A aplica o de redes neuronais tem sido considerada uma ferramenta promissora para a an lise do processo de permuta i nica devido sua simplicidade no que diz respeito simula o, previs o e modeliza o. Este processo complexo, n o linear e envolve muitos factores que influenciam os mecanismos de absor o dos i es a partir da solu o gr vida, sendo a etapa subsequente a elui o. A fim de melhorar o desempenho do processo de permuta i nica, necess rio otimizar e analisar o processo. A maioria dos modelos baseados no processo de permuta i nica s o te ricos. A modeliza o e a simula o s o ferramentas para atingir os objectivos. A maioria destes modelos derivada de descri es f sicas e de uma compreens o do processo de permuta i nica com base em determinados pressupostos. No entanto, como j foi referido, s o matematicamente complexos, computacionalmente dispendiosos e, idealmente, exigem um conhecimento muito pormenorizado do pr prio processo de permuta i nica. Por conseguinte, necess rio encontrar um meio alternativo para prever o desempenho do processo, o que levou os investigadores a interessarem-se pela aplica o de t cnicas de redes neuronais.
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