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Generalidades sobre Redes Neurais Artificiais (RNA). Importância e perspectiva do uso de RNA na solução de problemas Agricultura Tropical. Conceitos básicos: Elementos de processamento; Conexão; Função de ativação - Tipos. Estruturas de redes neurais artificiais. Modelo de neurônio biológico. Modelo de neurônio artificial. Estrutura de RNA multi-neurônios/multi-fileiras. Redes recorrentes. Redes não-recorrentes. Rede ADALINE: Estrutura; Separabilidade linear; Capacidade. Rede MADALINE: Estrutura; Aprendizado através do algoritmo Widrow-Hopf. Treinamento: Treinamento supervisionado; Treinamento não-supervisionado. Algoritmo Back-Propagation. Memória associativa: Fundamentos básicos; Rede de Hopfield; Rede de Hamming; Memória Bi-associativa. Outras configurações. Softwares utilizados: Neural, R Code e MatLab. Exemplos da aplicação do conceito de RNA em sistemas agrícolas em ambiente tropical.

[01] WASSERMAN, P.D. "Neural Computing - Teory and Practice", Van Nostrand Reinhold, 1989. [02] LIPPMANN, G. A. "An Introduction to Computing With Neural Nets", IEEE ASSP MAGAZINE, April 1987, pp.4-22. [03] WIDROW, B. and LEHR, M. "30 Years and Adaptive Neural Networks: Percetron, Madaline, and Backpropagation", Proceedings of the IEEE, Vol. 78, No 9, September 1990, pp. 1415-1442. [04] ARTIGOS dos principais periódicos e revistas especializadas versando sobre o assunto.