Sabiia Seb
PortuguêsEspañolEnglish
Embrapa
        Busca avançada

Botão Atualizar


Botão Atualizar

Ordenar por: 

RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido
Registros recuperados: 2
Primeira ... 1 ... Última
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Predição da produtividade da cultura do milho utilizando rede neural artificial Ciência Rural
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
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Redes neurais artificiais na estimativa da retenção de água do solo Ciência Rural
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
Registros recuperados: 2
Primeira ... 1 ... Última
 

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área restrita

Embrapa
Parque Estação Biológica - PqEB s/n°
Brasília, DF - Brasil - CEP 70770-901
Fone: (61) 3448-4433 - Fax: (61) 3448-4890 / 3448-4891 SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional