Data/hora: 14/06/2024 02:17:56

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	12/12/2013	
Data da última atualização: 	22/01/2020	
Autoria: 	DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A.	
Afiliação: 	CESARE DI GIROLAMO NETO, Bolsista do Consórcio Pesquisa Café; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; THIAGO TOSHIYUKI THAMADA, Bolsista do Consórcio Pesquisa Café; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.	
Título: 	Desenvolvimento e seleção de modelos de alerta para a ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos.	
Ano de publicação: 	2013	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Pesquisa cafeeira: sustentabilidade e inclusão social: anais. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.	
Páginas: 	Não paginado.	
ISBN: 	1984-9249	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	RESUMO: Este trabalho teve como objetivo desenvolver e selecionar modelos de alerta para predizer o aumento da taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro para lavouras em anos de alta carga pendente de frutos. Os modelos foram desenvolvidos por meio de quatro técnicas de mineração de dados: redes neurais artificiais, árvores de decisão, máquinas de vetores suporte e florestas aleatórias. A seleção dos modelos ocorreu de forma gráfica e por meio de suas medidas de desempenho e o resultado mostrou que os modelos desenvolvidos neste trabalho apresentaram desempenho superior a outros previamente desenvolvidos. Estes modelos de alerta fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença da ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos.	
Palavras-Chave: 	Data mining; Doenças de plantas; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Modelagem; Modelos de alerta.	
Thesaurus Nal: 	Models; Plant diseases and disorders.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/93870/1/50.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (17691-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS