Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Redes Neurais para mapeamento não linear
Nicholas Damasceno Pinto, Thiago Antonini Alves, Yara de Souza Tadano, Hugo Valadares Siqueira

Última alteração: 2021-10-18

Resumo


Este trabalho propõe a aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) para problemas do mundo real. São discutidas as etapas de implementação, treinamento e aplicação. O estudo de casos envolve um problema de classificação baseado nas distintas características de carros. Os resultados computacionais mostram a viabilidade da proposta.

Palavras-chave


Redes Neurais Artificiais, Perceptron de Múltiplas Camadas, classificação.

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