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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S. Automação laboratorial: Um dominio de aplicação e um software de apoio. São Carlos: USP, 1993. 120p. Tese Mestrado.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Unidades Centrais.

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2.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S. Web semântica: estudo preliminar. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2002. 22 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 18).

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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3.Imagem marcado/desmarcadoFERRACIOLLI, M. A.; CUNHA, L. M. S. Alternativas para construção de classificadores de solos brasileiros. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 12., 2016, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 48-53.

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4.Imagem marcado/desmarcadoRIBEIRO, N. V.; CUNHA, L. M. S. Automação de experimentos científicos utilizando KnowledgeFlow. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 72-77.

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5.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S.; HEMERLY, F. X. Sistema de informação para coordenação do segmento agrícola da cadeia do café no estado de São Paulo - proposta. In: CONGRESSO BRASILEIRO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE INFORMÁTICA APLICADA À AGROPECUÁRIA E AGROINDÚSTRIA, 3., 2001, Foz do Iguaçu. Anais... Lavras: SBI-AGRO, 2001. p. 207-210. SBIAgro 2001.

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6.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S.; MEIRA, C. A. A.; RAKOCEVIC, M. Automation in ecological attribute selection for analysis of coffee leaf rust occurrence. In: INTERNATIONAL CONFERENCE COFFEE SCIENCE, 26., 2016, Kunming. Proceedings... Kunming: ASIC, 2016. p. 132. ASIC. PA207.

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7.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S.; HIGA, R. H.; FERREIRA, J. R. Organizando o laboratório com o InfoLab - Sistema de Gerenciamento de Informações Laboratoriais. In: CONGRESSO DA SBI-AGRO, 2., 1999, Campinas. [Anais...]. [S.l.: s.n.], 2000. Não paginado. Agrosoft 99.

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8.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S.; MEIRA, C. A. A.; ENCINAS, T. Carregando dados na arquitetura data warehousing - Armazém de Dados de Frutas. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2001. 4 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Comunicado técnico, 3).

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9.Imagem marcado/desmarcadoMEIRA, C. A. A.; CUNHA, L. M. S. Implantação do Armazém de Dados da Fruticultura no Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2001. 12 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Instruções técnicas, 8).

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10.Imagem marcado/desmarcadoMEIRA, C. A. A.; CUNHA, L. M. S. Implantação do Armazém de Dados da Fruticultura: versão 1.2. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2003. 26 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 30).

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11.Imagem marcado/desmarcadoMEIRA, C. A. A.; SEIXAS NETO, A.; NAKA, J.; CUNHA, L. M. S. Armazém de dados da fruticultura. In: CONGRESSO BRASILEIRO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE INFORMÁTICA APLICADA À AGROPECUÁRIA E À AGROINDÚSTRIA, 4., 2003, Porto Seguro. Anais... Lavras: SBIAGRO, 2003. p. 1-4.

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12.Imagem marcado/desmarcadoRIBEIRO, M. V.; CUNHA, L. M. S.; CAMARGO, H. A.; RODRIGUES, L. H. A. Applying a fuzzy decision tree approach to soil classification. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT OF UNCERTAINTY IN KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 15., 2014, Montpellier. Proceedings... Cham: Springer, 2014. p. 87-96. Part I. (Communications in computer and information science, 442). Editores: Anne Laurent Olivier Strauss, Bernadette Bouchon-Meunier, Ronald R. Yager. IPMU 2014.

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13.Imagem marcado/desmarcadoMEIRA, C. A. A.; CUNHA, L. M. S.; SEIXAS NETO, Á.; NAKA, J. Integração de informação da fruticultura. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 17., 2002, Belém. Os novos desafios da fruticultura brasileira: anais. Belém: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2002. 4 p.

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14.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S.; LEITE, M. A. de A.; SILVA, F. C. da. BDCANA - Sistema Web de apoio a experimentos de manejo de fertilizantes em cana-de-açúcar. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 5.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO NO AGRONEGÓCIO COOPERATIVO, 2., 2005, Londrina. Agronegócio, tecnologia e inovação: anais. Londrina: Sociedade Brasileira de Informática Aplicada à Agropecuária e Agroindústria, 2005. 7 p. Editado por Augusto Guilherme de Araujo e Marcelo Giovanetti Canteri. SBI-AGRO 2005.

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15.Imagem marcado/desmarcadoJARDINE, J. G.; SERRA, R.; CUNHA, L. M. S.; ALMEIDA, E. C. Avaliação sensorial automatizada. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE INFORMÁTICA APLICADA A AGROPECUÁRIA E AGROINDÚSTRIA, 1., 1997, Belo Horizonte. Anais... Belo Horizonte: Agrosoft: CTSOFT: SBI-AGRO, 1997. p. 21-27. Agrosoft 97.

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16.Imagem marcado/desmarcadoLEITE, M. A. de A.; CUNHA, L. M. S. da; SILVA, F. C. da. Manual de usuário de banco de dados de experimentos agrícolas em manejo de fertilizantes para cana-de-açúcar. In: LEITE, M. A. de A.; CUNHA, L. M. S. da; SILVA, F. C. da. BDCana: banco de dados de experimentos em manejo de fertilizantes para cana-de-açúcar. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2004. 24 p. 1 CD-ROM. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 42). Parte do CD-ROM 2005.00018 BDCana.

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17.Imagem marcado/desmarcadoCUNHA, L. M. S.; VISOLI, M. C.; BARBOSA, L. A. F. Obtenção do grau FAIRness de recursos digitais armazenados em repositórios de dados - conceitos, técnicas e ferramentas. Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2021. 35 p. il. color. (Embrapa Agricultura Digital. Documentos, 181).

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18.Imagem marcado/desmarcadoMEIRA, C. A. A.; CUNHA, L. M. S.; SOUZA, T. A. L. de. Carregamento de dados de comércio exterior no armazém de dados da fruticultura. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2002. 26 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 13).

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19.Imagem marcado/desmarcadoMEIRA, C. A. A.; SEIXAS NETO, A.; NAKA, J.; CUNHA, L. M. S. Análise da produção brasileira de frutas a partir do armazém de dados da fruticultura. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2002. 6 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Comunicado Técnico, 18).

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20.Imagem marcado/desmarcadoMEIRA, C. A. A.; SEIXAS NETO, Á.; NAKA, J.; CUNHA, L. M. S. Análise de comércio exterior de frutas a partir do armazém de dados da fruticultura brasileira. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2001. 6 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Comunicado técnico, 2).

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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  24/07/2014
Data da última atualização:  08/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  RIBEIRO, M. V.; CUNHA, L. M. S.; CAMARGO, H. A.; RODRIGUES, L. H. A.
Afiliação:  MARIANA V. RIBEIRO, UFSCar; LUIZ MANOEL SILVA CUNHA, CNPTIA, Feagri/Unicamp; HELOISA A. CAMARGO, UFSCar; LUIZ HENRIQUE A. RODRIGUES, Feagri/Unicamp.
Título:  Applying a fuzzy decision tree approach to soil classification.
Ano de publicação:  2014
Fonte/Imprenta:  In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT OF UNCERTAINTY IN KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 15., 2014, Montpellier. Proceedings... Cham: Springer, 2014.
Páginas:  p. 87-96. Part I.
Série:  (Communications in computer and information science, 442).
ISBN:  978-3-319-08794-8
Idioma:  Inglês
Notas:  Editores: Anne Laurent Olivier Strauss, Bernadette Bouchon-Meunier, Ronald R. Yager. IPMU 2014.
Conteúdo:  Abstract. As one of the most important factors that interfere in peoples life, the soil is characterized by quantitative and qualitative features which describe not only the soil itself, but also the environment, the weather and the vegetation around it. Different types of soil can be identified by means of these features. A good soil classification is very important to get a better use of the soil. Soil classification, when performed manually by experts, is not a simple task, as long as the experts opinions may vary considerably. Besides, different types of soil cannot be defined deterministically. With the objective of exploring an alternative approach towards solving this problem, we investigated in this paper the application of an automatic procedure to generate a soil classifier from data, using a fuzzy decision tree induction algorithm. In order to compare the results obtained by means of the fuzzy decision tree classifier, we used two well known methods for classifiers generation: the classic decision tree induction algorithm C4.5 and the fuzzy rules induction algorithm named FURIA.
Palavras-Chave:  Árvore de decisão; Decision tree; Sistema de classificação do solo; Sistemas fuzzy.
Thesagro:  Classificação do solo.
Thesaurus NAL:  Fuzzy logic; Soil classification.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA17984 - 1UPCAA - DD
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