Neural Network Classification
Mostrando 1-12 de 110 artigos, teses e dissertações.
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1. Identifying olive oil fraud and adulteration using machine learning algorithms
As olive oil (OO) is more expensive than other vegetable oils, it is usually adulterated by blending it with more economic edible oils such as cottonseed oil (CSO), canola oil (CO), and soybean oil (SO). This research aimed to determine the fatty acid compositions obtained as a result of blending different proportions of CSO, CO and SO with OO using a gas ch
Química Nova. Publicado em: 2022
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2. ARTIFICIAL NEURAL NETWORK-BASED METHOD TO IDENTIFY FIVE VARIETIES OF EGYPTIAN FABA BEAN ACCORDING TO SEED MORPHOLOGICAL FEATURES
ABSTRACT One of the new crop varieties that have been adopted for high yield is the Egyptian faba bean. However, poor-quality faba bean has reduced economic value. Quality evaluation is thus important and can be performed using computational intelligence. We developed a robust method based on morphological features and artificial neural network for quality g
Eng. Agríc.. Publicado em: 2020-12
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3. Open stope stability assessment through artificial intelligence
Abstract Underground mining is a set of methods that allows the extraction of ore in depth, ensuring sustainability and economic viability. One of the problems that arise in underground mine operations is open stope stability. The method for assessing stabil ity of open stopes is the stability graph proposed by Mathews et al. (1981). It is possible to estima
REM, Int. Eng. J.. Publicado em: 2020-09
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4. Letter-name knowledge: Predicting reading and writing diffi culties
Resumo Este estudo avaliou a precisão de classificação do risco de dificuldade de leitura e escrita, a partir do conhecimento do nome das letras. Foram aplicadas duas versões da tarefa de reconhecimento das letras, a primeira com todas as 26 letras do alfabeto, e a outra com apenas 15. A tarefa foi aplicada a 213 crianças brasileiras, matriculadas no �
Estud. psicol. (Campinas). Publicado em: 02/12/2019
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5. Semi-automated counting model for arbuscular mycorrhizal fungi spores using the Circle Hough Transform and an artificial neural network
Abstract: Arbuscular Mycorrhizae (AM) are mutualistic associations between Arbuscular Mycorrhizal Fungi (AMF) and the roots of many plant species. AMF spores give rise to filaments that develop in the root system of plants and contribute to the absorption of water and some nutrients. This article introduces a semi-automated counting model of AMF spores in sl
An. Acad. Bras. Ciênc.. Publicado em: 21/10/2019
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6. Predico do Câncer de Mama com Aplicação de Modelos de Inteligência Computacional
RESUMO O uso de modelos para diagnóstico auxiliado por computador (CAD) tem sido proposto para auxiliar na detecção e classificação do câncer de mama. Neste trabalho, avaliou-se o desempenho dos modelos de rede neural de perceptrons de múltiplas camadas e máquina de vetores de suporte não linear para classificar nódulos de câncer de mama. Dez cara
TEMA (São Carlos). Publicado em: 16/09/2019
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7. ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLIED IN FOREST BIOMETRICS AND MODELING: STATE OF THE ART (JANUARY/2007 TO JULY/2018)
ABSTRACT Artificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solving complex real problems. Despite focusing on a wide range of successful metrics, the Artificial Neural Network (ANN) approach, a technique similar to t
CERNE. Publicado em: 09/09/2019
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8. Proposal of automated computational method to support Virginia tobacco classification
RESUMO Este artigo propõe um método automático para classificação de folhas de tabaco curado. Tipicamente este processo é realizado de modo manual, possibilitando erros humanos. Aliado a isso, a existência de um procedimento comparativo automatizado, auxiliando na realização da classificação, poderá tornar tal processo mais rápido e transparente
Rev. bras. eng. agríc. ambient.. Publicado em: 09/09/2019
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9. Artificial neural networks, quantile regression, and linear regression for site index prediction in the presence of outliers
Resumo: O objetivo deste trabalho foi comparar métodos para obtenção do índice de sítio para povoamentos de eucalipto (Eucalyptus spp.), bem como avaliar seus impactos na estabilidade desse índice em bases de dados com e sem a presença de “outliers”. Foram testados três métodos, com uso de regressão linear, regressão quantílica e rede neural
Pesq. agropec. bras.. Publicado em: 27/05/2019
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10. Avaliação das etapas de pré-processamento e de treinamento em algoritmos de classificação de textos no contexto da recuperação da informação
Resumo A quantidade de dados não estruturados cresce com a popularização da Internet. Textos em linguagem natural representam um conjunto relevante e significativo para análise e produção de conhecimento. Este trabalho propõe uma análise quantitativa das etapas de pré-processamento e de treinamento de um classificador de textos, que utiliza os senti
Perspect. ciênc. inf.. Publicado em: 16/05/2019
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11. Development of a skateboarding trick classifier using accelerometry and machine learning
Abstract Introduction Skateboarding is one of the most popular cultures in Brazil, with more than 8.5 million skateboarders. Nowadays, the discipline of street skating has gained recognition among other more classical sports and awaits its debut at the Tokyo 2020 Summer Olympic Games. This study aimed to explore the state-of-the-art for inertial measurement
Res. Biomed. Eng.. Publicado em: 2017-10
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12. A System Based on Artificial Neural Networks for Automatic Classification of Hydro-generator Stator Windings Partial Discharges
Abstract Partial discharge (PD) monitoring is widely used in rotating machines to evaluate the condition of stator winding insulation, but its practice on a large scale requires the development of intelligent systems that automatically process these measurement data. In this paper, it is proposed a methodology of automatic PD classification in hydro-generato
J. Microw. Optoelectron. Electromagn. Appl.. Publicado em: 2017-09