Uma Aplicação Híbrida de Sistemas Neuro-Fuzzy combinado com Análise de Sensibilidade para a Estimativa de Parâmetros em Problemas Inversos em Transferência Radiativa

Resumen

Problemas inversos são muito suscetíveis a erros, devido aos ruídos que estão sempre presentes em dados experimentais. Portanto, o tratamento é essencial na formulação e solução de tais problemas. Assim, um sistema de inferência que combina uma medida dessa ambiguidade é necessário e seja compreensível e apropriadamente interpretada pelo usuário. Neste contexto, a lógica fuzzy, que se baseia na capacidade do ser humano de lidar com dados imprecisos e vagos, oferece uma maneira de lidar com este problema. Neste trabalho tal abordagem é aplicada em conjunto com redes neurais artificiais em sistemas neuro-fuzzy híbridos, na solução de um problema de transferência radiativa inverso. Propõe-se uma metodologia para estimar as propriedades radiativas (o albedo simples, a espessura óptica e as refletividades difusas), a partir dos valores das intensidades de radiação que sai do meio participante, usando uma abordagem híbrida de sistemas neuro-fuzzy, que combina o uso de sistemas de inferência fuzzy com redes neurais artificiais. Observou-se que a solução com sistemas neuro-fuzzy, conduz a resultados de baixa qualidade, quando os dados com baixa sensibilidade são utilizados. Uma análise de sensibilidade foi utilizada e o sistema neuro-fuzzy híbrido foi então construído utilizando os dados com maiores sensibilidades. Uma melhoria significativa foi então obtida a partir de diferentes casos de teste na solução deste problema