Aplicação de redes neurais ART e análise de textura para a classificação do estado de alteração de agregados minerais (original) (raw)
Revista de Informática Teórica e Aplicada
Uma nova abordagem para identificação do estado de alteração de agregados minerais destinados à obras de construção civil é apresentada. Tal identificação é de fundamental importância para evitar insucessos e ocorrência de defeitos prematuros na realização de obras que podem ser atribuídos à qualidade do agregado utilizado quanto ao seu estado de alteração. Técnicas de processamento de imagens são empregadas para aquisição dos histogramas dos canais de cor das imagens, seguidos do cálculo da entropia dos histogramas que fornece as características principais para a classificação. Finalmente, um modelo de aquisição de conhecimento incremental e de classificação que emprega redes neurais ART (Adaptive Resonance Theory) é construído para automatizar o processo de classificação. O modelo de classificação é organizado em duas etapas. Na primeira etapa, os agregados são classificados como alterados e não alterados, e em uma segunda etapa, o grupo de agregados alterados é classificado quanto ao grau de alteração. O modelo proposto apresenta resultados de classificação melhores quando comparados com aqueles obtidos através de outros algoritmos de classificação.
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