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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/12/2019 |
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Data da última atualização: |
19/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J. |
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Afiliação: |
KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA. |
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Título: |
Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuaria, 2019. |
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Páginas: |
23 p. |
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Descrição Física: |
il. |
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Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 45). |
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ISSN: |
1677-9266 |
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Idioma: |
Português |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Amostras de solo; Aprendizado profundo; Classificação de solos; Deep learning; Perceptron multicamadas; Redes neurais multicamadas. |
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Thesaurus Nal: |
Neural networks; Soil classification. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/206400/1/Boletim-45.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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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 Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
22/04/2020 |
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Data da última atualização: |
05/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
ABREU, A. de F. B.; RAMALHO, M. A. P.; GONÇALVES, F. M. A.; MENDONÇA, H. A. de. |
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Afiliação: |
ANGELA DE FATIMA BARBOSA ABREU, CNPAF; MAGNO ANTONIO PATTO RAMALHO, UFLA; FLAVIA MARIA AVELAR GONÇALVES, UFV; HELIA ALVES DE MENDONCA, CPAF-AC. |
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Título: |
Uilização da produtividade de grãos na seleção para resistência ao Colletotrichum lindemuthianum no feijoeiro. |
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Ano de publicação: |
2003 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência e Agrotecnologia, v. 27, n. 2, p. 363-369, mar./abr. 2003. |
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ISSN: |
1413-7054 |
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DOI: |
10.1590/S1413-70542003000200016 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O trabalho foi realizado com o objetivo de verificar se as famílias de feijão (Phaseolus vulgaris L.) com maior produtividade de grãos são as que possuem maior resistência ao Colletotrichum lindemuthianum e, assim, poder utilizar a produtividade de grãos como critério auxiliar na seleção de linhagens mais resistentes. Para isso, foram realizados cruzamentos entre as linhagens AN 730340, AN 910522, AN 910523 e AN 910546, resistentes ao patógeno, com a cultivar Carioca, que é suscetível. A partir da geração F2, as populações foram avançadas em dois locais no sul de Minas Gerais, Lavras e Lambari, sendo selecionadas 100 plantas resistentes (sem sintomas) e 100 suscetíveis (com alta severidade da doença), formando, assim, duas subpopulações por cruzamento em cada local. Essas populações foram conduzidas em "bulk" até a geração F5. Cinqüenta plantas F5 deram origem às famílias F5:6 e, posteriormente, 21 famílias F5:7, que foram avaliadas com relação à produtividade de grãos e severidade do patógeno nos dois locais. Constatou-se que, especialmente sob alta severidade da doença, a produtividade de grãos foi um ótimo critério seletivo para identificação de famílias resistentes. |
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Thesagro: |
Antracnose; Colletotrichum Lindemuthianum; Feijão; Melhoramento Genético Vegetal; Phaseolus Vulgaris; Variedade Resistente. |
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Thesaurus NAL: |
Anthracnose; Beans; Disease resistance; Plant breeding. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/212444/1/CNPAF-2003-CA.pdf
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Marc: |
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520 $aO trabalho foi realizado com o objetivo de verificar se as famílias de feijão (Phaseolus vulgaris L.) com maior produtividade de grãos são as que possuem maior resistência ao Colletotrichum lindemuthianum e, assim, poder utilizar a produtividade de grãos como critério auxiliar na seleção de linhagens mais resistentes. Para isso, foram realizados cruzamentos entre as linhagens AN 730340, AN 910522, AN 910523 e AN 910546, resistentes ao patógeno, com a cultivar Carioca, que é suscetível. A partir da geração F2, as populações foram avançadas em dois locais no sul de Minas Gerais, Lavras e Lambari, sendo selecionadas 100 plantas resistentes (sem sintomas) e 100 suscetíveis (com alta severidade da doença), formando, assim, duas subpopulações por cruzamento em cada local. Essas populações foram conduzidas em "bulk" até a geração F5. Cinqüenta plantas F5 deram origem às famílias F5:6 e, posteriormente, 21 famílias F5:7, que foram avaliadas com relação à produtividade de grãos e severidade do patógeno nos dois locais. Constatou-se que, especialmente sob alta severidade da doença, a produtividade de grãos foi um ótimo critério seletivo para identificação de famílias resistentes.
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650 $aBeans
650 $aDisease resistance
650 $aPlant breeding
650 $aAntracnose
650 $aColletotrichum Lindemuthianum
650 $aFeijão
650 $aMelhoramento Genético Vegetal
650 $aPhaseolus Vulgaris
650 $aVariedade Resistente
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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