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		<citationkey>OliveiraCoeRodPauMar:2019:MoSeVi</citationkey>
		<author>Oliveira, Priscylla Angélica da Silva,</author>
		<author>Coelho, Marcelo Saraiva,</author>
		<author>Rodrigues, Italo Pinto,</author>
		<author>Paula, Jefferson Souza de,</author>
		<author>Martins, Lucas Rocha,</author>
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		<title>Modelagem de sensores virtuais via redes neurais artificiais</title>
		<journal>Qualif - Revista Acadêmica Ensino de Ciências e Tecnologia do IFSP</journal>
		<year>2019</year>
		<volume>5</volume>
		<number>5</number>
		<keywords>Sensores Virtuais, Redes Neurais Artificiais.</keywords>
		<abstract>O desenvolvimento de sensores virtuais tem recebido grande atenção de pesquisadores como uma aplicação prática da inteligência artificial para identificação de sistemas. Deste modo, este trabalho modelou sensores de fumaça e de monóxido de carbono (CO) instalados em um protótipo de forno industrial através da utilização das redes neurais artificiais do tipo Perceptron Multicamadas (MLP). Para a aquisição das medidas reais foi usada uma plataforma de baixo custo e para o processamento e implementação da rede neural foram utilizados os softwares MATLAB e Simulink. Os resultados são quantificados e analisados por meio do índice Erro Médio Quadrático. Os resultados do treinamento e generalização foram satisfatórios, tendo em vista a grande quantidade de ruídos inerentes ao sistema e a simplicidade da rede neural implementada.</abstract>
		<pages>191-207</pages>
		<language>pt</language>
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