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Uma nova abordagem para identificacao do estado de alteracao de agregados minerais destinados a obras de construcao civil e apresentada. Tal identificacao e de fundamental importância para evitar insucessos e ocorrencia de defeitos prematuros na realizacao de obras que podem ser atribuidos a qualidade do agregado utilizado quanto ao seu estado de alteracao. Tecnicas de processamento de imagens sao empregadas para aquisicao dos histogramas dos canais de cor das imagens, seguidos do calculo da entropia dos histogramas que fornece as caracteristicas principais para a classificacao. Finalmente, um modelo de aquisicao de conhecimento incremental e de classificacao que emprega redes neurais ART (Adaptive Resonance Theory) e construido para automatizar o processo de classificacao. O modelo de classificacao e organizado em duas etapas. Na primeira etapa,  os agregados sao classificados como alterados e nao alterados, e em uma segunda etapa, o grupo de agregados alterados e classificado quanto ao grau de alteracao. O modelo proposto apresenta resultados de classificacao melhores quando comparados com aqueles obtidos atraves de outros algoritmos de classificacao.

Aplicação de redes neurais ART e análise de textura para a classificação do estado de alteração de agregados minerais