@MASTERSTHESIS{ 2015:1973362400,
 	title = {Avaliação da Predição de Algoritmos de Treinamento
 Supervisionado de Redes Neurais Artificiais Aplicado a
 Qualidade de Biodiesel},
 	year = {2015},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/292",
 	abstract = "Para assegurar uma combustão eficiente e qualidade nas emissões, bem como a segurança no transporte e manuseio do biodiesel, a Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) institui, por meio da Resolução nº 14 de 2012, parâmetros de qualidade e especificações para esse biocombustível, e para isso diversos métodos oficiais ou alternativos podem ser utilizados. Na literatura, é possível identificar uma crescente utilização de métodos lineares e não- lineares no reconhecimento e classificação de padrões aplicados ao monitoramento da qualidade de biodiesel. Nesse contexto, as Redes Neurais Artificiais (RNAs) vêm se mostrando bastante viáveis, como ferramenta não   lineares, na predição de propriedades de biocombustíveis. O presente trabalho propõe avaliar a predição de propriedades de qualidade de biodiesel utilizando algoritmos de treinamento supervisionado de RNAs. De modo a contribuir com um estudo para se obter uma estrutura de rede com um algoritmo de treinamento que consiga bons resultados com melhor desempenho na predição. Por meio da predição das propriedades do biodiesel a partir da composição dos ésteres da matéria-prima, será possível avaliar a viabilidade da utilização de tal matéria-prima para a síntese de um biodiesel de qualidade. No presente trabalho obteve-se uma melhor arquitetura de RNA para predição de índice de iodo e viscosidade. Os resultados obtidos das simulações mostraram que as RNAs são uma tecnologia que pode ser utlizada para predizer essas propriedades, como outras relacionadas a composição de ésteres de ácidos graxos.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}