Autor: DE VITERBO V. D.

Orientador: BELCHIOR J. C.

Outros autores: ;

Linhas de pesquisa no CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA / QUÍMICA TEÓRICA

Unidade: INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS
Departamento: QUÍMICA

Palavras-Chave: NEURO-FUZZY - REDES NEURAIS ARTIFICIAIS - ARTEFATOS DE PAPEL

A preservação de artefatos de importância cultural requer o conhecimento de mecanismos de degradação de materiais diferentes em função de várias condições físicas e/ou químicas. O conhecimento sobre a composição química de objetos, o desenvolvimento de produtos, processos e tratamentos para garantir a preservação e a avaliação da condição do material desses objetos determinam o procedimento para a preservação apropriada. Técnicas de inteligência artificial tais como redes neurais e lógica "fuzzy" são eficientes para o estudo de sistemas complexos. No presente estudo utilizou-se uma Neuro- "Fuzzy" (NF) para classificar o estado de conservação de papéis usados em artefatos históricos. Quatro classes diferentes foram usadas: boa, regular, ruim e péssima. Estas classes foram consideradas para definir a qualidade de papel. Um conjunto de amostras (57) de papel foram artificialmente preparadas por um especialista e cada amostra foi representada por cinco propriedades químicas diferentes: GP (grau de polimerização da celulose), pH (pH de extrato aquoso de papel), TIO (tempo de indução oxidativa), [M] (concentração de íons de metais de transição) e [Cm] (concentração de marcadores químicos). Modelou-se a NF considerando 45 amostras de papel as quais foram usadas para o treinamento da neuro-"fuzzy". Após a etapa de treinamento, 12 condições de papel de classificações desconhecidas e não usadas no treinamento foram apresentadas à NF para testes de validação. A NF apresentou um resultado cuja probabilidade de acerto foi satisfatória. Os resultados obtidos na classificação dos papéis apresentaram um acerto de 100% .

Apoio: CNPq/FAPEMIG.p>