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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
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A decision-tree-based model for evaluating the thermal comfort of horses Scientia Agricola
Maia,Ana Paula de Assis; Oliveira,Stanley Robson de Medeiros; Moura,Daniella Jorge de; Sarubbi,Juliana; Vercellino,Rimena do Amaral; Medeiros,Brenda Batista Lemos; Griska,Paulo Roberto.
Thermal comfort is of great importance in preserving body temperature homeostasis during thermal stress conditions. Although the thermal comfort of horses has been widely studied, there is no report of its relationship with surface temperature (T S). This study aimed to assess the potential of data mining techniques as a tool to associate surface temperature with thermal comfort of horses. T S was obtained using infrared thermography image processing. Physiological and environmental variables were used to define the predicted class, which classified thermal comfort as "comfort" and "discomfort". The variables of armpit, croup, breast and groin T S of horses and the predicted classes were then subjected to a machine learning process. All variables in the...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Feature selection methods; Data mining; Surface temperature; Infrared thermography; Thermoregulation.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162013000600001
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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
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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
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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
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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
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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
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Advantages and challenges for Brazilian export of frozen beef R. Bras. Zootec.
Pereira,Paulo Rodrigo Ramos Xavier; Barcellos,Júlio Otávio Jardim; Federizzi,Luiz Carlos; Lampert,Vinícius do Nascimento; Canozzi,Maria Eugênia Andrighetto; Marques,Pedro Rocha.
The objectives of this research were to analyse data on the international market of frozen boneless beef and to classify its participants into groups according to their trade relationships, identifying the main factors that influence the preference of a country to beef from a determined supplier country. International beef trade is composed of two markets: in one of them, the relationships between supplier and client depend on the lowest price, and Brazil is found in favorable conditions; and the other, the relationships are preferably based on the sanitary quality of the herd and traceability systems recognized by the purchaser, to which Brazilian participation is low.
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Bovine spongiform encephalopaty (BSE); Cluster analysis; Data mining; Foot and mouth disease; International trade beef.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982011000100028
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Agrupamento das regiões homogêneas de precipitação no Rio Grande do Sul pela análise de cluster e detecção de anos relativamente secos e chuvosos nas sub-regiões desse estado. Repositório Alice
FERREIRA JUNIOR, D.; ÁVILA, A. M. H. de.
Os objetivos desse trabalho consistiram em transformar as séries históricas de dados de precipitação em zonas pluviometricamente homogêneas por meio de técnicas de agrupamento (Data Mining), aplicar a Técnica dos Quantis, visando detectar a ocorrência de anos relativamente secos ou chuvosos em cada sub-região homogênea com relação às médias dos totais ocoranuais de precipitação e relacionar a produtividade de soja do Rio Grande do Sul com o volume de chuva no período do verão (maior necessidade de água) e da colheita (em que grandes volumes de chuva tendem a prejudicar a produção).
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Produtividade agrícola; Data mining; Clima; Precipitação Pluvial.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1009674
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An Intelligent Procedure for the Detection and Classification of Chickens Infected by Clostridium Perfringens Based on their Vocalization Rev. Bras. Ciênc. Avic.
Sadeghi,M; Banakar,A; Khazaee,M; Soleimani,MR.
ABSTRACT In this study, an intelligent method was implemented for the detection and classification of chickens by infected Clostridium perfringens type A based on their vocalization. To this aim, the birds were first divided into two groups that were placed in separate cages with 15 chickens each. Chickens were inoculated with Clostridium perfringens type A on day 14. In order to ensure the absence of secondary diseases and their probable effect on bird vocalization, vaccines for common diseases were administered. During 30 days of the experiment, chicken vocalization was recorded every morning at 8 a.m. using a microphone and a data collection card under equal and controlled conditions. Sound signals were investigated in time domains, and 23 features were...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Poultry health; Bird sound classification; Clostridium perfringens type A; Data mining; Artificial neural network.
Ano: 2015 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-635X2015000400537
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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
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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
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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
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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
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Annual cropland mapping using data mining and OLI Landsat-8. Repositório Alice
OLDONI, L. V.; CATTANI, C. E. V.; MERCANTE, E.; JOHANN, J. A.; ANTUNES, J. F. G.; ALMEIDA, L..
ABSTRACT: In the state of Paraná, Brazil, there are no major changes in areas cultivated with annual crops, mainly due to environmental laws that do not allow expansions to new areas. There is a great contribution of the annual crops to the domestic demand of food and economic demand in the exports. Thus, the area and distribution of annual crops are information of great importance. New methodologies, such as data mining, are being tested with the objective of analyzing and improving their potential use for classification of land use and land cover. This study used the classifiers decision tree and random forest with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) temporal metrics on images from Operational Land Imager (OLI)/Landsat-8. The results were...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Árvore de decisão; Métricas temporais de NDVI; Mineração de dados; Séries temporais; Decision tree; NDVI temporal metrics; Random forest; Data mining; Normalized difference vegetation index; Time series analysis.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1114915
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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
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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
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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
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Authentication of Virgin Olive Oil by Using Dielectric spectroscopy combined with Some Artificial Intelligence Methods CIGR Journal
Soltani, Mahmoud; Rashvand, Mahdi; Teimouri, Nima; Omid, Mahmoud.
Adulteration is a serious problem in the food industry. Olive oil is widely adulterated with other cheap edible oils such as sunflower and canola oils. Therefore, developing a low-cost, practical and rapid analytical method for detecting such adulteration in olive oil would be useful and needed.  In this research, we aimed to develop a dielectric measurement based system combined with complementary analytical intelligent techniques to recognize authentication of virgin olive oil from adulterated with vegetable oils (canola and sunflower). 192 sinusoidal signals in the range of 20 kHz and 20 MHz were feed into the cylindrical dielectric sensor filled with oil sample. Correlation based feature selection (CFS) was applied to select the most appropriate...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Postharvest Engineering Olive oil; Authentication; Dielectric properties; Data mining.
Ano: 2019 URL: http://www.cigrjournal.org/index.php/Ejounral/article/view/5483
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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
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