Abstract
Este trabalho usa redes cognitivas dinâmicas (Dynamic Cognitive Networks - (DCN), como uma ferramenta inteligente para controle supervisório. As DCNs são uma evolução dos mapas cognitivos fuzzy (Fuzzy Cognitve Map - FCM). Os sistemas inteligentes se baseiam no conhecimento de especialistas a fim de construir modelos com capacidade de inferência e/ou tomada de decisão. Uma arquitetura de controle supervisório para um processo de fermentação alcoólica é desenvolvida a partir da aquisição de conhecimento empírico de um especialista. O objetivo do supervisor é operar o processo em situações normal e crítica. Para isto, propõe-se o uso de uma DCN que incorpora novos tipos de conceitos e relações que não apenas as relações de causa-efeito presentes nos modelos baseados em FCMs. Resultados de simulação são apresentados para validar a arquitetura desenvolvida.
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