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| Registros recuperados: 27 | |
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| Soares,Fátima Cibele; Robaina,Adroaldo Dias; Peiter,Marcia Xavier; Russi,Jumar Luis. |
| Esta investigação visa avaliar o desempenho de redes neurais artificiais na predição da produtividade da cultura do milho, no município de Jaguari, região Central do Estado do Rio Grande do Sul, com base em variáveis morfológicas da cultura. Para treinamento e validação das redes neurais, foram utilizados dados publicados por SOARES (2010). Foram testadas diversas redes neurais do tipo perceptron, multicamadas com algoritmo backpropagation otimizado (Levenberg-Marquardt). Elas tiveram como variáveis na camada de entrada: índice de área foliar; matéria verde total; altura de planta; e no de planta m-2. Na camada de saída: produção de grãos. Cada arquitetura foi treinada 10 vezes, escolhendo-se, ao final do treinamento, aquela com menor erro relativo médio e... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Modelagem; Inteligência artificial; Produção; Zea mays FL.. |
| Ano: 2015 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782015001101987 |
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| Soares,Fátima Cibele; Robaina,Adroaldo Dias; Peiter,Marcia Xavier; Russi,Jumar Luis; Vivan,Gisele Aparecida. |
| O trabalho teve como objetivo apresentar uma proposta de metodologia para estimativa da curva de retenção de água, para solos do Estado do Rio Grande do Sul, a partir do uso de redes neurais artificiais. Para o desenvolvimento do trabalho, foi montado um banco de dados com informações disponíveis na literatura, de textura e estrutura dos solos do Estado do Rio Grande do Sul. Para o desenvolvimento das redes, utilizou-se o software Matlab, no qual foram treinadas diferentes arquiteturas, variando os números de neurônios na camada de entrada e camada intermediária. A eficiência das redes foi analisada graficamente pela relação 1:1, entre os dados estimados versus os observados, por meio de indicadores estatísticos. Observou-se, a partir dos resultados, que a... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Pedofunções; Inteligência artificial; Umidade do solo; Potencial matricial. |
| Ano: 2014 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782014000200016 |
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| MASSRUHA, S. M. F. S.; DUTRA, J. P.; CRUZ, S. A. B. da. |
| No escopo deste trabalho é apresentada uma infra- estrutura orientada a objetos, desenvolvida no âmbito do projeto proposto por massuruhá(2004), que suporta via web a abordagem integrada para diágnostico, investigação e tratamento de desordens proposta em massruhá(2003). Nesta nova abordagem, o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais entre objrtos e a inferência é abdutiva.Conceitos de parsimonious covering theory(pct), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico. A validação do modelo teórico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho.Entretanto,... |
| Tipo: Folhetos |
Palavras-chave: Inteligência artificial; Inferência abdutiva; Lógica nebulosa; Orientação a objeto; Sistema especialista; Representação do conhecimento; Doença de Planta. |
| Ano: 2007 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/666 |
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| MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A.. |
| A ferrugem do cafeeiro é a principal doença da cultura do café. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem e a sua previsão são importantes. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada para avaliar a aplicação de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem. As classes do atributo meta foram definidas por intervalos da taxa de progresso da doença. Dados meteorológicos, a carga pendente de frutos e o espaçamento entre plantas serviram de atributos preditivos. As árvores de decisão obtidas auxiliaram na compreensão de quais variáveis, e como as interações dessas variáveis, conduziram a ferrugem no campo. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente de frutos apresentou... |
| Tipo: Folhetos |
Palavras-chave: Mineração de dados; Inteligência artificial; Modelagem; Coffee; Plant disease; Café; Doença de Planta; Models. |
| Ano: 2009 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/662782 |
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| Teodoro,Paulo Eduardo; Barroso,Laís Mayara Azevedo; Nascimento,Moysés; Torres,Francisco Eduardo; Sagrilo,Edvaldo; Santos,Adriano dos; Ribeiro,Larissa Pereira. |
| Resumo: O objetivo deste trabalho foi verificar a concordância entre as redes neurais artificiais (RNAs) e o método de Eberhart & Russel na identificação de genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de 18 linhagens experimentais e duas cultivares de feijão-caupi. Foram conduzidos quatro ensaios de valor de cultivo e uso nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados, no estado do Mato Grosso do Sul. Os dados de produtividade de grãos foram submetidos às análises de variância individual e conjunta. Em seguida, os dados foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Vigna unguiculata; Inteligência artificial; Interação genótipos x ambientes.. |
| Ano: 2015 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2015001101054 |
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