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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
Data corrente: |
10/03/2022 |
Data da última atualização: |
10/03/2022 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
GUARINO, E. de S. G.; NORONHA, A.; MIURA, A. K.; SOUSA, L. P. de; PORTO, R. G. |
Afiliação: |
ERNESTINO DE SOUZA GOMES GUARINO, CPACT; ALBERI NORONHA, CPACT; ADALBERTO KOITI MIURA, CPACT; LETICIA PENNO DE SOUSA, CPACT; RAFAEL GASTAL PORTO, CPACT. |
Título: |
Fruticultura agroflorestal: restauração produtiva da reserva legal. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: WOLFF, L. F.; EICHOLZ, E. D. (ed.). Alternativas para a diversificação da agricultura familiar de base ecológica - 2021. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2021. 46 p. (Embrapa Clima Temperado. Documentos, 512). |
Páginas: |
p. 22-24. |
Idioma: |
Português |
Thesagro: |
Agricultura Familiar; Conservação; Floresta; Florestamento; Reserva Florestal. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00823naa a2200229 a 4500 001 2140726 005 2022-03-10 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aGUARINO, E. de S. G. 245 $aFruticultura agroflorestal$brestauração produtiva da reserva legal.$h[electronic resource] 260 $c2021 300 $ap. 22-24. 650 $aAgricultura Familiar 650 $aConservação 650 $aFloresta 650 $aFlorestamento 650 $aReserva Florestal 700 1 $aNORONHA, A. 700 1 $aMIURA, A. K. 700 1 $aSOUSA, L. P. de 700 1 $aPORTO, R. G. 773 $tIn: WOLFF, L. F.; EICHOLZ, E. D. (ed.). Alternativas para a diversificação da agricultura familiar de base ecológica - 2021. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2021. 46 p. (Embrapa Clima Temperado. Documentos, 512).
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
07/01/2011 |
Data da última atualização: |
16/11/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 3 |
Autoria: |
RODRIGUES, E. F.; OLIVEIRA, T. F. de; MADRUGA, M. R.; SILVEIRA, A. M. da. |
Afiliação: |
ERALDO FERREIRA RODRIGUES, CPATU; TEREZINHA FERREIRA DE OLIVEIRA, UFPa; MARIA REGINA MADRUGA, UFPa; ANTONIO MORAIS DA SILVEIRA, UFPa. |
Título: |
Um método para determinar o volume comercial do Schizolobium amazonicum (Huber) ducke utilizando redes neurais artificiais. |
Ano de publicação: |
2010 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Biometria, v. 28, n. 1, p. 16-23, 2010. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Este trabalho apresenta um método para determinar o volume comercial do Schizolobium amazonicum (Huber) Ducke, com casca, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs). Compara os resultados com estimativas obtidas pelo método de regressão linear e quadrática. O modelo neural artificial utiliza uma RNA multicamada direta com uma camada intermediária e, o algoritmo de treinamento supervisionado backpropagation. Os resultados obtidos pelo modelo neural foram mais próximos do real que os obtidos pelos métodos de regressão linear e quadrática. O erro médio absoluto obtido pela RNA foi aproximadamente 50% menor quando comparado com o obtido pelo modelo de regressão quadrática e o erro padrão da estimativa cerca de 30% menor do que os obtidos pelos modelos de regressão linear e quadrática. Com o uso do modelo neural, não foi necessário utilizar o fator de forma, já que este varia de acordo com a idade, diâmetro e altura das árvores. |
Palavras-Chave: |
Redes Neurais Artificiais. |
Thesagro: |
Paricá; RNA. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/25024/1/metodo-Eraldo.pdf
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Marc: |
LEADER 01580naa a2200193 a 4500 001 1872394 005 2022-11-16 008 2010 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aRODRIGUES, E. F. 245 $aUm método para determinar o volume comercial do Schizolobium amazonicum (Huber) ducke utilizando redes neurais artificiais.$h[electronic resource] 260 $c2010 520 $aEste trabalho apresenta um método para determinar o volume comercial do Schizolobium amazonicum (Huber) Ducke, com casca, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs). Compara os resultados com estimativas obtidas pelo método de regressão linear e quadrática. O modelo neural artificial utiliza uma RNA multicamada direta com uma camada intermediária e, o algoritmo de treinamento supervisionado backpropagation. Os resultados obtidos pelo modelo neural foram mais próximos do real que os obtidos pelos métodos de regressão linear e quadrática. O erro médio absoluto obtido pela RNA foi aproximadamente 50% menor quando comparado com o obtido pelo modelo de regressão quadrática e o erro padrão da estimativa cerca de 30% menor do que os obtidos pelos modelos de regressão linear e quadrática. Com o uso do modelo neural, não foi necessário utilizar o fator de forma, já que este varia de acordo com a idade, diâmetro e altura das árvores. 650 $aParicá 650 $aRNA 653 $aRedes Neurais Artificiais 700 1 $aOLIVEIRA, T. F. de 700 1 $aMADRUGA, M. R. 700 1 $aSILVEIRA, A. M. da 773 $tRevista Brasileira de Biometria$gv. 28, n. 1, p. 16-23, 2010.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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