Propagação de Incertezas de Medição através de Redes Neurais Artificiais utilizando o Método de Monte Carlo

Authors

  • Rodrigo Coral Instituto Federal de Santa Catarina

Keywords:

redes neurais artificiais, incerteza de medição, método de monte carlo

Abstract

Atualmente o uso de redes neurais artificiais (RNA) vem ganhando força em cadeias de medição onde a modelagem matemática do fenômeno físico se torna inviável para a composição do modelo da medição. Para os casos onde o modelo matemático é complexo o suficiente para inviabilizar a modelagem, as RNA apresentam-se como uma alternativa bastante vantajosa, pois, são capazes de apresentar resultados adequados a partir de um conjunto de treinamento. Porém, existe muita dificuldade de se utilizar o método clássico para a propagação da incerteza de medição (IM) através de um modelo neural. Para esses casos, como será mostrado neste trabalho, uma alternativa é a utilização do método de monte carlo (MMC) para propagar as distribuições e obter na saída do modelo neural um valor de IM.

Author Biography

Rodrigo Coral, Instituto Federal de Santa Catarina

Professor do Departamento da área Elétrica do Campus Joinville do IFSC

Published

2019-05-13

Issue

Section

ARTIGOS