Clusterização, Classificação e Predição de "Pré-Efeito Anódico" de cuba de redução de alumínio primário

  • Bruno N. M. S. Conte UFPA
  • Thiago N.M. S. Conte UFPA
  • Roberto C. L. de Oliveira UFPA

Resumo


Aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados em áreas que demandam alta tecnologia como os setores aeroespacial, automotivos e de energia tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de comportamento. Uma RNA junto com algoritmos de clusterização foram, então, utilizados para modelar computacionalmente padrões da ocorrência do pré-efeito anódico do forno da indústria de redução de alumínio. Os dados de entrada utilizados na classificação constituem-se da coleta de uma empresa brasileira, internacionalmente reconhecida pelos padrões de qualidade do metal produzido. Os resultados obtidos demonstram boa aproximação das simulações frente aos dados experimentais.

Referências

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Publicado
09/07/2019
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CONTE, Bruno N. M. S.; CONTE, Thiago N.M. S.; DE OLIVEIRA, Roberto C. L.. Clusterização, Classificação e Predição de "Pré-Efeito Anódico" de cuba de redução de alumínio primário. In: SEMINÁRIO INTEGRADO DE SOFTWARE E HARDWARE (SEMISH), 46. , 2019, Belém. Anais do XLVI Seminário Integrado de Software e Hardware. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, july 2019 . p. 93-100. ISSN 2595-6205. DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2019.6570.