• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.3.2009.tde-12082010-113757
Document
Author
Full name
Itamar Magno Barbosa
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2009
Supervisor
Committee
Del Moral Hernandez, Emilio (President)
Boscarioli, Clodis
Kogler Júnior, João Eduardo
Petroni, Sérgio Luis Graciano
Seabra, Antonio Carlos
Title in Portuguese
Estudo das dispersões metrológicas em redes neurais artificiais do tipo Multilayer Perceptrons através da aplicação em curvas de calibração.
Keywords in Portuguese
Ajuste de funções
Calibração
Curva de calibração
Dispersão numérica
Ensaio
Instrumentação
Medição
Multilayer Perceptrons
Abstract in Portuguese
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.
Title in English
Study of metrological dispersions in Mulltilayer Perceptrons, one type of artificial neural networks, through calibration curve application.
Keywords in English
Calibration
Calibration curve
Function fitting
Instrumentation
Measurement
Metrological dispersion
Multilayer Perceptrons
Test
Abstract in English
The present study investigates metrological dispersions in fitting partially or totally unknown functions. An alternative method is the application of a multilayer perceptron neural network used here to fit functions. The fitting functions are calibration curves from calibration indications of measurement systems or instruments. These curves hold metrological properties and establish a link between elements of Metrological theory and elements of Computing Intelligence theory: the Multilayer Perceptrons. An external balance of aerodynamic forces and moments and an electronic tongue applied in the measurement of cation concentrations were the measurement systems used to apply the concepts of this alternative methodology. This thesis proposes improvements in the accuracy of fitting calibration curves considering the following factors: influence quantities, uncertainties about target values, tendency of hidden or not solved systematic errors and metrological performance functions. The measurement quality indicator or the laboratory metrological competence indicator is established by uncertainty values and the calibration curve is the starting point for the calculation of these values. The establishment of this curve is one of the difficulties in assessing uncertainties and the curve itself is an uncertainty source. Therefore, a careful and meticulous methodology is necessary in curve approximation, which explains the strategic importance of this work. Metrological dispersions have connotation of uncertainty in measurements and are the basis for calculating their numerical values, the performance functions can represent metrological dispersions and the opposite is also true: the standard uncertainty can be a performance function. Making a synthesis, this thesis demonstrates how computing intelligence theory takes into account the metrological theory and vice versa, in the elements of these theories that were discussed in the present study.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2010-08-31
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
Centro de Informática de São Carlos
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2020. All rights reserved.