Navegando por Assunto "Redes neurais (Computação)"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Classificação de gêneros musicais utilizando aprendizado de máquina(2018) ANDRADE, Antonio Raimundo Alves; GOMES, Igor Ruiz; http://lattes.cnpq.br/5538297000388112A classificação automática de gêneros musicais é uma tarefa de crescente interesse, sobretudo devido à enorme quantidade de músicas disponíveis. Com gêneros devidamente classificados, torna-se possível a busca por gênero, facilitando a manutenção de acervos musicais. Entretanto, é consenso na literatura que muito ainda pode e deve ser feito, pois, por exemplo, ainda não se chegou a um conjunto de parâmetros que extraídos de uma faixa musical possibilite a melhor classificação possível. Por isso, neste trabalho aplicamos as Redes Neurais Artificiais ao problema de detecção automática de gêneros musicais. Os resultados encontrados acompanham os resultados de outros trabalhos disponíveis na literatura, mostrando que a técnica se adapta ao problema, mesmo diante da sua alta dimensionalidade.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Redes neurais artificiais e suas aplicabilidades : modelagem do valor da temperatura máxima na cidade de Castanhal(2018-06-26) SANTOS, Fernanda Kelly Martins dos; ROZAL, Edilberto Oliveira; http://lattes.cnpq.br/1587055694481384No atual contexto de aquecimento global, torna-se relevante analisar e modelar a Temperatura máxima do ar visando identificar os possíveis sinais ou evidências de tendências das mudanças climáticas, neste caso abordamos a cidade de Castanhal (Pará). A inteligência artificial tem sido utilizada com êxito para modelar dados climáticos, por meio das Redes Neurais Artificiais (RNA). Entretanto, ainda é escassa a utilização das RNA para obtenção da previsão de temperatura disponível. Com isso, esta pesquisa apresenta estudos da série temporal da temperatura máxima (°C) acumulada no tempo com a utilização de redes neurais na tentativa de gerar modelos de previsões. Foi utilizada uma série obtida junto à Estação Meteorológica da cidade de Castanhal/PA de 2013 a 2017 de registros diários da temperatura máxima (°C) que originou a série acumulada diária. O objetivo neste estudo foi testar o desempenho, para previsões, dos modelos de redes neurais artificiais através do algoritmo de treinamento, Backpropagation. Os resultados mostram que o erro médio dos valores simulados fica em torno de 0,6 %, mostrando um desempenho aceitável do método aplicado.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Visão computacional aplicada: sistema embarcado para controle de consumo energético de equipamentos elétricos(2019-01-18) GONÇALVES, Leonardo Nunes; FARIAS, Fabricio de Souza; http://lattes.cnpq.br/1521079293982268; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208A partir da constatação de que empresas e instituições consumem grande quantidade de energia elétrica e isto causa impacto direto em seus orçamentos, verificou-se a necessidade de tornar os ambientes coorporativos empresariais e institucionais mais autônomos no que diz respeito a operação de seus equipamentos elétricos, para isso, neste trabalho será apresentado e testado um sistema embarcado, na forma de mínimo produto viável (MVP), que faz uso de visão computacional e redes neurais artificias (RNA) para controle de consumo energético de equipamentos elétricos. Com esta finalidade realizou-se um levantamento técnico sobre as metodologias de desenvolvimento de sistemas embarcados, visão computacional e RNA. Para validação, testes foram conduzidos visando verificar a eficiência do algoritmo backprogation, isto é, baseado em RNA, como alternativa para o processo de classificação. Os testes foram realizados durante as etapas de treinamento e após a instalação da RNA treinada no MVP proposto. A partir dos resultados é possível indicar que a solução se comporta de maneira satisfatória quando embarcada, além disso, os resultados também indicam o grande potencial desta ferramenta proposta como solução alternativa para o controle de consumo energético.