Sistema para Classificação de Méis Baseado em Redes Neurais

Autores

  • Ederlan Fim Dias Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Departamento Acadêmico de Engenharia Química Câmpus Ponta Grossa
  • Mareci Mendes de Almeida universidade estadual de ponta grossa engenharia de alimentos
  • Elis Regina Duarte Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Departamento Acadêmico de Engenharia Química Câmpus Ponta Grossa

Palavras-chave:

classificação, redes neurais, mel

Resumo

A classificação do mel está relacionada com a origem da matéria prima utilizada pelas abelhas na sua elaboração. O objetivo deste trabalho foi programar um sistema que utiliza redes neurais artificiais (RNA) para classificação do tipo de mel, utilizando como entrada da rede o pH e % de açúcar redutor. RNA é um modelo matemático que pode ser facilmente traduzida para uma linguagem comum de programação e bastante aplicado em diversas áreas. O tipo de rede neural utilizada foi Multilayer Perceptron com algoritmo de aprendizagem do tipo Backpropagation. Para o modelo neural foram testadas diferentes arquiteturas de redes sendo escolhida a com quatro neurônios na camada intermediária. Para o treinamento e teste das redes avaliadas foram utilizadas 25 amostras de méis. O sistema desenvolvido mostrou-se eficiente na classificação dos méis, utilizando apenas dois parâmetros físico-químicos, diminuindo os custos e tempo para classificação, além de possuir uma interface amigável.

Biografia do Autor

Ederlan Fim Dias, Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Departamento Acadêmico de Engenharia Química Câmpus Ponta Grossa

Graduando Engenharia Química

UTFPR Ponta Grossa

Mareci Mendes de Almeida, universidade estadual de ponta grossa engenharia de alimentos

profa. dra. Mareci Mendes de Almeida

Engenharia de Alimentos

UEPG

Elis Regina Duarte, Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Departamento Acadêmico de Engenharia Química Câmpus Ponta Grossa

Profa. Dra. Elis Regina Duarte

Tutora Grupo PET Engenharia Química

DAENQ UTFPR Ponta Grossa

 

Referências

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Publicado

2016-12-19