Caracterização de Petróleo por Espectroscopia no Infravermelho ...

- Dificuldade de interpretação: Os modelos desenvolvidos por ANN são de difícilinterpretação, especialmente quando comparados a métodos lineares como PLS ouPCR. Isso deve-se ao fato que as diferentes operações realizadas sucessivamente nasdiversas camadas da rede impedem a dedução de expressões analíticas simples entreos parâmetros de entrada e saída.- Longo tempo de processamento requerido: as calibrações por ANN demandammaior tempo de processamento por se tratar de um método iterativo, especialmentepara a solução de problemas difíceis em redes com configurações mais complexas.As etapas para o desenvolvimento de uma calibração por ANN podem ser assimresumidas [14,15,16]:- Detecção de não-linearidade: visto que a técnica ANN aplica-se melhor acalibrações não-lineares, a primeira etapa consiste na detecção de não-linearidade.Uma maneira simples para tal é traçar a propriedade de interesse versus as diferentesvariáveis medidas ou as combinações dessas variáveis na forma de escoresprovenientes de uma Análise de Componentes Principais (PCA). Podem também serconstruídos modelos utilizando técnicas lineares, como MLR, PCR ou PLS e observaros resíduos versus as variáveis de entrada (X) ou versus a resposta experimental (Y).- Detecção de pontos discrepantes (outliers): A observação dos dados, tanto dasvariáveis de entrada (X), quanto da resposta experimental (Y), pode indicar a presençade pontos discrepantes. Uma avaliação visual dos espectros coletados e dos gráficosde escores de uma avaliação PCA, juntamente com a observação do valor de leveragede cada amostra, pode auxiliar na indicação de outliers. Para avaliar a presença depontos discrepantes na relação X-Y, pode ser construído um modelo utilizando PLS, porexemplo, e observar a posição das amostras no gráfico de resíduos versus leverage.Os pontos detectados como discrepantes nesse procedimento não devem sereliminados de imediato visto que um outlier observado num modelo linear pode não seconfirmar num modelo não-linear. A confirmação do ponto discrepante deve ser feitaatravés da avaliação do desempenho do modelo não-linear com a presença da amostrasuspeita.20