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BIBLIOTECA DO INSTITUTO DE QUÍMICA
UNICAMP

 
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
 
Autor: Balbinot, Leoberto
Título: Mapas Auto-Organizáveis na Classificação de Dados em Química Analítica
Ano: 2003
Orientador: Prof. Dr. Ronei Jesus Poppi
Departamento: Química Analítica
Palavras-chave: Redes neurais, Quimiometria, Infravermelho, Emissão atômica
Resumo: Redes neurais artificiais são algoritmos que tentam imitar o comportamento do cérebro humano. Mapas auto-organizáveis (SOM) de Kohonen consistem de um tipo de rede neural artificial não-supervisionada constituída por uma única camada de neurônios. Seu objetivo é projetar dados de alta dimensão num espaço de dimensão reduzida, sendo útil na classificação e visualização da dados de alta dimensão. Neste trabalho foram realizadas três aplicações de SOM: algas, polímeros e solos. Na primeira aplicação, um conjunto de 11 amostras de algas abrangendo 11 espécies e 2 grupos taxonômicos foi estudado. Os sinais analíticos usados são as concentrações de metais das algas, obtidos por ICP OES. Utilizaram-se dois métodos de abertura das algas: digestão sob microondas e por ultra-som. A classificação distinguiu as algas em função de seus grupos taxonômicos, assim como demonstrou que os dois métodos de abertura são diferentes. Na segunda aplicação foi estudada a degradação de poliolefinas pigmentadas (empregadas na confecção de pára-choques automotivos) através de dados obtidos por FTIR. Analisou-se o efeito de um dos constituintes da formulação quanto à sua natureza fotoquímica: negro de fumo comum (NFcm) e condutor (NFcd). O estudo indicou a formulação mais fotoestável e sugeriu uma sinergia entre o NFcd e o pigmento TiO2, presentes na formulação mais estável. Na terceira aplicação parâmetros físicos, químicos e biológicos de solos foram utilizados para avaliar as suas qualidades e o efeito sobre eles dos manejos orgânico e convencional. No manejo convencional emprega-se defensivos e fertilizantes sintéticos, enquanto que na agricultura orgânica utilizam-se materiais naturais. O uso de SOM permitiu a distinção dos solos em função do emprego ou não do manejo e do seu tipo. O estudo mostrou maior conservação dos solos cujo manejo é orgânico, assim como correlações entre parâmetros, e entre parâmetros e tipos de manejos.
Abstract: Artifical neural networks (ANN) attempt to imitate the human brain behaviour. Kohonen self-organizing maps (SOM) consist of a kind of unsupervised ANN formed by a single layer of neurons. It projects high-dimensional data into a low-dimensional space; it is used for classification and visualization of high-dimensional data sets. This work reports three SOM applications: algaes, injection molded copolymers and soils. In the first application, an 11 samples algae set belonging to 11 species and two taxonomic groups were analyzed. The data used correspond to the algaes metal concentrations, obtained by means of ICP OES. Two different methods to extract metals were tested: microwave digestion and ultra-sound. Classification has distinguished algaes by considering their taxonomic groups and demonstrated that the two sample preparation methods are, in fact, different. The second application is a study of the photostabilization of injection molded co-polymers containing TiO2, whose formulation is used on car bumpers, with data generated by FTIR. One analysed the effect of a constituent with relation to its photochemistry nature: conducting (CCB) and non conducting (CB) carbon black. It was found the more photostable formulation, as well as the results has pointed to a synergism effect between CCB and TiO2 present in the more stable formulation. In the third application chemical, physical and biological soil parameters were used to evaluate its quality and the organic and conventional practices of management. Conventional practices use synthetic defensives and fertilizers, while organic agriculture employs only natural materials. SOM has allowed the distinction between presence or absence of soil management, and their types. The results showed better conservation of soils with organic management, as well as correlations among parameters and among parameters and managements were identified.
Arquivo (Texto Completo): vtls000318504.pdf ( tamanho: 4,35MB )

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