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Título: Utilização de redes neurais artificiais para classificação de farinha de trigo em uma indústria de biscoitos e massas
Título(s) alternativo(s): Use of artificial neural networks for wheat flour classification in a cookie and pasta industry
Autor(es): Spancerski, Jandrei Sartori
Orientador(es): Santos, José Airton Azevedo dos
Palavras-chave: Redes neurais (Computação)
Farinha de trigo
Pesquisa industrial
Neural networks (Computer science)
Flour
Research, Industrial
Data do documento: 23-Nov-2020
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Medianeira
Citação: SPANCERSKI, Jandrei Sartori. Utilização de redes neurais artificiais para classificação de farinha de trigo em uma indústria de biscoitos e massas. 2020. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2020.
Resumo: Atualmente, o ambiente altamente competitivo impõe as empresas alimentícias à otimização de seus processos. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo classificar, por meio de redes neurais artificiais, as farinhas de trigo de uma indústria de biscoitos e massas. A base de dados, disponibilizada pela empresa, apresenta 7666observações. Um modelo de classificação, baseado em Redes Neurais MLP (Multilayer Perceptron), foi implementado na linguagem Python. Para determinação dos hiperparâmetros, da rede neural, foram testados 11664 modelos.Observou-se, dos resultados obtidos, que o modelo com os hiperparâmetros otimizados apresenta, na classificação da farinha de trigo, uma acurácia maior que 95%.
Abstract: Currently, the highly competitive environment requires food companies to optimize their processes. In this context, this work aims to classify, using artificial neural networks, wheat flour from a biscuit and pasta industry. The database, made available by the company, presents 7666 observations. A classification model, based on MLP Neural Networks (Multilayer Perceptron), was implemented in the Python language. To determine the hyperparameters of the neural network, 11664 models were tested. From the results obtained, it was observed that the model with the optimized hyperparameters presents in the classification of wheat flour, an accuracy greater than 95%.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25456
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