| Registro completo |
| Provedor de dados: |
75
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Eficiência da estimação da área foliar de couve por meio de redes neurais artificiais
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| Autores: |
Azevedo,Alcinei M
Andrade Júnior,Valter C
Sousa Júnior,Aderbal S
Santos,Albertir A
Cruz,Cosme D
Pereira,Samuel L
Oliveira,Altino JM
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| Data: |
2017-03-01
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| Ano: |
2017
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| Palavras-chave: |
Brassica oleracea var. acephala
Perceptron de multicamadas
Seleção indireta
Inteligência computacional.
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| Resumo: |
RESUMO A estimativa da área foliar na couve é importante, pois medidas diretas são difíceis e imprecisas, devido ao tamanho da folha, a irregularidade da superfície foliar de alguns genótipos, a necessidade de equipamentos caros e de muita mão-de-obra. Objetivou-se verificar a eficiência da estimação da área foliar de couve por meio de RNAs e constatar a eficiência desta estratégia em comparação com o uso da área foliar observada. O experimento foi conduzido em delineamento de blocos casualizados com três repetições, 22 acessos e quatro plantas por parcela. Desenvolveram-se perceptrons de multicamadas utilizando 50 folhas por acesso, destinando-se 70% para treinamento, 15% para a validação cruzada (early-stop) e 15% para teste. Foram testadas 39 configurações de rede perceptron de multicamadas. As RNAs foram eficientes para estimar a área foliar da couve a partir do comprimento e largura do limbo foliar. A área foliar estimada pela RNA é indicada para a seleção de plantas por ser de fácil obtenção, ser um método não destrutivo, apresentar alta correlação fenotípica e genética com a área foliar observada e maior herdabilidade.
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| Tipo: |
Info:eu-repo/semantics/article
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| Idioma: |
Português
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| Identificador: |
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-05362017000100014
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| Editor: |
Associação Brasileira de Horticultura
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| Relação: |
10.1590/s0102-053620170103
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| Formato: |
text/html
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| Fonte: |
Horticultura Brasileira v.35 n.1 2017
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| Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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