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| Registros recuperados: 27 | |
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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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| Alves,Marcelo de Carvalho; Pozza,Edson Ampélio; Machado,José da Cruz; Carvalho,Maria das Graças Guimarães. |
| Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar um Sistema Especialista (SE) para auxiliar na detecção de fungos em análises de sanidade de sementes. O SE possui opções que permitem auxiliar a identificação de 46 fungos de importância econômica que ocorrem em sementes de algodão, arroz, cenoura, feijão, girassol, milho, soja, sorgo e trigo, submetidas ao teste de incubação em papel de filtro ('blotter test'). São apresentadas fotografias dos patógenos nas sementes e em lâminas, sob diferentes aumentos do estereomicroscópio e microscópio composto. Para aumentar o nível de certeza do usuário, textos referentes às fotografias e glossário de termos técnicos foram incluídos. O sistema fornece nível de confiança (porcentagem de acerto) na resposta ao... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Patologia; Inteligência artificial; Identificação de fungos. |
| Ano: 2006 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-31222006000100025 |
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| Zanetti,Sidney S.; Sousa,Elias F.; Carvalho,Daniel F. de; Bernardo,Salassier. |
| Propor uma rede neural artificial (RNA) para estimar a evapotranspiração de referência (ETo) em função das coordenadas de posição geográfica e da temperatura do ar no Estado do Rio de Janeiro, motivou a realização do presente estudo. Os dados utilizados no treinamento da rede foram obtidos de 17 séries históricas de elementos climáticos localizadas nesse Estado. A ETo diária calculada pelo método de Penman-Monteith (FAO-56) foi utilizada como referência para treinar as redes. As RNAs, do tipo perceptron de múltiplas camadas, foram treinadas para estimar a ETo em função da latitude, longitude, altitude, temperatura média do ar, amplitude térmica diária e dia do ano. Após o treinamento com várias configurações de rede, selecionou-se a que apresentou o melhor... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Elementos climáticos; Inteligência artificial; Modelos empíricos. |
| Ano: 2008 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662008000200010 |
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| Chagas,César da Silva; Carvalho Júnior,Waldir de; Bhering,Silvio Barge. |
| No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Pedologia; Mapeamento de solos; Inteligência artificial; Sensores remotos; Geomorfometria. |
| Ano: 2011 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000300004 |
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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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| 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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| Registros recuperados: 27 | |
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