Avaliação da influência da frequência de amostragem no desempenho do NEURANÁLISE.

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DC Field	Value	Language
dc.creator.ID	FONTES, A. V.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/1950490984892815	pt_BR
dc.contributor.advisor1	BRITO, Núbia Silva Dantas.
dc.contributor.advisor1ID	BRITO, N. S. D.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/9319631147408039	pt_BR
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.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia Elétrica.	pt_BR
dc.title	Avaliação da influência da frequência de amostragem no desempenho do NEURANÁLISE.	pt_BR
dc.date.issued	2005-11-17
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17163
dc.date.accessioned	2021-02-15T16:51:12Z
dc.date.available	2021-02-15
dc.date.available	2021-02-15T16:51:12Z
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.subject	Redes neurais artificiais	pt_BR
dc.subject	Transformada de Wavelet	pt_BR
dc.subject	Inteligência artificial	pt_BR
dc.subject	NEURANÁLISE - software	pt_BR
dc.subject	Sistemas elétricos	pt_BR
dc.subject	Registrador Digital de Perturbações – RDPs	pt_BR
dc.subject	Artificial neural networks	pt_BR
dc.subject	Wavelet Transform	pt_BR
dc.subject	Artificial intelligence	pt_BR
dc.subject	NEURANALYSIS - software	pt_BR
dc.subject	Electrical systems	pt_BR
dc.subject	Digital Disturbance Recorder - RDPs	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	FONTES, Alessandro Viana.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Evaluation of the influence of sampling frequency on NEURANALYSIS performance.	pt_BR
dc.identifier.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	pt_BR
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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