Data/hora: 14/06/2024 12:14:46

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 21/11/2013
Data da última atualização: | 22/01/2020
Autoria: | DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A.
Afiliação: | CESARE DI GIROLAMO NETO, Colaborador CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; THIAGO TOSHIYUKI THAMADA, Colaborador CNPTIA; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.
Título: | Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.
Ano de publicação: | 2013
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013.
Páginas: | Não paginado.
Idioma: | Português
Notas: | SBIAgro 2013.
Conteúdo: | Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.
Palavras-Chave: | Árvore de decisão; Coffee rust; Data mining; Decision tree; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Modelos de alerta; Random forest; Redes neurais.
Thesaurus Nal: | Neural networks; support vector machines.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92847/1/117553.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (17653-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS