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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
11/01/2005 |
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Data da última atualização: |
06/05/2022 |
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Autoria: |
RODRÍGUEZ, E. A.; MARQUES, A. S. A. |
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Título: |
Caracterização molecular, sorológica e nutricional de isolados de Pseudomonas syringae pv. tabaci provenientes de fumo, feijão e soja. |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
Brasília: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2004. |
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Páginas: |
28 p. |
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Série: |
(Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 52). |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Bactéria; Doença de Planta; Feijão; Fogo Selvagem; Fumo; Pseudomonas Syringae; Soja. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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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 Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/11/2013 |
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Data da última atualização: |
22/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A. |
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Afiliação: |
CESARE DI GIROLAMO NETO, Colaborador CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; THIAGO TOSHIYUKI THAMADA, Colaborador CNPTIA; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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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. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2013. |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Coffee rust; Data mining; Decision tree; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Modelos de alerta; Random forest; Redes neurais. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks; support vector machines. |
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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/92847/1/117553.pdf
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Marc: |
LEADER 01787nam a2200301 a 4500
001 1971782
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100 1 $aDI GIROLAMO NETO, C.
245 $aPotencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso$c2013
300 $aNão paginado.
500 $aSBIAgro 2013.
520 $aResumo. 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.
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700 1 $aTHAMADA, T. T.
700 1 $aMEIRA, C. A. A.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Registro |
Volume |
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