CaracterizaÃ§Ã£o de PetrÃ³leo por Espectroscopia no Infravermelho ...

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corrigidos. Partindo de um novo conjunto de pesos, o processo iterativo continua, atéque seja obtido um valor de erro ou desvio adequado.A figura 7 mostra o processo de treinamento por retro-propagação de erros, numarede de três camadas. W 1 , W 2 e W 3 representam os conjuntos de pesos da primeira,segunda e terceira camadas, respectivamente.Figura 7. Diagrama esquemático do treinamento por retropropagação de erros18
3.2.2.1. USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA CALIBRAÇÃOMULTIVARIADA DE DADOS ESPECTROMÉTRICOSA calibração por Redes Neurais Artificiais deve ser considerada sempre que oconjunto de dados for não-linear [14]. Métodos de calibração como a regressão linearmúltipla (MLR), a regressão por componentes principais (PCR) e a regressão pormínimos quadrados parciais (PLS) são preferíveis quando as relações são lineares,pois fornecem resultados satisfatórios e são métodos rápidos, menos complexos e maisfacilmente entendidos. Uma observação nos resíduos obtidos nesses métodos podeindicar a ocorrência de uma relação não-linear, que sugere o uso de métodos como aANN.Algumas características importantes das calibrações desenvolvidas por ANN são[14, 15]:- Flexibilidade: por se tratar de um método não-paramétrico, não requer aexistência de um modelo definido, que possa ser entendido do ponto de vista químico.Essa é uma vantagem ainda maior no caso de calibrações com dados deespectroscopia NIR, visto que a excessiva sobreposição de bandas espectrais impede odesenvolvimento desse modelo bem definido. Entretanto, se não houver cuidado, aflexibilidade apresentada pode produzir um sobreajuste nos dados de calibração,resultando numa menor robustez do modelo.- Possibilidade de modelar relações lineares: ANN pode modelar dados lineares,com desempenho comparável aos métodos de regressão lineares como PLS e PCR.Todavia, conforme já mencionado, os métodos lineares são mais adequados nessescasos, por evitarem o sobreajuste dos dados e por serem mais facilmente interpretados.- Robustez dos modelos desenvolvidos: As calibrações desenvolvidas por ANNsão bastante robustas no sentido de que seu desempenho sofre pequena alteração napresença de quantidades crescentes de ruído, ao contrário das calibraçõesdesenvolvidas por PLS, por exemplo.19
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O uso da técnica de calibração p
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8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS1. S
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24. SACORAGUE, L.A. Avaliação de
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