Última alteração: 2018-10-23
Resumo
Diferentemente dos métodos tradicionais, as ferramentas de inteligência computacional, como as Redes Neurais Artificiais (RNA) conseguem lidar com problemas biológicos, que possuem grandes não linearidades, interferências e incertezas. Dessa forma, os sistemas inteligentes estão contribuindo para a criação e desenvolvimento de novas tecnologias que conseguem resolver problemas que, no passado, se mostraram de difícil resolução. Portanto, esse trabalho visa explorar um problema com base em sinais mioelétricos que é a classificação de movimentos da mão através da inteligência computacional, para isso, é necessário um sistema eficaz, bem projetado e adequado ao problema. Sendo assim, os dados eletromiográficos coletados de um indivíduo foram tratados por meio da Transformada Wavelet Packet que extrai características no domínio de tempo e frequência dos sinais, os dados resultantes foram então utilizados para treino e teste de uma RNA com configuração Perceptron Multicamadas, que por sua vez foi projetada com o auxílio de um algoritmo genético para a configuração de seus parâmetros internos. Tal processo resultou em uma rede robusta, com confiabilidade de saída de 98% e treinamentos com taxa de acertos acima de 98% em todas as classes, inclusive 100% de acerto em algumas classes.