir as limitações dos antivírus comerciais, o trabalho proposto cria um antivírus capaz de identificar, preventivamente, o modus operandi de uma

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Tavares, Vitor Borges, Claudia Olímpia Neves Mamede Maestri, Antonio Sergio Torres Penedo, and Vinícius Silva Pereira. "Grau de internacionalização influencia a previsão da rentabilidade de ações? Evidências do mercado de ações brasileiro, por meio de redes neurais artificiais." Desenvolve Revista de Gestão do Unilasalle 8, no. 1 (2019): 137. http://dx.doi.org/10.18316/desenv.v8i1.4937.

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Prever a direção da variação de preços de ações é uma contribuição importante para o desenvolvimento de estratégias eficazes em operações do mercado financeiro. Especialmente no Brasil, cuja economia vem se expandindo desde meados da década de 1990 após a estabilização macroeconômica alcançada pelo Plano Real e de políticas para melhorar a inserção do país em mercados mundiais. Assim, o presente estudo teve como objetivo desenvolver modelos de redes neurais artificiais para prever a rentabilidade das ações das empresas brasileiras com maior e menor grau de internacionalização. Os modelos desen

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Gomes da Silva, Diogo Cesar. "Predição de Estresse em Ovelhas Prenhas e Lactantes com o Uso de Redes Neurais Artificiais." Ensaios e Ciência C Biológicas Agrárias e da Saúde 25, no. 2 (2021): 160–65. http://dx.doi.org/10.17921/1415-6938.2021v25n2p160-165.

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Os indicadores de bem-estar animal na agropecuária ganharam um grande aliado com o avanço da tecnologia da informação, que foi a utilização de sistemas inteligentes para a predição de respostas, e utilizados como ferramentas nas tomadas de decisão. Dentre os sistemas inteligentes destacam-se as redes neurais artificiais, devido à redução no custo de implantação, e que permite a inserção de novas técnicas para solução de problemas complexos, como a predição de dados não-lineares e padrões de comportamento. Com este trabalho objetivou-se construir uma rede neural capaz de predizer índices de est

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Assis, Walber Rodrigues de. "REDE NEURAL ARTIFICIAL: IDENTIFICAÇÃO DE ACADÊMICOS EM CURSO DE LICENCIATURA EM MATEMÁTICA COM POSSIBILIDADE DE DESISTÊNCIA." Cadernos Cajuína 5, no. 3 (2020): 534. http://dx.doi.org/10.52641/cadcaj.v5i3.348.

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<p>Este trabalho desenvolveu-se no âmbito do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí – IFPI, <em>Campus</em> São Raimundo Nonato, cujo objetivo principal foi avaliar a capacidade de uma rede neural artificial Perceptron Multicamadas em identificar acadêmicos de Licenciatura em Matemática com possibilidade de evadir-se do curso. A metodologia empregada dividiu-se em 03 etapas: A primeira etapa, foi destinada a um levantamento junto ao controle acadêmico do Campus; na etapa seguinte, realizou-se uma pesquisa com acadêmicos de Licenciatura em Matemática; a t

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Oliveira, Francisco Nobre de, and Luis Paulo Guimarães dos Santos. "ESTRATÉGIAS PARA COMBATER A SONEGAÇÃO FISCAL: UM MODELO PARA O ICMS BASEADO EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS." Revista de Gestão, Finanças e Contabilidade 10, no. 1 (2021): 42–64. http://dx.doi.org/10.18028/rgfc.v10i1.7474.

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A pesquisa teve como objetivo desenvolver um Sistema de Identificação de Risco de Contribuintes baseado em Redes Neurais para auxiliar a Administração Tributária Estadual na identificação de contribuintes mais propensos a assumir a condição de sonegadores do ICMS. Para tanto, foi desenvolvida uma rede neural artificial, denominada Sistema de Identificação de Risco de Contribuintes – SIRC, baseada num modelo perceptron de múltiplas camadas, do tipo alimentada adiante (feedforward), completamente conectada, composta por duas camadas ocultas e treinada com o algoritmo de retropropagação de erro (

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Parpinelli Bonfim, Bruno, Rafael Bratifich, Marcelo Marques da Silva, and Hugo Gomes Silva. "PREVISÃO DE CONSUMO DE ENERGIA UTILIZANDO REDE NEURAL COM RETARDO DE TEMPO (TDNN)." COLLOQUIUM EXACTARUM 12, no. 4 (2021): 63–70. http://dx.doi.org/10.5747/ce.2020.v12.n4.e340.

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As artificial neural networks (ANN), they are computational models inspired by the way the nervous system of living beings work, these models can be used for processing and classification of data and applications, such as series and function prediction. Thus, this work used a time-delayed neural network (TDNN) to predict the demand for active energy on the P4 bus in the city of Presidente Prudente

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