Desenvolvimento de ferramenta computacional para projetos de Redes Neurais Artificiais

dc.contributor.advisorCampo, Alexandre Brincalepe
dc.contributor.authorGonçalves, Hugo da Silva Bernardes
dc.date.accessioned2017-10-03T22:44:06Z
dc.date.available2017-10-03T22:44:06Z
dc.date.issued17/04/2013
dc.description.abstractEste trabalho apresenta um conjunto de ferramentas computacionais desenvolvidas especialmente para projetos de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) com algoritmos de retropropagação. Estas ferramentas são construídas através de uma plataforma baseada em linguagem gráfica (LabVIEW), propondo uma alternativa de fácil interpretação para a construção de RNA’s. Também é apresentada uma interface intuitiva para construção de modelos de RNA’s do tipo Perceptron de múltiplas camadas com algoritmo de retropropagação. A interface é disponibilizada na Web, possibilitando ao usuário criar ou treinar uma RNA através da internet. É possível, desta forma, extrair os resultados ou o modelo após o treinamento da rede. A engenharia de software aplicada ao desenvolvimento da ferramenta permite a apresentação das principais configurações para o treinamento das RNA’s com algortimo de retropropagação. Os modelos gerados são testados para verificação das ferramentas e verificação da sua facilidade de utilização.pt_BR
dc.description.abstract2This paper presents a set of computational tools developed specifically to Artificial Neural Network (ANN) projects with back-propagation algorithm. This tools are built by a graphical based platform (LabVIEW), proposing an easy interpretation way to build ANN’s. Also it is presented an intuitive way to build ANN using Multi Layer Perceptron and back propagation. The interface is also available on Web, giving users the capability of create and training ANN’s trough the internet. It’s possible extract the results or model after the network training. The software engineering applied on this tools development allows to present the essential configurations for ANN’s training that uses back-propagation algorithm. The generated models are tested for checking tools and evaluate its ease of use.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.bibliographicCitationGONÇALVES, Hugo da Silva Bernardes. Desenvolvimento de ferramenta computacional para projetos de Redes Neurais Artificiais. Orientador: Alexandre Brincalepe Campo. 2013. 108 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Automação e Controle de Processos) - Instituto Federal de São Paulo, IFSP, São Paulo, 2013. Versão eletrônica.
dc.identifier.urihttp://repo.ifsp.edu.br/123456789/73
dc.identifier2.lattes7516176175384698
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP)
dc.publisher.campiSÃO PAULO
dc.publisher.programMestrado Profissional em Automação e Controle de Processos
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subject.keywordsLinguagem gráfica
dc.subject.keywordsRedes neurais artificiais
dc.subject.keywordsEngenharia de software
dc.titleDesenvolvimento de ferramenta computacional para projetos de Redes Neurais Artificiaispt_BR
dc.title.alternativeDevelopment of a computational tool for artificial neural network projects
dc.typeTeses e Dissertação
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