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Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais REA
Khatchatourian,Oleg; Padilha,Fábio R. R..
Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/report Palavras-chave: Propriedades morfológicas de soja; Análise morfológica de sementes; Reconhecimento de padrões.
Ano: 2008 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162008000400016
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Reconhecimento de padrões de pontes de hidrogênio – preliminares do desenvolvimento de uma metodologia baseada em TI para a predição da posição de átomos de hidrogênio em proteínas. Infoteca-e
MANCINI, A. L.; ROMERO, R. A. F..
Os primeiros resultados do desenvolvimento de um novo método para a localização do átomo de hidrogênio contido em grupos hidroxila da cadeia lateral dos aminoácidos é apresentado neste artigo. Os métodos existentes utilizam campos de força para esse problema de localização. Os autores propõem uma abordagem computacional para esse problema, pelo reconhecimento de padrões de pontes de hidrogênio agrupados por similaridade em clusters.
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Reconhecimento de padrões; Pontes de hidrogênio; Bioinformática; Cluster; Rede neural.; Hidrogênio..
Ano: 2008 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/31819
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Utilização de redes neurais artificiais para avaliação de produtividade do solo, visando classificação de terras para irrigação AGRIAMBI
Bucene,Luciana C.; Rodrigues,Luiz H. A..
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)...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Inteligência artificial; Reconhecimento de padrões; Perceptron múltipla camada.
Ano: 2004 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662004000200025
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