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Este trabalho visa estudar o efeito da inclusão de técnicas de chaveamento no treinamento de Redes Neurais Artificiais do tipo feedforward observando se tais técnicas de treinamento produzem Redes Neurais Artificiais mais tolerantes a perdas de unidades escondidas. Apresentamos também, um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento Back-Propagation e Filtro de Kalman Estendido na sua forma original e com a presença da técnica de chaveamento. No final é apresentado um exemplo prático de utilização de Redes Neurais Artificiais, dentro do tópico reconhecimento de padrões, que é o reconhecimento de determinados sinais eletrocardiográficos, validando a técnica ora apresentada. O traballho foi realizado em um microcomputador IBM-PC, e utilizada a ferramenta MATLAB. |
