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Para assegurar uma combustão eficiente e qualidade nas emissões, bem como a segurança no transporte e manuseio do biodiesel são especificados parâmetros de qualidade para esse biocombustível, e para isso diversos métodos oficiais ou alternativos podem ser utilizados. Na literatura, é possível identificar uma crescente utilização de métodos lineares e não-lineares no reconhecimento e classificação de padrões aplicados ao monitoramento da qualidade de biodiesel. Nesse contexto, as Redes Neurais Artificiais (RNAs) vêm se mostrando bastante viáveis, como ferramenta não ¿ lineares, na predição de propriedades de biocombustíveis. O presente livro mostra a avaliação da predição de propriedades de qualidade de biodiesel utilizando algoritmos de treinamento supervisionado de RNAs de modo a contribuir com um estudo para se obter uma ferramenta tecnológica (estrutura da RNA + algoritmo de treinamento) que consiga bons resultados com melhor desempenho na predição. Por meio da predição das propriedades do biodiesel a partir da composição dos ésteres da matéria-prima, será possível avaliar a viabilidade da utilização de tal matéria-prima para a síntese de um biodiesel de qualidade.
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