Uso de uma rede neural convolucional unidimensional para detecção de falhas em processos industriais - Loca, Antonio; Rauber, Thomas (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2019: Anais da XIX Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe, 2019)
Neste artigo é apresentado o uso de aprendizagem profunda - Deep Learning, no contexto de detecção de falhas em processos industriais. É empregada uma Rede Neural Artificial Convolucional composta por uma arquitetura de convolução 1D. Apresenta-se uma proposta de seleção de características baseada no coeficiente de correlação de postos de Spearman visando à obtenção de um sistema eficiente de identificação de falhas com desempenho otimizado em sinais unidimensionais. O simulador de processo químico Tennessee Eastman Process é utilizado a fim de avaliar o desempenho da solução.