@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 = "11 maio 2024"
}