Data/hora: 15/06/2024 17:00:01

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	06/12/2019	
Data da última atualização: 	19/12/2019	
Autoria: 	SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.	
Afiliação: 	KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.	
Título: 	Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos.	
Ano de publicação: 	2019	
Fonte/Imprenta: 	Campinas: Embrapa Informática Agropecuaria, 2019.	
Páginas: 	23 p.	
Descrição Física: 	il.	
Série: 	(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 45).	
ISSN: 	1677-9266	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Resumo - O processo de classificação de solos executado por especialistas é uma tarefa laboriosa, que envolve várias etapas de coleta e a aplicação de regras de classificação de acordo com o Manual do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Este trabalho relata a aplicação de redes neurais do tipo perceptron multicamadas na classificação de solos, nos níveis categóricos 1 a 4. Os dados de perfis de solo utilizados vieram de uma base de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A otimiza-ção da função de custo de entropia cruzada, usada no treinamento da rede neural, foi realizada por meio do algoritmo de stochastic gradient descent. As redes apresentaram resultados de acurácia que variam de 63,38 a 27,79, tendo o valor maior sido obtido para o primeiro nível e o menor para o quarto nível de classificação. Os resultados mostraram o alto potencial de uso do perceptron multicamadas para a classificação de perfis de solo, resultado que pode ser ainda melhorado caso se disponha de um conjunto maior e mais balanceado de perfis de solos previamente classificados.	
Palavras-Chave: 	Amostras de solo; Aprendizado profundo; Classificação de solos; Deep learning; Perceptron multicamadas; Redes neurais multicamadas.	
Thesaurus Nal: 	Neural networks; Soil classification.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/206400/1/Boletim-45.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20217-1) - UMT - FL - DD -  -  -  - DIS