Aplicação de redes neurais ART e análise de textura para a classificação do estado de alteração de agregados minerais

Authors

  • Luciano Jose Senger Universidade Estadual de Ponta Grossa
  • Lilian Tais de Gouveia Instituto de Física de São Carlos

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.9644

Abstract

Uma nova abordagem para identificação do estado de alteração de agregados minerais destinados à obras de construção civil é apresentada. Tal identificação é de fundamental importância para evitar insucessos e ocorrência de defeitos prematuros na realização de obras que podem ser atribuídos à qualidade do agregado utilizado quanto ao seu estado de alteração. Técnicas de processamento de imagens são empregadas para aquisição dos histogramas dos canais de cor das imagens, seguidos do cálculo da entropia dos histogramas que fornece as características principais para a classificação. Finalmente, um modelo de aquisição de conhecimento incremental e de classificação que emprega redes neurais ART (Adaptive Resonance Theory) é construído para automatizar o processo de classificação. O modelo de classificação é organizado em duas etapas. Na primeira etapa,  os agregados são classificados como alterados e não alterados, e em uma segunda etapa, o grupo de
agregados alterados é classificado quanto ao grau de alteração. O modelo proposto apresenta resultados de classificação melhores quando comparados com aqueles obtidos através de outros algoritmos de classificação.

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Author Biographies

Luciano Jose Senger, Universidade Estadual de Ponta Grossa

&uciano José Senger possui graduação em Bacharelado Em Informática pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (1995), mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (1997) e doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (2005). Atualmente é professor adjunto da Universidade Estadual de Ponta Grossa. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Computação Paralela Distribuída, atuando principalmente nos seguintes temas: computação paralela, redes de computadores, avaliação de desempenho e sistemas distribuídos.

Lilian Tais de Gouveia, Instituto de Física de São Carlos

Lilian Tais de Gouveia possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (1998), mestrado em Engenharia de Transportes pela Universidade de São Paulo (2001) e doutorado em Engenharia de Transportes pela Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Engenharia Civil, com ênfase em Infra-Estrutura de Transportes, atuando principalmente nos seguintes temas: materiais de pavimentação e especificações Superpave. Atualmente realizando pós-doutorado no IFSC, na área de processamento de imagens.

Published

2011-03-16

How to Cite

Senger, L. J., & de Gouveia, L. T. (2011). Aplicação de redes neurais ART e análise de textura para a classificação do estado de alteração de agregados minerais. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 17(1), 31–51. https://doi.org/10.22456/2175-2745.9644

Issue

Section

Regular Papers