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@InProceedings{RochaSouz:2018:ApArMe,
               author = "Rocha, Jos{\'e} Matheus da Silva and Souza, Vitor Moura Cardoso e 
                         Silva",
          affiliation = "{Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Classifica{\c{c}}{\~a}o automatizada via redes neurais de 
                         distribui{\c{c}}{\~o}es de {"}angulo de arremesso{"} de 
                         part{\'{\i}}culas carregadas na magnetosfera terrestre: 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o ara medidas in situ de sat{\'e}lites",
                 year = "2018",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             abstract = "Este trabalho, iniciado em fevereiro de 2018, tem como objetivo a 
                         continuidade do trabalho de inicia{\c{c}}{\~a}o 
                         cient{\'{\i}}fica, em andamento desde junho de 2017, que 
                         consistiu em realizar uma classifica{\c{c}}{\~a}o automatizada, 
                         via redes neurais, das chamadas distribui{\c{c}}{\~o}es de 
                         {\^a}ngulo de arremesso (pitch angle) de part{\'{\i}}culas 
                         eletricamente carregadas no espa{\c{c}}o pr{\'o}ximo {\`a} 
                         Terra conhecido como magnetosfera terrestre. Nesse trabalho, dados 
                         coletados in situ do fluxo de el{\'e}trons 
                         relativ{\'{\i}}sticos fornecidos pelo instrumento REPT 
                         (Relativistic Electron-Proton Telescope) a bordo dos 
                         sat{\'e}lites g{\^e}meos Van Allen Probes da NASA, foram 
                         utilizados para an{\'a}lise das distribui{\c{c}}{\~o}es de 
                         {\^a}ngulo de arremesso de uma regi{\~a}o conhecida como 
                         cintur{\~a}o externo de radia{\c{c}}{\~a}o Van Allen. O 
                         processo de classifica{\c{c}}{\~a}o automatizada deu-se por meio 
                         da utiliza{\c{c}}{\~a}o de um pacote de rotinas de processamento 
                         de dados, embutido no software MATLAB, conhecido como Neural 
                         Network Toolbox. Uma rede neural do tipo Mapa Auto Organizado 
                         (Self-Organized Map SOM) foi empregada, uma vez que a mesma 
                         possibilita organizar em pequenos grupos, ou classes, subconjuntos 
                         dos dados de entrada que possuam caracter{\'{\i}}sticas 
                         similares. Como crit{\'e}rio de sele{\c{c}}{\~a}o dos dados do 
                         REPT, examinou-se per{\'{\i}}odos nos quais ocorreram intensas 
                         varia{\c{c}}{\~o}es (maiores que uma ordem de grandeza) nos 
                         fluxos de el{\'e}trons relativ{\'{\i}}sticos nos cintur{\~o}es 
                         de radia{\c{c}}{\~a}o Van Allen. Dentre os diversos 
                         per{\'{\i}}odos dispon{\'{\i}}veis que satisfaziam esse 
                         crit{\'e}rio, escolheuse o m{\^e}s de Novembro de 2014 para 
                         treinar a rede neural e o m{\^e}s de Dezembro de 2014 para ser 
                         analisado. A rede neural foi capaz de reconhecer os padr{\~o}es 
                         de distribui{\c{c}}{\~a}o advindos da literatura, por{\'e}m 
                         houve alguns problemas com o n{\'u}mero de classes estipulados 
                         para rede, que ocasionou classes sem representa{\c{c}}{\~a}o e 
                         algumas distribui{\c{c}}{\~o}es diferentes das convencionais 
                         para esse tipo de estudo. A continuidade desse projeto de 
                         inicia{\c{c}}{\~a}o cientifica est{\'a} pautada na 
                         inser{\c{c}}{\~a}o dos dados da THEMIS (Time History of Events 
                         and Macroscale Interactions during Substorms) na rede neural 
                         artificial com intuito de obter uma classifica{\c{c}}{\~a}o 
                         automatizada para esse conjunto de dados.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "30-31 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Rocha_classificacao.pdf",
        urlaccessdate = "01 dez. 2020"
}


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