Avaliação do
Você é humano?
8
5
=
Denunciar conteúdo impróprio
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Estimando teores de ferro em minérios : uma investigação com métodos de aprendizado de máquina e imagens hiperespectrais.
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1020028
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Pessin, Gustavo | - |
| Autor(es): dc.contributor | Pabón, Rosa Elvira Correa | - |
| Autor(es): dc.contributor | Torres, Vidal Félix Navarro | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silveira Junior, Luiz Gonzaga da | - |
| Autor(es): dc.contributor | Souza Júnior, Paulo Antônio de | - |
| Autor(es): dc.creator | Viana, Arthur Oliveira | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:37:29Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:37:29Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/12725 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1020028 | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. | - |
| Descrição: dc.description | Processos de beneficiamento mineral como prospecção, pesquisa, lavra e beneficiamento mineral podem ganhar com processos mais ágeis de caracterização dos minérios. A caracterização, feita por métodos tradicionais em laboratório, é muito precisa, mas em geral apresenta deficiência de tempo. A análise de imagens hiperespectrais pode trazer resultados mais rápidos do que a análise tradicional em laboratório, entretanto, a precisão da caracterização ainda é um desafio a ser investigado. Estas dificuldades têm relação com fatores ambientais como iluminação e umidade, fatores amostrais como tamanho e homogeneidade dos grãos, e fatores de modelagem, como escolha de bandas espectrais, resolução de imagens e tipos de modelos para caracterização. Considerando os desafios citados, esta pesquisa objetivou responder questões relacionadas aos fatores de modelagem e, portanto, investigamos métodos de aprendizado de máquina para estimar o teor de ferro em amostras de minérios de ferro com base em comprimentos de onda de imagens hiperespectrais na região do Visible and near infrared (VNIR) entre 400 e 1000 nm; realizamos uma seleção dos atributos mais relevantes para o modelo e validamos os resultados com o uso de métricas de avaliação estatísticas. O desempenho dos modelos manifestou resultados constantes, que apresentam baixa variância e dispersão e com precisão de estimação dos teores de ferro acima de 90% utilizando Random Forests (RF) e Multilayer Perceptrons (MLP). | - |
| Descrição: dc.description | Mineral processing processes such as mineral exploration activities can gain from more agile processes for characterizing ores. The characterization, carried out by traditional methods in the laboratory, is very accurate, but in general it is time deficient. The analysis of hyperspectral images can bring faster results than traditional laboratory analysis, however, the accuracy of the characterization is still a challenge to be investigated. These difficulties are related to environmental factors such as lighting and humidity, sample factors such as grain size and homogeneity, and modeling factors, such as choice of spectral bands, resolution of images and types of models for characterization. Considering the challenges mentioned, this research aimed to answer questions related to the modeling factors and therefore, we investigated machine learning methods to estimate the iron content in iron ore samples based on wavelengths of hyperspectral images in the Visible and near infrared region (VNIR) between 400 and 1000 nm; most relevant attributes for the model and we validate the results with the use of statistical evaluation metrics. The performance of the models showed constant results, which present low variance and dispersion and with iron dosage estimation accuracy above 90% using Random Forests (RF) and Multilayer Perceptrons (MLP). | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | aberto | - |
| Direitos: dc.rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 31/08/2020 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Minas e recursos minerais - caracterização mineral | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Imagem hiperespectral | - |
| Título: dc.title | Estimando teores de ferro em minérios : uma investigação com métodos de aprendizado de máquina e imagens hiperespectrais. | - |
| Título: dc.title | Estimating iron content in ores : an investigation with machine learning methods and hyperspectral images. | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
Não existem arquivos associados a este item.
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma:
- O Termo de Uso pode ser modificado pela CAPES a qualquer tempo, sem necessidade de notificação prévia, sendo que tais modificações serão válidas a partir da data de sua veiculação neste portal;
- Para aprovação de cadastro do usuário ao sistema, a CAPES pode requisitar o fornecimento de informações, haja vista a política de segurança adotada, objetivando resguardar a segurança dos usuários nesse ambiente virtual;
- O usuário aceita e declara compreender que, em razão do peculiar ambiente da Internet, a CAPES não poderá garantir que o acesso ao site seja livre de erros ou problemas decorrentes de casos fortuitos, internos ou externos, casos de força maior ou ainda de outros casos não inteiramente sujeitos a controle direto dos administradores do site e, portanto o usuário se obriga a isentar a CAPES de quaisquer reclamações ou indenizações. A CAPES também não se responsabiliza por interrupções, interceptações, invasões, disseminação de vírus ou outros atos ilícitos, típicos e atípicos de ambiente virtual, e de web, dos quais a CAPES não tenha tido intenção deliberada de participar ou praticar;
- O usuário aceita e declara compreender que qualquer texto, marca, áudio, imagem, ou conteúdo veiculados no site são protegidos por direitos de propriedade intelectual o qual deve ser respeitado de acordo com a licença concedida pelo respectivo detentor dos referidos direitos, sob pena de apuração das responsabilidades cabíveis;
-
Desta forma a CAPES se exime de toda e qualquer responsabilidade por eventuais perdas, danos e prejuízos de qualquer natureza decorrentes:
- Do descumprimento da lei, da moral e dos bons costumes, como consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da infração aos direitos de propriedade intelectual e industrial, segredos empresariais, compromissos contratuais de qualquer tipo, direitos à honra, à intimidade pessoal e familiar, à imagem das pessoas, direitos de propriedade e de toda e qualquer natureza pertencentes a um terceiro por consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da falta de veracidade, precisão, exatidão, pertinência e/ou atualidade dos conteúdos;
- Da inadequação para qual seja o propósito, ou da frustração, das expectativas geradas pelos conteúdos;
- Exceto quando mencionado explicitamente, ou quando se tratar de citação de material alheio ou ilustração, nos limites estabelecidos pela Lei 9.610/98, todo o Conteúdo textual original do Portal eduCAPES está disponível livremente para leitura, entre outros direitos, conforme definido na licença Creative Commons;
- A CAPES não se responsabiliza pelos comentários, opiniões, informações, depoimentos, mensagens, vídeos, textos, imagens, áudios ou qualquer outro tipo de conteúdo que sejam, postados, publicados e disponibilizados através do Portal eduCAPES pelos usuários, sendo a responsabilidade civil e criminal atribuída única e exclusivamente ao autor dos comentários, opiniões, informações, ou mensagens. Todo o conteúdo publicado por usuários são de responsabilidade exclusiva dos mesmos e de caráter completamente independente, sendo que todo e qualquer tipo de opinião, ideal e/ou posição expressados não refletem necessariamente o ponto de vista e a posição do Portal eduCAPES e/ou da CAPES. A CAPES se reserva o direito de armazenar as informações destes autores e/ou Usuários, a fim de viabilizar sua identificação;
- O usuário aceita e declara compreender que a CAPES poderá disponibilizar no Portal eduCAPES, links de acesso para outros sites e endereços virtuais administrados, controlados ou operados por terceiros. Qualquer site conectado a partir do eduCAPES não está sob o controle da CAPES;
- A CAPES não assume nenhuma responsabilidade ou obrigação por qualquer informação, comunicação ou material encontrado em tais sites, ou em qualquer site conectado a tais sites. A CAPES não assume qualquer responsabilidade pelos serviços ou funcionalidades ali dispostos, sendo a decisão de utilização e a forma de relacionamento com os mesmos de exclusiva responsabilidade do usuário, que inclusive isenta a CAPES de fiscalizar o conteúdo ou zelar pela integridade de tais sites ou endereços virtuais.
- O usuário aceita e declara compreender que o acesso a determinadas áreas do site será restrito. Para acessá-las, o usuário deverá fazer o login e cadastrar uma senha de acesso. A senha é individual, sigilosa e intransferível, sendo o usuário o único responsável pela guarda da mesma. O usuário assume toda e qualquer responsabilidade pelo mau uso ou pela utilização da senha por terceiros;
- A CAPES reserva o direito de excluir o cadastro, de excluir o material submetido ou proibir o acesso do usuário ao portal eduCAPES no caso de qualquer abuso ou indício de prática ilícita no uso do site ou de qualquer uso não autorizado ou proibido pelo usuário, nos termos da legislação brasileira;
- As condições estabelecidas no Termo de Aceite e Uso do Site são regidas pela lei brasileira. Sob nenhuma circunstância o usuário deverá violar qualquer lei usando o portal eduCAPES para propósitos que incluam, mas não limitados a isso, difamação ou perturbação de outros, violação de direitos de propriedade intelectual ou de terceiros, envio de material obsceno ou ofensivo, vírus, arquivos corrompidos, ou outros programas que poderiam danificar ou alterar este site ou os computadores de empresa ou de terceiros;
- A CAPES reserva o direito de retirar qualquer conteúdo que infrinja a lei, a moral e os bons costumes nos termos da legislação vigente e também na hipótese de o conteúdo não se coadunar com as finalidades educativas do Portal. A CAPES garante o direito de defesa e contraditório dos usuários. O usuário reconhece que o material enviado por terceiros, que não a CAPES, não é endossado pela mesma.
Concordo e desejo baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo