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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17163
Title: | Avaliação da influência da frequência de amostragem no desempenho do NEURANÁLISE. |
Other Titles: | Evaluation of the influence of sampling frequency on NEURANALYSIS performance. |
???metadata.dc.creator???: | FONTES, Alessandro Viana. |
???metadata.dc.contributor.advisor1???: | BRITO, Núbia Silva Dantas. |
Keywords: | Redes neurais artificiais;Transformada de Wavelet;Inteligência artificial;NEURANÁLISE - software;Sistemas elétricos;Registrador Digital de Perturbações – RDPs;Artificial neural networks;Wavelet Transform;Artificial intelligence;NEURANALYSIS - software;Electrical systems;Digital Disturbance Recorder - RDPs |
Issue Date: | 17-Nov-2005 |
Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
Citation: | FONTES, Alessandro Viana. Avaliação da influência da frequência de amostragem no desempenho do NEURANÁLISE. 2005. 57f. (Trabalho de conclusão de Curso – Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2005. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17163 |
???metadata.dc.description.resumo???: | Este projeto avalia a influência da taxa de amostragem dos RDPs no processo de classificação de faltas em linhas de transmissão através de uma RNA com aprendizagem supervisionada. Esse e um caso típico de problema de reconhecimento de padrões. Devido as características da RNA escolhida É necessária a elaboração de um conjunto de padrões (representativos e distintos entre si) a serem utilizados nas etapas de treinamento, validação e teste da rede. Esse conjunto e comumente denominado de base de dados. A partir da apresentação destes subconjuntos em um processo de treinamento, a rede deve ser capaz de extrair as características de cada classe a ser identificada, adquirindo conhecimento sobre o problema em questão[2]. Por conta do grande volume de dados gerados por RDPs com altas frequências de amostragem, supõe-se que esse fator influencie no desempenho da RNA. Realizou-se analise do desempenho da RNA ao se usar uma base de dados composta por sinais de tensão e corrente que passaram por um processo de re-amostragem ou dizimação. Utilizou-se o Neural Network Toolbox do Matlab® (NNT) e uma base de dados proveniente de simulações de um sistema real. |
Keywords: | Redes neurais artificiais Transformada de Wavelet Inteligência artificial NEURANÁLISE - software Sistemas elétricos Registrador Digital de Perturbações – RDPs Artificial neural networks Wavelet Transform Artificial intelligence NEURANALYSIS - software Electrical systems Digital Disturbance Recorder - RDPs |
???metadata.dc.subject.cnpq???: | Engenharia Elétrica. |
URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17163 |
Appears in Collections: | Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica - CEEI - Monografias |
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ALESSANDRO VIANA FONTES - TCC ENG. ELÉTRICA 2005.pdf | Alessandro Viana Fontes - TCC ENG. ELÉTRICA 2005. | 8.58 MB | Adobe PDF | View/Open |
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