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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
09/01/2024 |
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Data da última atualização: |
09/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BARRETO, P. V. DE A.; SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; MIRANDA JÚNIOR, G. F.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE; RESENDE, F. K. S. |
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Afiliação: |
PEDRO V. DE A. BARRETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO N. MATOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; GASTÃO F. MIRANDA JÚNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FÁBIO R. DE MOURA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; FABRÍCIA K. S. RESENDE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE. |
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Título: |
Automatic segmentation of the self-organizing map to support territorial zoning. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Avanços na agricultura digital colaborativa: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023. SBIAGRO 2023. 6 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
ABSTRACT: This paper proposes an algorithm for analyzing clusters of thematic maps with ordinal categorical classes to support territorial zoning. The proposed method combines the Self-Organizing Map with graph segmentation techniques for data clustering. The approach was evaluated with synthetic data and applied to the environmental zoning of the Alto Taquari basin, MS/MT. The results showed the ability of the algorithm to separate the data into unimodal differentiable groups. RESUMO: Este artigo propõe um algoritmo para análise de agrupamentos de mapas temáticos com classes categóricas ordinais para suporte ao zoneamento territorial. O método proposto combina o Mapa Auto Organizável com técnicas de segmentação de grafos para clusterização dos dados. A abordagem foi avaliada com dados sintéticos e aplicada no zoneamento ambiental da bacia do Alto Taquari, MS/MT. Os resultados mostraram a capacidade do algoritmo separar os dados em grupos diferenciáveis unimodais. |
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Palavras-Chave: |
Data clustering. |
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Thesaurus Nal: |
Artificial intelligence. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160596/1/6194.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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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 Gado de Leite. |
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Data corrente: |
23/04/2018 |
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Data da última atualização: |
27/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo de Divulgação na Mídia |
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Autoria: |
CARVALHO, G. R.; COSTA, C. N.; ROCHA, D. T. da; DINIZ, F. H.; RESENDE, J. C. de; LEITE, J. L. B.; SIQUEIRA, K. B.; STOCK, L. A.; LANA, M. S.; HOTT, M. C.; MOREIRA, M. S. de P.; ANDRADE, R. G.; TEIXEIRA, S. R.; GOMES, I.; TOSTES, V.; MACEDO, V. |
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Afiliação: |
GLAUCO RODRIGUES CARVALHO, CNPGL; CLAUDIO NAPOLIS COSTA, CNPGL; DENIS TEIXEIRA DA ROCHA, CNPGL; FABIO HOMERO DINIZ, CNPGL; JOAO CESAR DE RESENDE, CNPGL; JOSE LUIZ BELLINI LEITE, CNPGL; KENNYA BEATRIZ SIQUEIRA, CNPGL; LORILDO ALDO STOCK, CNPGL; MANUELA SAMPAIO LANA, CNPGL; MARCOS CICARINI HOTT, CNPGL; MARNE SIDNEY DE PAULA MOREIRA, CNPGL; RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPGL; SERGIO RUSTICHELLI TEIXEIRA, CNPGL; Ivana Gomes, UFJF; Vinicius Tostes, UFJF; Vinícius Macedo, Faculdade Machado Sobrinho. |
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Título: |
Nota de Conjuntura: Leite e Derivados - Abril/2018. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: Intelactus |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Cenário; Estatísticas; Leite UHT. |
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Categoria do assunto: |
E Economia e Indústria Agrícola |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/175878/1/Nota-Conjuntura-201804-final.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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