Aplicação de Redes Neurais Artificiais na Classificação de Padrões Posturais em Crianças Respiradoras Bucais e Nasais

A respiração é a primeira função vital desenvolvida por ocasião do nascimento, estabelecendo-se como principal função do organismo. A respiração bucal crônica pode provocar alterações posturais, além de incitar um menor esforço do músculo diafragma. Este artigo tem por objetivo apresentar resultados sobre a aplicação de um modelo de rede neural artificial não-supervisionado, especificamente o mapa auto-organizável (self-organizing map, SOM), para auxiliar no diagnóstico e na avaliação da evolução clínica da postura de crianças respiradoras bucais e nasais. Apresentamos como padrão de entrada ao SOM as variáveis de postura e distância da excursão do músculo diafragma de 30 crianças respiradoras bucais e 22 crianças respiradoras nasais. O SOM apresentou taxa de acerto de 95% no diagnóstico de crianças respiradoras bucais e nasais. Da topologia resultante foi possível definir categorizações da postura dos pacientes

Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte

Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar uma rede neuro-fuzzy, baseada no algoritmo LOLIMOT, para a predição da temperatura retal de frangos de corte. A rede neuro-fuzzy foi desenvolvida com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar (T), umidade relativa (UR) e velocidade do ar (V), tendo como variável de saída, a temperatura retal (TR). Para a confecção da rede foram utilizadas funções de pertinência do tipo gaussiana (funções peso) com desvio padrão de 0,33. O número de partições do espaço de entrada adotado pelo modelo foi igual a 10. A rede neuro-fuzzy foi desenvolvida no ambiente computacional SCILAB 4.1. Resultados experimentais mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos foi de 0,11 °C. A rede neuro-fuzzy se apresenta como um sistema inteligente híbrido satisfatório para a predição da temperatura retal de frangos de corte, agregando características da lógica fuzzy baseada na teoria dos conjuntos fuzzy, às redes neurais artificiais