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A decision-tree-based model for evaluating the thermal comfort of horses. Repositório Alice
MAIA, A. P. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MOURA, D. J. de; SARUBBI, J.; VERCELLINO, R. do A.; MEDEIROS, B. B. L.; GRISKA, P. R..
ABSTRACT: 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 (TS). This study aimed to assess the potential of data mining techniques as a tool to associate surface temperature with thermal comfort of horses. TS was obtained using infrared thermography image processing. Physiological and environmental variables were used to defi ne the predicted class, which classifi ed thermal comfort as ?comfort? and ?discomfort?. The variables of armpit, croup, breast and groin TS of horses and the predicted classes were then subjected to a machine learning process. All variables...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Conforto térmico de cavalos; Termorregulação; Termografia; Surface temperature; Thermoregulation.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/978404
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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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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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Análise de zonas homogêneas em séries temporais de precipitação no Estado da Bahia Bragantia
Dourado,Camila da Silva; Oliveira,Stanley Robson de Medeiros; Avila,Ana Maria Heuminski de.
O objetivo deste trabalho foi identificar zonas pluviometricamente homogêneas no Estado da Bahia e analisar as condições climáticas de cada zona entre 1981 e 2010. Foi aplicada a técnica de mineração de dados, Clusterização (agrupamento de dados), por meio do uso do algoritmo k-means, para transformação das séries históricas de precipitação em cinco zonas pluviometricamente homogêneas, em resposta à orografia, maritimidade e sistemas meteorológicos atuantes na região. Foram utilizados dados de médias mensais de precipitação de 92 estações meteorológicas. Os resultados apontam que as zonas mais secas estão situadas na parte central, de norte a sul do estado, principalmente ao norte com os menores volumes anuais, em torno de 480 mm. A zona localizada ao...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Mineração de dados; Clusterização; Variabilidade pluviométrica.
Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87052013000200012
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Análise dos atributos do solo e da produtividade da cultura de cana-de-açúcar com o uso da geoestatística e árvore de decisão Ciência Rural
Souza,Zigomar Menezes de; Cerri,Domingos Guilherme Pellegrino; Colet,Marcelo José; Rodrigues,Luiz Henrique Antunes; Magalhães,Paulo Sérgio Graziano; Mandoni,Rafael Junqueira Araújo.
Um dos desafios da agricultura de precisão é oferecer subsídios para a definição de unidades de manejo para posteriores intervenções. Portanto, o objetivo deste trabalho foi avaliar os atributos químicos do solo e a produtividade da cultura de cana-de-açúcar por meio da geoestatística e mineração de dados pela indução da árvore de decisão. A produtividade da cana-de-açúcar foi mapeada em uma área de aproximadamente 23ha, utilizando-se o critério de célula, por meio de um monitor de produtividade que permitiu a elaboração de um mapa digital que representa a superfície de produção para a área em estudo. Para determinar os atributos de um Argissolo Vermelho-Amarelo, foram coletadas as amostras no início da safra 2006/2007, utilizando-se uma grade regular de...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Agricultura de precisão; Variabilidade espacial; Mineração de dados; Monitor de produtividade.
Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782010000400015
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Análise e mineração de dados de sensores orbitais para acompanhamento de safras de cana-de-açúcar. Repositório Alice
AMARAL, B. F.; CHINO, D. Y.; ROMANI, L. A. S.; GONÇALVES, R. R. V.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA, A. J. M..
Resumo. O impacto causado por eventos climáticos extremos em todo o mundo tem motivado pesquisas para redução de gases de efeito estufa. No Brasil, a cana-de-açúcar é a principal fonte para produção de etanol, como alternativa a combustíveis fósseis. Nesse contexto, dados de sensoriamento remoto têm sido utilizados para monitorar safras de cana-de-açúcar e apoiar pesquisas científicas. Neste trabalho, é proposta uma metodologia baseada em agrupamento de dados para analisar séries temporais de NDVI obtidas de satélites AVHRR/NOAA. Os experimentos mostram que a abordagem proposta permite identificar áreas com padrões de desenvolvimento similares, considerando também os diferentes ciclos de vida da cultura.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Safras de cana-de-açúcar; Análise de séries temporais; Clusterização; Sugarcane; Time series analysis; Clustering.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/898217
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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 aplicada em dados de incubação de matrizes de postura Hy-Line W36 Ciência e Agrotecnologia
Lima,Marcelo Gomes Ferreira; Rodrigues,Luiz Henrique Antunes.
Incubatório de ovos é um setor de grande importância na Avicultura de postura. Com a redução dos custos dos equipamentos de informática cresce o armazenamento de dados para gerenciamento do processo produtivo. A Mineração de Dados surge como uma técnica para identificar conhecimentos novos e úteis nos bancos de dados. Objetivou-se, neste trabalho, explorar a técnica Arvore de Decisão em banco de dados de incubatórios de matrizes de postura, visando a elaboração de padrões de incubação. Foram disponibilizados, pela empresa Hy-Line do Brasil Ltda, dados de incubação entre os anos de 2002 e 2006 da linhagem Hy-Line W-36. Dois experimentos foram realizados. Em um deles, valores acima dos estabelecidos pela empresa como desejado para o índice "fêmeas nascidas...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Mineração de dados; KDD; Inteligência artificial; Avicultura.
Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542010000600028
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Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra Ciência Rural
Ruiz,Luis Fernando Chimelo; Caten,Alexandre ten; Dalmolin,Ricardo Simão Diniz.
A cobertura da terra é uma informação espacial de extrema relevância para uma série de modelos, sendo utilizada para estimar a produção de sedimentos e para mensurar a potencialidade da paisagem em sequestrar carbono. A classificação da cobertura da terra pelo método de classificação supervisionado necessita de áreas de treino, já que essas áreas devem ser representativas para cada classe de cobertura da terra. Para o algoritmo de classificação por árvore de decisão (AD), a complexidade da AD resulta em diferentes valores de acurácias para os mapas temáticos. Desse modo, o objetivo deste estudo foi determinar a densidade mínima de amostras em um modelo por AD, a fim de discriminar as classes de cobertura da terra e avaliar o tamanho da AD gerada quanto ao...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação supervisionada de imagem; Mineração de dados; Sensoriamento remoto; Uso da terra.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782014000600008
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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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Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas REA
Megeto,Guilherme A. S.; Oliveira,Stanley R. de M.; Ponte,Emerson M.del; Meira,Carlos 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: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Phakopsora pachyrhizi; Mineração de dados; Previsão de doenças de plantas; Epidemiologia; Sistemas de suporte à decisão; Phakopsora pachyrhizi.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162014000300021
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Árvores de decisão aplicadas na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro. Infoteca-e
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..
A ferrugem do cafeeiro é a principal doença da cultura do café. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem e a sua previsão são importantes. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada para avaliar a aplicação de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem. As classes do atributo meta foram definidas por intervalos da taxa de progresso da doença. Dados meteorológicos, a carga pendente de frutos e o espaçamento entre plantas serviram de atributos preditivos. As árvores de decisão obtidas auxiliaram na compreensão de quais variáveis, e como as interações dessas variáveis, conduziram a ferrugem no campo. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente de frutos apresentou...
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Mineração de dados; Inteligência artificial; Modelagem; Café; Doença de planta; Coffee; Models; Plant disease.
Ano: 2009 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/662782
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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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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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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
Registros recuperados: 103
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