NCE/UFRJ - LabIC - Laboratório de Inteligência Computacional

Sistema Neuro-Difuso Para Diagnóstico de Motores Através da Análise de Amostras de Óleo
« Autores »	Vianna, Gizelle K.; Thomé, Antonio C. G.
« Local e data »	Sociedade Brasileira de Automática, 2000
« Abstract »	The present paper describes a neuro-fuzzy hybrid system applied in the diagnosis of automobile engines, based on the analysis of oil samples. A relevance analysis has been done to select the most significant variables among the available ones, in order to classify the samples. Such relevance analysis is described in details along the present paper. Four different systems have been implemented: one pure neural system, and three different neuro-fuzzy systems. A detailed description of the neural and fuzzy systems is also presented, as well as the performance obtained by each one of them.
« Resumo »	Este artigo descreve um sistema híbrido neuro-difuso utilizado no diagnóstico de motores de automóveis, através da análise de amostras de óleo. Realizou-se uma análise de relevância para selecionar as variáveis mais significativas, dentre aquelas disponíveis, para a classificação das amostras. Esta análise está descrita de forma detalhada neste artigo. Foram implementados 4 diferentes sistemas: um sistema neural puro, e três diferentes sistemas neuro-difusos. Apresenta-se também a descrição detalhada do sistema neural e dos sistemas nebulosos, bem como o desempenho obtido por cada um deles.
« Download »	cba2000.pdf