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Título: Estudo do emprego de redes neurais artificiais para a classificação de padrões mastigatórios de caprinos
Título(s) alternativo(s): Study the use of neural networks for classification of chew patterns of goats
Autor(es): Silva, Wesley Jean da
Orientador(es): Cardoso, Rafael
Palavras-chave: Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial
Nutrição animal
Caprinos - Nutrição
Neural networks (Computer science)
Artificial intelligence
Animal nutrition
Goats - Nutrition
Data do documento: 18-Mar-2014
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Referência: SILVA, Wesley Jean da. Estudo do emprego de redes neurais artificiais para a classificação de padrões mastigatórios de caprinos. 2014. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2014.
Resumo: Este trabalho de conclusão de curso descreve o uso de Redes Neurais Artificiais para a classificação de padrões mastigatórios de caprinos. Considerou-se os padrões mastigatórios oriundos da mastigação de cinco diferentes elementos: mastigação sem elementos, com duas plasticinas de texturas diferentes, com feno de Tifton e com aveia recém colhida. As informações sobre os padrões foram obtidas através do uso de sensores óticos baseados em redes de Bragg (FBG). Esse sensor monitora as forças biomecânicas envolvidas no processo de mastigação. O interesse dessa abordagem é testar a capacidade das redes neurais classificarem e reconhecerem a presença ou não de diferentes elementos durante a mastigação em uma mandíbula cadavérica de caprino. Utilizou-se uma rede neural, feedforward, como treinamento baseado no algoritmo backpropagation.
Abstract: This undergraduate final project describes the use of Artificial Neural Networks for classification of chew patterns of goats. It was considered the chew patterns of five different elements: no material in the mouth, two Plasticines of different textures, hay and oat. Information about patterns were obtained through the use of optical sensors based on fiber Bragg gratings sensors (FBG). This sensor monitors the biomechanical forces involved in chewing process. The interest of this approach is test the ability of neural networks to classify and recognize the presence of different elements during the chewing process of a goat. It was used a feedforward neural network based on the backpropagation algorithm for training.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7142
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