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Palavras-Chaves
Resumo		Este trabalho descreve uma abordagem paraconsistente para o reconhecimento de dados meteorológicos, baseada em redes neurais paraconsistentes, aplicada a mineração de dados, especificamente para as variáveis de precipitação e temperatura dos ciclos sazonais (estação do ano), de acordo com as suas condições iniciais. A Lógica Paraconsistente descreve as ações lógicas das Redes Neurais Artificiais que são um conjunto de modelos de Neurônios Artificiais Paraconsistentes que são utilizados ao treinamento ou aprendizado de padrões. Aqui, A Rede neural Paraconsistente é revisada e seus elementos de processamentos, entradas e saídas são descritos. Os resultados apresentados são oriundos de uma rede neural paraconsistente desenvolvida para reconhecer os padrões meteorológicos que se encontram em um banco de dados disponível, neste caso, especificamente para apenas cinco regiões descritas da América do Sul que englobam mais as áreas do Brasil,Os dados de entradas são comparados por similaridades com as dados apreendidos e memorizados na Rede Neural Paraconsistente, esses dados são as variáveis que compõem os perfis do ciclo sazonal. Os resultados obtidos mostram a viabilidade, a usabilidade e a aplicabilidade do raciocínio paraconsistente na tomada de decisão relacionada à Previsão Climática.
Tema
FileName	(?)
e-Mail (login)		capsecretaria@gmail.com
open \| acessar \| baixar \| metadados \| rep: sid.inpe.br/mtc-m18@80/2010/07.21.13.58
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