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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
25/01/2018 |
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Data da última atualização: |
25/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
MOREIRA, C. E. S.; OLIVEIRA, A. L. R. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; YAMAKAMI, A. |
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Afiliação: |
CARLOS EDUARDO SOUZA MOREIRA, Unicamp; ANDRÉA LEDA RAMOS DE OLIVEIRA, Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; AKEBO YAMAKAMI, Unicamp. |
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Título: |
Identification of freight patterns via association rules: the case of agricultural grains. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Bulgarian Journal of Agricultural Science, v. 23, n. 6, p. 887-893, 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The road system is the main form of transport in the biggest production regions between the domestic market and exporting. ports, as well as the transport used on intermodal routes connecting production areas with rail and/or water terminals. The goal of the current study is to recognize non-obvious patterns in a mass of data for road freights of selected grain: soy and corn. As such, the data mining technique, known as the Apriori algorithm, is used to generate association rules that describe such patterns. Among the varied rules identified by this technique, we highlight those that enable us to conclude that: i. Soy and corn production in the state of Mato Grosso is carried via the port of Santos; ii. The grain storage silos located in the state of Mato Grosso mainly receive shipments from the same state; iii. The port of São Francisco do Sul, mainly receives corn; iv. In the state of Minas Gerais there is an intermodal route that receives the grain originating mostly from Mato Grosso and transfers it to the rail system, which then carries the load to its next destination. |
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Palavras-Chave: |
Data mining; Mineração de dados. |
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Thesagro: |
Agronegócio; Logística; Transporte. |
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Thesaurus Nal: |
Agribusiness. |
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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/171641/1/Identification-freight-Moreira-.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 |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Cerrados. Para informações adicionais entre em contato com cpac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
01/09/2003 |
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Data da última atualização: |
01/09/2003 |
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Autoria: |
MAGNABOSCO, C. de U.; LOBO, R. B.; FAMULA, T. R. |
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Título: |
Bayesian inference for genetic parameter estimation on growrh traits for Nelore cattle in Brazil, using the Gibbs sampler. |
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Ano de publicação: |
2000 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Animal Breeding and Genetics, Berlim, v. 117, p. 169-188, 2000. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Se analisaron datos de mas de 29 245 registros de campo, colectados en 24 rebanos de vacunoNelore registrados, nacidos entre 1980 y 1993, com becerros hijos de 657 toros y 12 151 vacas. Los registros fueron originados en las regioenes Sudeste y Centro-oeste del brasil, en animales criados a pasto en un clima tropical. Se incluyeron en las analisis, tres caracteristicas del crecimiento siendo estas los pesosa los 205 (P205), 365 (P365) y 550 (P550) dias. El modelo lineal incluyo efectos fijos para lod grupos contemporaneos (rebano-ano-estacion-sexo) y edad de la vaca al parto. El modelo tambien incluyo efectos aleatorios, tales como las contribuicones geneticas directas, maternas, y ambientales permanentes a las observaciones. Las analises se llevaron a cabo utilizando modelos de una o dos variables. Los componentes de variancia y covariancia se estimaron a traves de la maxima verosimilitud restricta (Restricted Maximum Likelihood, REML), utilizandose un algoritmo libre de derivativas (Derivative-Free REML, DFREML) para caracteristicas multiplas. La Inferencia Bayesiana se obtuvo a traves de un algoritmo de muestreo Gibbs (gibbs sampling, GS) para caracteristicas multiplas, especificamente para estimacion de los componentes de (co) variancia en modelos animales (MTGSAM). Se implementaron tres conjuntos distribuciones previas (priors) de los componentes de (co) variancia: plana (flat), simetrica, y aguda (sharp). Los paramentros de forma (v) fueron 0,5 y 9, respectivamente. Los resultados indican que la forma de las distribuciones previas no afectaron las estimativas de los componentes de (co) variancia. Las heredabilidades de todas las caracteristicas, obtenidas a traves del REML com el modelo de una sola caracteristica, fueron inferiores a aquellas obtenidas com el modelo bivariable. Las correlaciones geneticas entre los efectos directos y maternos, obtenidos com el metodo GS, indican que los programas de seleccion genetica deben considerar en conjunto los dos componentes. Esta conclusion tambien puede aplicarse a las estimaciones com REML, ya que estas correlaciones, aunque positivas, son demasiado bajas para asumir que los efectos directos puedaam incluir automaticamente los efectos maternos. MenosSe analisaron datos de mas de 29 245 registros de campo, colectados en 24 rebanos de vacunoNelore registrados, nacidos entre 1980 y 1993, com becerros hijos de 657 toros y 12 151 vacas. Los registros fueron originados en las regioenes Sudeste y Centro-oeste del brasil, en animales criados a pasto en un clima tropical. Se incluyeron en las analisis, tres caracteristicas del crecimiento siendo estas los pesosa los 205 (P205), 365 (P365) y 550 (P550) dias. El modelo lineal incluyo efectos fijos para lod grupos contemporaneos (rebano-ano-estacion-sexo) y edad de la vaca al parto. El modelo tambien incluyo efectos aleatorios, tales como las contribuicones geneticas directas, maternas, y ambientales permanentes a las observaciones. Las analises se llevaron a cabo utilizando modelos de una o dos variables. Los componentes de variancia y covariancia se estimaron a traves de la maxima verosimilitud restricta (Restricted Maximum Likelihood, REML), utilizandose un algoritmo libre de derivativas (Derivative-Free REML, DFREML) para caracteristicas multiplas. La Inferencia Bayesiana se obtuvo a traves de un algoritmo de muestreo Gibbs (gibbs sampling, GS) para caracteristicas multiplas, especificamente para estimacion de los componentes de (co) variancia en modelos animales (MTGSAM). Se implementaron tres conjuntos distribuciones previas (priors) de los componentes de (co) variancia: plana (flat), simetrica, y aguda (sharp). Los paramentros de forma (v) fueron 0,5 y 9, respectivament... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Cerrado; Crescimento; Gado Nelore; Genética Animal. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
LEADER 02841naa a2200193 a 4500
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245 $aBayesian inference for genetic parameter estimation on growrh traits for Nelore cattle in Brazil, using the Gibbs sampler.
260 $c2000
520 $aSe analisaron datos de mas de 29 245 registros de campo, colectados en 24 rebanos de vacunoNelore registrados, nacidos entre 1980 y 1993, com becerros hijos de 657 toros y 12 151 vacas. Los registros fueron originados en las regioenes Sudeste y Centro-oeste del brasil, en animales criados a pasto en un clima tropical. Se incluyeron en las analisis, tres caracteristicas del crecimiento siendo estas los pesosa los 205 (P205), 365 (P365) y 550 (P550) dias. El modelo lineal incluyo efectos fijos para lod grupos contemporaneos (rebano-ano-estacion-sexo) y edad de la vaca al parto. El modelo tambien incluyo efectos aleatorios, tales como las contribuicones geneticas directas, maternas, y ambientales permanentes a las observaciones. Las analises se llevaron a cabo utilizando modelos de una o dos variables. Los componentes de variancia y covariancia se estimaron a traves de la maxima verosimilitud restricta (Restricted Maximum Likelihood, REML), utilizandose un algoritmo libre de derivativas (Derivative-Free REML, DFREML) para caracteristicas multiplas. La Inferencia Bayesiana se obtuvo a traves de un algoritmo de muestreo Gibbs (gibbs sampling, GS) para caracteristicas multiplas, especificamente para estimacion de los componentes de (co) variancia en modelos animales (MTGSAM). Se implementaron tres conjuntos distribuciones previas (priors) de los componentes de (co) variancia: plana (flat), simetrica, y aguda (sharp). Los paramentros de forma (v) fueron 0,5 y 9, respectivamente. Los resultados indican que la forma de las distribuciones previas no afectaron las estimativas de los componentes de (co) variancia. Las heredabilidades de todas las caracteristicas, obtenidas a traves del REML com el modelo de una sola caracteristica, fueron inferiores a aquellas obtenidas com el modelo bivariable. Las correlaciones geneticas entre los efectos directos y maternos, obtenidos com el metodo GS, indican que los programas de seleccion genetica deben considerar en conjunto los dos componentes. Esta conclusion tambien puede aplicarse a las estimaciones com REML, ya que estas correlaciones, aunque positivas, son demasiado bajas para asumir que los efectos directos puedaam incluir automaticamente los efectos maternos.
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773 $tJournal of Animal Breeding and Genetics, Berlim$gv. 117, p. 169-188, 2000.
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Embrapa Cerrados (CPAC) |
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