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Curvas de distribuição de efluentes do íon nitrato em amostras de solo deformadas e indeformadas REA
Rossi,Paulo; Miranda,Jarbas H.; Duarte,Sérgio N..
Devido à grande importância em se avaliar o destino e o transporte de íons no solo, o presente trabalho teve o objetivo de obter os parâmetros de transporte do nitrato no solo, como a velocidade da água nos poros (v), o fator de retardamento (R), a dispersividade (lambda) e o coeficiente de dispersão (D), em solos de diferentes texturas e em amostras deformadas e indeformadas. O ensaio foi conduzido empregando as amostras deformadas e indeformadas oriundas de dois perfis distintos de solos, coletadas à profundidade de 0-20 cm, com aplicação de solução de nitrato de cálcio contendo 50 mg L-1 de NO3-. Após a obtenção dos parâmetros de transporte, ajustados pelo programa computacional CXTFIT, notou-se que as curvas de efluentes preparadas com solos a partir...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Dinâmica de solutos; Amostras de solo; Parâmetros de transporte.
Ano: 2007 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162007000400010
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Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos. Infoteca-e
SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J..
Resumo - O processo de classificação de solos executado por especialistas é uma tarefa laboriosa, que envolve várias etapas de coleta e a aplicação de regras de classificação de acordo com o Manual do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Este trabalho relata a aplicação de redes neurais do tipo perceptron multicamadas na classificação de solos, nos níveis categóricos 1 a 4. Os dados de perfis de solo utilizados vieram de uma base de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A otimiza-ção da função de custo de entropia cruzada, usada no treinamento da rede neural, foi realizada por meio do algoritmo de stochastic gradient descent. As redes apresentaram resultados de acurácia que variam de 63,38 a 27,79, tendo o valor...
Tipo: Folhetos Palavras-chave: Redes neurais multicamadas; Perceptron multicamadas; Classificação de solos; Aprendizado profundo; Amostras de solo; Deep learning; Neural networks; Soil classification.
Ano: 2019 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1116239
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