Analysis and Recognition of Standards in Intelligent Hybrid Systems using Natural Computing

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorFaculty of Technology of Araçatuba-
Autor(es): dc.creatorLourenço, Rodrigo Francisco Borges-
Autor(es): dc.creatorOuta, Roberto-
Autor(es): dc.creatorChavarette, Fábio Roberto-
Autor(es): dc.creatorGonçalves, Aparecido Carlos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:32:55Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:32:55Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.22055/jacm.2021.37798.3089-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/229176-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/229176-
Descrição: dc.descriptionAbstract. This work shows the application of one of the techniques of bioengineering, the perceptron network in the detection of system failures, and also allows the use of the perceptron network technique in choosing the location of the best sensor to be used in the dynamic system. The application of the perceptron network was adopted because it is considered the best binary linear classifier. This work is considered multidisciplinary and difficult to develop. The final result demonstrates a severe application of pre-processing and processing, until the classification and grouping of signals in the two phases of the work. Through the results found, this work can be considered successful and can be applied in several areas of engineering forstructural analysis.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionUNESP - Univ. Estadual Paulista Faculty of Engineering of Ilha Solteira Department of Mechanical Engineering-
Descrição: dc.descriptionFaculty of Technology of Araçatuba Department of Biofuels, Av. Prestes Maia, 1764 - Ipanema-
Descrição: dc.descriptionUNESP - Instituto de Química Departamento de Engenharia Física e Matemática, Rua Prof. Francisco Degni, 55-
Descrição: dc.descriptionUNESP - Univ. Estadual Paulista Faculty of Engineering of Ilha Solteira Department of Mechanical Engineering-
Descrição: dc.descriptionUNESP - Instituto de Química Departamento de Engenharia Física e Matemática, Rua Prof. Francisco Degni, 55-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2019/10515-4-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 312972/2019-9-
Formato: dc.format1764-1773-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationJournal of Applied and Computational Mechanics-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjecthybrid system-
Palavras-chave: dc.subjectnatural computing-
Palavras-chave: dc.subjectperceptron network-
Palavras-chave: dc.subjectpredictive system-
Palavras-chave: dc.subjectVibration-
Título: dc.titleAnalysis and Recognition of Standards in Intelligent Hybrid Systems using Natural Computing-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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