| Autor: |
Yasmin Martins Perci, Gabryel Figueiredo Soares, José Otávio Costa Auler Júnior, Joilane Rocha |
| Rok vydání: |
2020 |
| Zdroj: |
Anais da Escola Regional de Computação Ceará, Maranhão, Piauí (ERCEMAPI 2020). |
| DOI: |
10.5753/ercemapi.2020.11486 |
| Popis: |
A incubadora neonatal consiste em um equipamento hospitalar que proporciona condições de temperatura adequadas aos recém-nascidos. Este trabalho propõe um sistema de inferência neural, obtido a partir de redes neurais artificiais (RNA) do tipo MultiLayer Perceptron (MLP), que será utilizado como sensor virtual. Esse sistema substitui a instalação de sensores físicos durante a certificação ou manutenção da incubadora e tornará possível a realização do monitoramento on-line da temperatura. Os resultados demonstraram que o sistema pode ser utilizado satisfatoriamente como sensor virtual. Foram obtidos erros médios quadráticos de validação entre 1.6x10-3 e 1.9x10-3 e variância entre 2.533x10-7 e 8.098x10-7. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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