Sabiia Seb
PortuguêsEspañolEnglish
Embrapa
        Busca avançada

Botão Atualizar


Botão Atualizar

Ordenar por: RelevânciaAutorTítuloAnoImprime registros no formato resumido
Registros recuperados: 78
Primeira ... 1234 ... Última
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
A decentralized predictive maintenance system based on data mining concepts IPB - Escola Superior Agrária
Lopes, Isabel; Pires, L.C.M.; Bastos, Pedro.
In the last years we have assisted to several and deep changes in industrial manufacturing. Induced by the need of increasing efficiency, bigger flexibility, better quality and lower costs, it became more complex [1]. Enterprises had had the need to cope with market expectations, incorporating in their production philosophies new paradigms such as JIT- Just in time, MTOMake to order, Mass Customization, agile manufacturing or Lean Manufacturing, that allow them to satisfy markets with a big diversity of products and also big quantities, becoming therefore more competitive. All this complexity has caused big pressure under enterprises maintenance systems. Maintenance mission is to make equipment and facilities available when requested. Maintenance function,...
Tipo: ConferenceObject Palavras-chave: Management; Maintenance; Data mining; E-collaboration protocols; Reference architectures.
Ano: 2010 URL: http://hdl.handle.net/10198/3927
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
A importância do data mining na descoberta de padrões e tendências nos dados IPB - Escola Superior Agrária
Bastos, Pedro.
Hoje em dia, a quantidade de dados gerados e armazenados no decurso de uma qualquer actividade excede a capacidade de análise desses mesmos dados sem o uso de técnicas de análise automatizadas. Como consequência deste aumento efetivo de informação, o processamento através de métodos tradicionais tornou-se mais difícil e complexo. As ferramentas convencionais de análises de dados têm capacidades limitadas em detetar padrões e descobrir o conhecimento inserido nos dados, pois só utilizam métodos estatísticos. Surgiu então a urgente necessidade de uma nova geração de técnicas e ferramentas computacionais de forma a assistir o ser humano na extração de informação útil, isto é, conhecimento. Assim, no final dos anos 80 emergiu a área da descoberta de...
Tipo: ConferenceObject Palavras-chave: Descoberta de conhecimento em bases de dados; Data mining.
Ano: 2011 URL: http://hdl.handle.net/10198/4315
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
A legume genomics resource: The Chickpea Root Expressed Sequence Tag Database Electron. J. Biotechnol.
Jayashree,B; Buhariwalla,Hutokshi K; Shinde,Sanjeev; Crouch,Jonathan H.
Chickpea, a lesser-studied grain legume, is being investigated due to its taxonomic proximity with the model legume genome Medicago truncatula and its ability to endure and grow in relatively low soil water contents making it a model legume crop for the study of agronomic response to drought stress. Public databases currently contain very few sequences from chickpea associated with expression in root tissues. However, root traits are likely to be one of the most important components of drought tolerance in chickpea. Thus, we have generated a set of over 2800 chickpea expressed sequence tags (ESTs) from a library constructed after subtractive suppressive hybridization (SSH) of root tissue from two closely related chickpea genotypes possessing different...
Tipo: Journal article Palavras-chave: Cloning; Data mining; Drought avoidance; Drought tolerance; EST database; Root traits; Stress.
Ano: 2005 URL: http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-34582005000200002
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
A proposal for building domain topic taxonomies. Repositório Alice
MOURA, M. F.; MARCACINI, R. M.; NOGUEIRA, B. M.; CONRADO, M. da S.; REZENDE, S. O..
In this work a methodology to aid the process of organizing text collections is proposed, aiming to reflect exactly the existent and recoverable publications in a specific domain.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados e textos; Data mining; Text mining; Taxonomia; Análise multivariada; Taxonomy; Multivariate analysis.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9618
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI. Repositório Alice
ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. do V.; AMARAL, B. F. do; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M..
Este artigo propõe o uso da técnica de agrupamento de dados (clustering) para auxiliar no acompanhamento de safras de cana-de-açúcar a partir de séries temporais de NDVI obtidas do satélite AVHRR/NOAA para o estado de São Paulo, Brasil. Os experimentos realizados em uma região do estado que concentra áreas com produção alta de cana mostraram que é possível acompanhar a evolução da cultura ao longo da safra identificando regiões com padrões semelhantes. Além disso, pode-se obter uma classificação mensal dos valores de NDVI por região, o que pode servir de subsídio para pesquisas futuras. O restante desse artigo descreve a Metodologia do Trabalho na Seção 2, discute os Resultados na Seção 3 e apresenta as Conclusões na Seção 4.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Mineração de dados; Agrupamento de dados; Clusterização; Agricultura; Remote sensing; Data mining; Agriculture; Cluster analysis.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/895465
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Active learning e sua aplicação no monitoramento da cana-de-açúcar utilizando o algoritmo SVM. Repositório Alice
SILVA, J. P. da; ZULLO JÚNIOR, J.; ROMANI, L. A. S..
A cana-de-açúcar é um dos pilares do agronegócio brasileiro e, por apresentar intensa dinâmica expansionista, demanda metodologias que subsidiem a criação de estratégias políticas e econômicas que promovam a sustentabilidade da produção. Este artigo propõe uma nova abordagem de monitoramento de áreas canavieiras baseada na classificação de séries temporais de imagens de satélite associada à técnica de Active Learning. A interação do usuário especialista no aprendizado do algoritmo de classificação através desta técnica utilizando parâmetros sazonais das séries temporais gerou um conjunto de treino otimizado que promoveu a redução do custo operacional de monitoramento da ocupação da cana-de-açúcar. A correlação de cerca de 90% observada entre as análises...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Análise sazonal; Classificação de imagens; Séries temporais; Algoritmo Support Vector Machine; Índice de Vegetação da Diferença Normalizada; Data mining; Seasonal analysis; Cana de açúcar; Sugarcane; Time series analysis; Vegetation index.
Ano: 2017 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083299
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Análise da epidemia da ferrugem do cafeeiro com árvore de decisão. Repositório Alice
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A.; MORAES, S. A. de.
Uma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Bases de dados; Árvore de decisão; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Decision tree; Data mining; Café; Hemileia vastatrix; Coffea arabica.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9608
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Análise da precipitação pluvial anual e sazonal no Rio Grande do Sul por meio de técnicas de mineração de dados. Repositório Alice
BOSCHI, R. S.; OLIVEIRA, S. R. M.; ASSAD, E. D..
Em particular, as técnicas de mineração de dados são usadas, estrategicamente, na segmentação de zonas pluviometricamente homogêneas, por meio de agrupamento de dados (clusterização). A definição dessas zonas é fundamental para auxiliar a análise da precipitação pluvial em diferentes granularidades de dados. Desse modo o objetivo deste trabalho é analisar a variabilidade espaçotemporal da precipitação pluviométrica no Estado do Rio Grande do Sul, usando como subsídio técnicas de mineração de dados, e comparar as possíveis alterações ocorridas nas duas décadas analisadas.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Precipitação pluvial; Mineração de dados; Inteligência artificial; Zonas pluviometricamente homogêneas; Chuva; Data mining; Artificial intelligence; Precipitation.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/875090
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Análise de padrões seqüenciais em série histórica do rio Paraguai. Repositório Alice
VENDRUSCULO, L. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G..
O crescente armazenamentos de dados com características temporais desafia os pesquisadores a elaborar algoritmos eficientes para a descoberta de conhecimento. A mineração de dados, por meio da descoberta de padrões seqüenciais, contribui para o entendimento de ocorrência de fenômenos que possuam um ciclo não conhecido. Neste trabalho, foram analisados dados referentes à altura do Rio Paraguai de uma série histórica centenária. Utilizou-se a técnica SAX para redução da dimensionalidade e representação simbólica dos dados. Por meio do algoritmo GeneralizedSequentialPatterns, as seqüências mais freqüentes encontradas explicaram a periodicidades transitórias e permanentes do ciclo hidrológico do Rio Paraguai. Como validação da técnica SAX, utilizou-se índices...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Padrões seqüenciais; Séries temporais; Série histórica do rio Paraguai; Método SAX; Temporal series.; Sequential patterns; Data mining.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/630884
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Analysis of green manure decomposition parameters in northeast Brazil using association rule networks. Repositório Alice
CALÇADA, D. B.; REZENDE, S. O.; TEODORO, M. S..
The food sector is one of the most critical areas of the economy, and consumers are seeking safer, more readily available, more affordable, and better quality food. Therefore, organic agriculture has become a possible approach for optimizing the characteristics of processed foods. Vegetables have essential uses as green manure, but the greatest difficulty encountered when using these species is related to the time required for their residues to decompose.
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Regras de associação; Association rules; Association rules network; Green manure; Data mining; Rede de regras de associação; Mineração de dados; Estrume verde.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108278
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Árvore de decisão na análise de epidemias da ferrugem do cafeeiro. Repositório Alice
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma árvore de decisão para analisar epidemias da ferrugem do cafeeiro. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem é importante e pode servir de base para a decisão sobre as medidas de controle a adotar e o melhor momento de implementá-las. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da doença foram agrupadas em três classes: declínio ou estagnação - TX1; crescimento até 5 pontos percentuais - TX2; e crescimento acima de 5 pontos percentuais - TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi induzida de 364 exemplos preparados a partir...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Modelos; Descoberta de conhecimento em bases de dados; Mineração de dados; Cafeeiro; Ferrugem do cafeeiro; Árvore de decisão; Análise de epidemias; Agricultura; Doença de planta; Café; Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Data mining.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/82922
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas. Repositório Alice
MEGETO, G. A. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; DEL PONTE, E. M.; MEIRA, C. A. A..
A ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Previsão de doenças de plantas; Epidemiologia; Sistemas de suporte à decisão; Soja; Doença; Phakopsora pachyrhizi; Data mining; Glycine max; Soybean rust; Rust diseases.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/992324
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Árvores de decisão induzidas pelo weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente. Repositório Alice
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..
O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão com o software livre Weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente de frutos e comparar esses modelos com as árvores de decisão induzidas por um software proprietário. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais (p.p.) na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária, a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. As árvores de decisão induzidas pelo Weka tiveram desempenho...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Doença de plantas; Previsão da ferrugem do cafeeiro; Modelos de alerta; Mineração de dados; Árvores de decisão; Software livre Weka; Modelagem; Tecnologia da informação (TI); Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Data mining.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/512946
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Automação de experimentos científicos utilizando KnowledgeFlow. Repositório Alice
RIBEIRO, N. V.; CUNHA, L. M. S..
Este trabalho apresenta um estudo de caso referente à utilização da tecnologia KnowledgeFlow, para automação de experimento científico, em Mineração de Dados, na busca por novos conhecimento visando ao aperfeiçoamento dos processos de caracterização e classificação de solos tipo Bruno, classificados nas classes Latossolo Bruno e Nitossolo Bruno. O KnowledgeFlow, mesmo com algumas limitações pontuais, trouxe um retorno positivo. Sua inserção no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS) contribuirá para tornar a classificação dos solos mais ágil e de maneira mais otimizada.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Workflow científico; Automação de processos; Mineração de dados; Weka; Data mining.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1038809
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Avaliação da eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática de solos. Repositório Alice
VASCONCELOS, G. T.; OLIVEIRA, S. R. de M..
RESUMO - Técnicas de mineração de dados têm sido usadas, estrategicamente, para transformar dados em informações e conhecimentos visando subsidiar o processo decisório em vários domínios. Na agricultura, em particular, essas técnicas são eficientes para selecionar um conjunto de atributos relevantes no processo de geração de modelos preditivos em bancos de dados com muitas variáveis. Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência de diferentes algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) para classificação automática de solos, no 1º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Os dados foram obtidos do projeto Mapeamento de Recursos Naturais do Brasil, liderado pelo Instituo Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)....
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Árvores de decisão; Mineração de dados; Atributos de solos; Aprendizado de máquina; Máquinas de Vetores Suporte; Algoritmo k-vizinhos mais próximos; Classificação de solos; Decision trees; Data mining; Soil attributes; Support vector machines; Soil classification.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096175
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Bioinformática : Aplicaciones a la proteómica y genómica Colegio de Postgraduados
Riaño Pachón, Diego Mauricio; González Estrada, Elizabeth; Alexa, Adrian; Ramírez, Fidel; Vischi Winck, Flavia; Gómez Merino, Fernando, Coord.; Silva Rojas, Hilda Victoria, Coord.; Pérez Rodríguez, Paulino, Coord..
En esta publicación intitulada “Bioinformática: aplicaciones a la genómica y proteómica” se detallan algunos de los avances más sobresalientes de los temas de genómica y proteómica, derivados de un curso internacional sobre el tema, organizado por el Colegio de Postgraduados. Estos avances incluyen aspectos de las dos ciencias ómicas, incluyendo genómica y biología estructural, código R, análisis comparativo y evolución, agrupamiento y minería de datos en R, redes de interacciones entre proteínas y proteómica bioinformática. BIOINFORMATICS : APPLICATIONS TO GENOMICS AND PROTEOMICS. ABSTRACT : In this publication entitled "Bioinformatics: applications to genomics and proteomics" are some of the most salient issues of genomics and proteomics, derived from an...
Tipo: Libro Palavras-chave: Bioinformática; Proteómica; Genómica; ADN; Proteínas; Modelación; Simulación; Análisis de genómas; Biología estructural; Código R; Análisis comparativo; Minería de datos; Computación aplicada; Bioinformatics; Proteomics; DNA; Proteins; Models; Genomics; Simulation; R Code; Data mining; Computing; Genome analysis.
Ano: 2010 URL: http://hdl.handle.net/10521/313
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Boosted regression (boosting): An introductory tutorial and a Stata plugin AgEcon
Schonlau, Matthias.
Boosting, or boosted regression, is a recent data-mining technique that has shown considerable success in predictive accuracy. This article gives an overview of boosting and introduces a new Stata command, boost, that implements the boosting algorithm described in Hastie, Tibshirani, and Friedman (2001, 322). The plugin is illustrated with a Gaussian and a logistic regression example. In the Gaussian regression example, the R2 value computed on a test dataset is R2 = 21.3% for linear regression and R2 = 93.8% for boosting. In the logistic regression example, stepwise logistic regression correctly classifies 54.1% of the observations in a test dataset versus 76.0% for boosted logistic regression. Currently, boost accommodates Gaussian (normal), logistic,...
Tipo: Journal Article Palavras-chave: Boost; Boosted regression; Boosting; Data mining; Research Methods/ Statistical Methods.
Ano: 2005 URL: http://purl.umn.edu/117524
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
C4.5: um recurso para geração de árvores de decisão. Infoteca-e
BERNARDES, R. M..
O Sistema de Indução C4.5. Requerimentos-chave para a utilização do software. Um exemplo ilustrativo. Algumas dicas de uso.
Tipo: Séries anteriores (INFOTECA-E) Palavras-chave: Árvores de decisão; Mineração de dados; Data mining; KDD; Knowledge Discovery in Databases; Sistema de indução C4; 5.
Ano: 2001 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/8304
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Caracterização de demandas por tecnologia da informação em cooperativas agropecuárias. Repositório Alice
VENDRUSCULO, L. G.; MORAES, M. A. S. de; MENDES, C. I. C.; OLIVEIRA, S. R. de M.; SILVA, O. A. de T..
Um dos fatores para melhoria da capacidade competitiva e organizacional das cooperativas é a adoção da tecnologia de informação em ações administrativas e de controle de processos. Este trabalho coletou informações, no primeiro quadrimestre de 2009, de 233 cooperativas agrícolas brasileiras e caracterizou suas respectivas demandas por tecnologia de informação. O estudo demonstrou que cerca de 40% das cooperativas ainda não utilizam software para o agronegócio e identificou, por meio do algoritmo K-means, usado em mineração de dados, dois segmentos de cooperativas com prioridades de investimentos distintas.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Software agropecuário; Mineração de dados; Cooperativas agropecuárias; Cooperativa agrícola; K-means; Data mining; Tecnologia da informação; Information technology.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/512767
Imagem não selecionada

Imprime registro no formato completo
Classificação de anos secos e chuvosos em zonas pluviometricamente homogêneas no Estado da Bahia. Repositório Alice
DOURADO, C. da S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; AVILA, A. M. H. de..
O conhecimento da distribuição espaço-temporal das chuvas pode orientar a tomada de decisão sobre as medidas necessárias para minimizar os danos decorrentes da irregularidade dessa variável. Em particular, o Estado da Bahia apresenta um cenário com alta variabilidade na precipitação pluvial, decorrente da conjunção de diferentes sistemas meteorológicos que atuam nessa região, bem como, de um relevo constituído por planícies, vales, serras e montanhas (BARSOSA, 2000). As técnicas de mineração de dados são uma alternativa promissora para identificar zonas pluviométricas homogêneas e analisar o comportamento das séries temporais (HAN; KAMBER, 2011). Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi identificar as zonas pluviometricamente homogêneas e classificar...
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Dados climatológicos; Mineração de dados; Data mining; Meteorology and climatology; Cluster analysis.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/954506
Registros recuperados: 78
Primeira ... 1234 ... 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