Resumo
O correto recebimento das informações de bits ‘0’ ou ‘1’ é uma tarefa importante e um dos principais problemas dos sistemas de recebimento de dados. Como os canais dificilmente são ideais a ocorrência de erros de bits pode afetar a qualidade da mensagem recebida. Uma solução é na implementação de mecanismos de detecção de erros para permitir a identificação dos bits corrompidos. Por ser um problema binário, algoritmos de classificação são eficientes em definir a saída como -1 ou +1 com base nas suas estimativas. Porém, até onde sabemos, as abordagens existentes ainda dependem da aplicação de detectores de erro que inserem informações redundantes e aumentam o custo computacional para verificação de pacotes, porque o classificador sozinho não consegue dar a certeza em relação à informação recebida de um canal. Com isso, podemos aplicar o método de opção de rejeição aplicado a algoritmos de classificação de padrões para automatizar o processo de detecção de erros sem o uso das abordagens existentes. Desse modo, procuramos desenvolver um método de detecção de erro que (i) use a classificação de padrões para fazer o papel de um equalizador dos canais de comunicação; (ii) use a técnica da opção de rejeição para calcular custos de risco mínimodeerro;(iii)proporumverificadordeerrossimpleschamadoDetecçãodeErroNeural Independente (INED) e sua variante Detecção de Erro Neural Combinado (CNED), que são simples e eficientes. Os métodos INED e CNED são desenvolvidos com base na técnica da opção de rejeição. Os métodos desenvolvidos são testados em seis ambientes ruidosos diferentes e são comparados aos algoritmos de detecção de erros existentes. Os resultados indicam que os métodos independentes e combinados são comparáveis e em alguns casos superiores aos detectores conhecidos. Além disso, este trabalho apresenta resultados com a rede neural Máquina de Aprendizado Extremo (ELM) que mostrou apresentar resultados mais eficientesemcomparaçãoaosoutrosalgoritmosusandoaopçãoderejeição