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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
28/12/2016 |
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Data da última atualização: |
21/02/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BARBOSA, F. R.; PERIN, A.; DUARTE, A. R.; QUINTELA, E. D.; HIROSE, E.; GIELFI, F. G.; JESUS, F. G. de; MIRANDA, J. E.; CRUZ, I.; VALE, L. S. R.; LACERDA, M. C.; BELLIZZI, N. C.; BARRETTO, V. C. de M. |
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Afiliação: |
FLAVIA RABELO BARBOSA MOREIRA, CNPAF; ADRIANO PERIN, Instituto Federal Goiano, Rio Verde, GO.; ANDRE R. DUARTE, Faculdade do Noroeste de Minas, Paracatu, MG.; ELIANE DIAS QUINTELA, CNPAF; EDSON HIROSE, CNPSO; FERNANDO G. GIELFI, UFG, Jatai, GO.; FLAVIO G. DE JESUS, Instituto Federal Goiano, Urutaí, GO.; JOSE EDNILSON MIRANDA, CNPA; IVAN CRUZ, CNPMS; LUIS SERGIO R. VALE, Instituto Federal Gioano, Ceres, GO.; MABIO CHRISLEY LACERDA, CNPAF; NILTON C. BELLIZZI, Universidade Estadual de Goias, Palmeira de Goias, GO.; VITOR C. DE M. BARRETTO, Universidade Estadual de Goias, Ipameri, GO. |
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Título: |
Capacitação, comunicação e treinamento de multiplicadores em Manejado Integrado de Pragas (MIP). |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 26.; CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE ENTOMOLOGIA, 9., 2016, Maceió. Anais... Brasília, DF : Embrapa, 2016. |
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Páginas: |
p. 578. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Metodo de controle; Sistemas agricolas; Sustentabilidade. |
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Thesagro: |
Transferência de tecnologia. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja; Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
25/08/2011 |
|
Data da última atualização: |
23/08/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
GALÃO, O. F.; BORSATO, D.; PINTO, J. P.; VISENTAINER, J. V.; CARRÃO-PANIZZI, M. C. |
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Afiliação: |
OLÍVIO F. GALÃO, UEL; DIONÍSIO BORSATO, UEL; JURANDIR P. PINTO, UEL; JESUÍ V. VISENTAINER, UEM; MERCEDES CONCORDIA CARRÃO-PANIZZI, CNPT. |
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Título: |
Artificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 22, n. 1, p. 142-147, 2011. |
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ISBN: |
0103 - 5053 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Vinte variedades de soja (Glycine max), quatorze convencionais e seis variedades transgênicas (RR) foram analisadas quanto ao teor de proteína, ácido fítico, teor de óleo, fitosteróis, cinzas, minerais e ácidos graxos que foram tabelados e apresentados à rede neural do tipo perceptron de múltiplas camadas para a classificação e identificação quanto a região de plantio e quanto a variedade convencional ou transgênica. A rede neural utilizada classificou e testou corretamente 100% das amostras cultivadas por região. Para o banco de dados contendo informações sobre sojas transgênicas e convencionais foi obtido um desempenho de 94,43% no treinamento da rede, 83,30% no teste e 100% na validação. Twenty soybean (Glycine max) varieties, 14 conventional and 6 transgenic varieties were analyzed for protein content, phytic acid, oil content, phytosterols, ash, minerals and fatty acids. The data were tabled and presented to the multilayer perceptron neural network for classification and identification of their planting region and whether they were a conventional or transgenic. The neural network used correctly classified and tested 100% of the samples cultivated per region. For the data bank containing information on transgenic and conventional soybean, a performance of 94.43% was obtained in the training of the neural network, 83.30% in the test and 100% in the validation. |
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Palavras-Chave: |
Fitosteróis; Multilayer perceptron neural networks; Rede neural do tipo perceptron. |
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Thesagro: |
Soja; Variedade. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks; Soybeans; Varieties. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/44098/1/JBCS.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40505/1/mercedes-j.braz..pdf
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Marc: |
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520 $aVinte variedades de soja (Glycine max), quatorze convencionais e seis variedades transgênicas (RR) foram analisadas quanto ao teor de proteína, ácido fítico, teor de óleo, fitosteróis, cinzas, minerais e ácidos graxos que foram tabelados e apresentados à rede neural do tipo perceptron de múltiplas camadas para a classificação e identificação quanto a região de plantio e quanto a variedade convencional ou transgênica. A rede neural utilizada classificou e testou corretamente 100% das amostras cultivadas por região. Para o banco de dados contendo informações sobre sojas transgênicas e convencionais foi obtido um desempenho de 94,43% no treinamento da rede, 83,30% no teste e 100% na validação. Twenty soybean (Glycine max) varieties, 14 conventional and 6 transgenic varieties were analyzed for protein content, phytic acid, oil content, phytosterols, ash, minerals and fatty acids. The data were tabled and presented to the multilayer perceptron neural network for classification and identification of their planting region and whether they were a conventional or transgenic. The neural network used correctly classified and tested 100% of the samples cultivated per region. For the data bank containing information on transgenic and conventional soybean, a performance of 94.43% was obtained in the training of the neural network, 83.30% in the test and 100% in the validation.
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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