@MASTERSTHESIS{ 2007:1917479026,
 	title = {Comparação estatística de performance de métodos de redes neurais para sistema de olfação biológica},
 	year = {2007},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4478",
 	abstract = "Um dos sentidos humanos que apresenta vários aspectos que ainda precisam ser elucidados é o sentido do olfato. Para isto muitos pesquisadores vêm estudando este sentido para melhor entender como ocorre o processamento das informações até a etapa de reconhecimento feita pelo cérebro. Desses estudos muitas foram as teorias propostas sobre o funcionamento do sistema olfativo, onde seus autores procuram esclarecer como ocorre a recepção, análise e detecção do odor. Muitas pessoas ainda têm como ferramenta de trabalho seus próprios narizes. Nesse tipo de trabalho pessoas são treinadas para inalar e detectar odores. Esse trabalho é considerado exaustivo e de risco para o profissional que, por exemplo, pode vir a inalar gases tóxicos. Para solucionar esse problema foram criados sistemas que simulam o nariz biológico. Esses sistemas são chamados de narizes artificiais. O nariz artificial é um equipamento formado por sensores e um sistema de reconhecimento de padrões. Os sensores são responsáveis por captar do meioexterno os sinais de odor. O sistema de reconhecimento de padrões é utilizado para classificar os sinais enviados pelos sensores e apresentar um resultado. No presente trabalho, foram utilizadas as técnicas de redes neurais artificiais para o reconhecimento de padrões. Pois essas técnicas são não-paramétricas e geralmente são não-lineares. A utilização de redes neurais artificiais como sistema de reconhecimento de odor tem sido bastante vantajosa. Elas têm a capacidade de trabalhar com dados não-lineares, possuem capacidade de adaptação, são tolerantes a erros e a ruídos e também possuem processamento paralelo. Foram utilizadas as redes MLP, RBF e PNN para o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de odor baseado em um modelo do sistema olfativo biológico e seus resultados foram comparados, utilizando o teste de Wilcoxon, com os respectivos modelos de redes sem a adaptação ao modelo biológico.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}