Estudo das dispersões metrológicas em redes neurais artificiais do tipo Multilayer Perceptrons através da aplicação em curvas de calibração.

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Barbosa, Itamar Magno
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Ajuste de funções; Calibração; Calibration; Calibration curve; Curva de calibração; Dispersão numérica; Ensaio; Function fitting; Instrumentação; Instrumentation; Measurement; Medição; Metrological dispersion; Multilayer Perceptrons; Test
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-12082010-113757/

Este trabalho é um estudo das dispersões metrológicas em aproximações de funções tidas como não conhecidas ou não totalmente conhecidas. A metodologia alternativa para esse fim são as redes neurais artificiais do tipo Multilayer Perceptrons (MLP), aqui utilizadas como aproximadoras de funções. As funções aproximadas são curvas de calibração decorrentes de indicações de instrumentos ou sistemas de medição numa calibração. Essas curvas levam consigo propriedades metrológicas e possuem, neste trabalho, papel de ponte entre os elementos considerados da teoria metrológica e os elementos considerados da teoria da Inteligência Computacional: as Multilayer Perceptrons (MLPs). Uma balança externa de medição de esforços aerodinâmicos e uma Língua Eletrônica (LE), aplicada na medição da concentração de cátions, foram os meios de aplicação dos conceitos dessa metodologia alternativa. As proposições desta tese visam implementar melhorias na exatidão do ajuste das curvas de calibração por meio da consideração dos seguintes fatores: grandezas de influências, incertezas nos Valores Objetivos (VOs), tendência de medição de erros sistemáticos ocultos ou não solvidos e indicadores de desempenho metrológicos. A indicação da qualidade na medição ou a indicação da competência metrológica de um laboratório de calibração é estabelecida pelos valores das incertezas, e a curva de calibração é o ponto de partida para os cálculos desses valores. Visto que o estabelecimento dessa curva é uma das dificuldades para o cálculo das incertezas e a própria curva é uma fonte de incerteza, sua aproximação requer uma a cuidadosa e meticulosa metodologia, daí a importância estratégica deste trabalho. As dispersões metrológicas possuem conotação de incertezas nas medições e elas são a base para a determinação de seu valor numérico; assim, os indicadores de desempenho podem representar essas dispersões e a recíproca também é verdadeira: a incerteza padrão pode ser um dos indicadores de desempenho. Sintetizando, nesta tese é mostrado de que forma a teoria da inteligência computacional adentra na teoria da metrologia e vice versa, nas esferas dos elementos aqui considerados.