modelos

nr neuronios 10 5 15 
tx de aprendizado = 0.1, 0.5, 0.01

algoritmo de treinamento = trainlm, traingdm, 
funçao de transferencia = purelin, logsig, tansig, hardlim


40000 - classe2
700 - classe1


	20000 - 10000 - 10000
	350   - 175   - 175    

divisao:

	replicado classe1 treinamento = 40000 (20000 classe2 + 350 classe1 replicados)
			  validacao = 350
			  teste = 350



	reduzido classe2 treinamento = 700 (350 classe2 + 350 classe1 replicados)
			  validacao = 350
			  teste = 350



	reduzido e replicado treinamento = 5000 (2500 classe2 + 350 classe1 replicados) 
			  validacao = 350
			  teste = 350

backpropagation gradiente descendente com taxa de aprendizado adaptativa

para o algoritmo de treinamento de gradiente descendente variar as epocas
epochs - 300, 1000, 3000