Clusterização, Classificação e Predição de "Pré-Efeito Anódico" de cuba de redução de alumínio primário

Aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados em áreas que demandam alta tecnologia como os setores aeroespacial, automotivos e de energia tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de comportamento. Uma RNA junto com algoritmos de clusterização foram, então, utilizados para modelar computacionalmente padrões da ocorrência do pré-efeito anódico do forno da indústria de redução de alumínio. Os dados de entrada utilizados na classificação constituem-se da coleta de uma empresa brasileira, internacionalmente reconhecida pelos padrões de qualidade do metal produzido. Os resultados obtidos demonstram boa aproximação das simulações frente aos dados experimentais.