(untitled) (Revista OMNIA Exatas, 2011)
Este plano de pesquisa visa um estudo dos principais conceitos e arquiteturas das Redes Neurais Artificiais bem como o desenvolvimento prático destes conceitos. Para o desenvolvimento prático presente neste estudo utiliza-se um problema proposto em referencia bibliográfica, assim implementa-se uma aplicação na plataforma de desenvolvimento Borland Delphi 7 para reconhecimento e classificação de dígitos, proposta pelo autor Luciano Frontino de Medeiros, no livro “Redes Neurais em Delphi”. Para o desenvolvimento da aplicação utiliza-se uma rede neural do tipo MLP (Mult Layer Perceptron), através de um componente chamado TMLP, que se consiste na implementação do conceito do algoritmo MLP para uso em qualquer aplicação na plataforma Borland Delphi 7. Os dados que serão apresentados para a rede neural no processo de treinamento, e no processo de teste serão armazenados em uma tabela de banco de dados do tipo paradox, para facilitar a manipulação das imagens. Assim temos uma etapa antes de inicializar os procedimentos com a rede neural para cadastrar os padrões de imagens de entrada, e também para os padrões de imagens de teste. Então o aplicativo em questão será composto por duas etapas. A primeira etapa será a etapa de apresentar os dados de entrada (imagens de dígitos) para treinamento da rede neural, a fim de adquirir experiência e armazenar os padrões dos números para uma futura identificação. A segunda etapa consiste em executar um teste para verificação do aprendizado da rede neural, através da apresentação de imagens de dígitos diferentes dos padrões apresentados no processo de treinamento, e obter a identificação de cada número respectivamente. Devo lembrar que no processo de treinamento e no processo de teste será realizada uma varredura em todas as imagens cadastradas na tabela paradox, tanto para adquirir conhecimento sobre os padrões, como também para identificação dos padrões. Assim através da varredura será possível identificar e classificar cada dígito e fazer o processo de reconhecimento.