O cérebro humano é formado por um conjunto de neurônios de diferentes tipos, cada um com sua especialidade. A combinação destes diferentes tipos de neurônios é um dos aspectos responsáveis pelo desempenho apresentado pelo cérebro na realização de várias tarefas. Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado no sistema nervoso e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma alternativa para melhorar o desempenho das Redes Neurais Artificiais é a utilização de técnicas de Combinação de Classificadores. Estas técnicas de combinação exploram as diferenças e as semelhanças das redes para a obtenção de resultados melhores. Dentre as principais aplicações de Redes Neurais Artificiais está o Reconhecimento de Padrões. Neste trabalho, foram utilizadas técnicas de Combinação de Classificadores para a combinação de Redes Neurais Artificiais em problemas de Reconhecimento de Padrões.

The human brain is formed by neurons of different types, each one with its own speciality. The combination of theses different types of neurons is one of the main features responsible for the brain performance in severa! tasks. Artificial Neural Networks are computation technics whose mathematical model is based on the nervous system and learns new knowledge by experience. An alternative to improve the performance of Artificial Neural Networks is the employment of Classifiers Combination techniques. These techniques of combination explore the difference and the similarity of the networks to achieve better performance. The main application of Artificial Neural Networks is Pattern Recognition. In this work, Classifiers Combination techniques were utilized to combine Artificial Neural Networks to solve Pattern Recognition problems.