Data/hora: 12/06/2024 03:01:29

Provedor de dados: | 91
País: | Brazil
Título: | Utilização de redes neurais artificiais para avaliação de produtividade do solo, visando classificação de terras para irrigação
Autores: | Bucene,Luciana C.; Rodrigues,Luiz H. A.
Data: | 2004-12-01
Ano: | 2004
Palavras-chave: | Inteligência artificial; Reconhecimento de padrões; Perceptron múltipla camada.
Resumo: | Objetivando classificar terras para irrigação, faz-se necessário analisar e determinar alguns parâmetros, entre eles a produtividade do solo. A classificação de produtividade (comumente chamada fertilidade aparente) é delimitada em cinco classes: muito alta, alta, média, baixa e muito baixa, e em cada classe é preciso avaliar certos atributos do solo, como pH, CTC (capacidade de troca de cátions), V% (índice de saturação por bases), P (fósforo), Mg (magnésio) e K (potássio). Neste trabalho, objetivou-se identificar a produtividade na qual atributos do solo, da parte inicial da microbacia hidrográfica do Rio Pardo, localizada em Pardinho, SP, foram analisados e classificados nas classes que a delimitam, através de Redes Neurais Artificiais (RNAs) utilizandose Perceptron Múltiplas Camadas (Multilayers Perceptrons - MLP) com o algoritmo de treinamento "backpropagation"- classificador de padrões, obtendo-se um número ótimo de camadas intermediárias e de neurônios; resultando na classificação de produtividade, a situação ótima da rede obteve 78% dos resultados iguais aos desejados, com duas camadas de neurônios, uma das quais intermediária, com 5 neurônios, e uma camada de saída.
Tipo: | Info:eu-repo/semantics/article
Idioma: | Português
Identificador: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662004000200025
Editor: | Departamento de Engenharia Agrícola  - UFCG
Relação: | 10.1590/S1415-43662004000200025
Formato: | text/html
Fonte: | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental  v.8 n.2-3 2004
Fonte: | info:eu-repo/semantics/openAccess