Sistemas neurais híbridos para reconhecimento de padrões em narizes artificiais



Título del documento: Sistemas neurais híbridos para reconhecimento de padrões em narizes artificiais
Revue: Controle & automacao
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000315420
ISSN: 0103-1759
Autores: 1
Instituciones: 1Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Informatica, Recife, Pernambuco. Brasil
Año:
Periodo: Abr-Jun
Volumen: 16
Número: 2
Paginación: 159-172
País: Brasil
Idioma: Portugués
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental
Resumen en inglés This work investigates the use of Hybrid Intelligent Systems in the pattern recognition system of an artificial nose. The connectionist approaches Multi-Layer Perceptron and Time Delay Neural Networks; and the hybrid approaches Feature-weighted Detector and Evolving Neural Fuzzy Networks were investigated. A wavelet filter as preprocessing method of odors signals is evaluated. The signals generated by an artificial nose, composed by an array of conducting polymer sensors, exposed to two different odor databases
Resumen en portugués Este trabalho investiga a utilização de Sistemas Híbridos Inteligentes no sistema de reconhecimento de padrões de um nariz artificial. São abordadas as arquiteturas conexionistas Multi-Layer Perceptron e Time Delay Neural Network; e as arquiteturas híbridas Feature-weighted Detector e Evolving Fuzzy Neural Networks. Além dos classificadores, um filtro Wavelet é avaliado como método de pré-processamento para os sinais de odores. Foram analisados sinais gerados por um nariz artificial, composto por um conjunto de sensores de polímeros condutores, exposto a duas bases de odores distintas
Disciplinas: Ingeniería,
Ciencia y tecnología
Palabras clave: Ingeniería de control,
Tecnología,
Sistemas híbridos,
Sistemas inteligentes,
Redes neuronales,
Nariz,
Nariz Artificial,
Reconocimiento
Keyword: Engineering,
Science and technology,
Control engineering,
Technology,
Hybrid systems,
Intelligent systems,
Neural networks,
Nose,
Artificial nose,
Recognition
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