Data/hora: 03/06/2024 05:41:54

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	25/04/2006	
Data da última atualização: 	16/04/2019	
Autoria: 	MORANDI, M. A. B.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.	
Afiliação: 	MARCELO AUGUSTO BOECHAT MORANDI, CNPMA; SILVIA MARIA FONSECA S MASSRUHA, CNPTIA.	
Título: 	Um modelo abdutivo nebuloso para diagnose - estudo de caso em doenças de milho.	
Ano de publicação: 	2005	
Fonte/Imprenta: 	Summa Phytopathologica, v. 31, p. 13, 2005. Suplemento.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Edição dos resumos do XXVIII Congresso Paulista de Fitopatologia, São Paulo, fev. 2005.	
Conteúdo: 	Os Sistemas Especialistas para diagnose de doenças de plantas têm como premissa a comparação de um modelo prévio para cada doença com dados do caso particular, por meio de raciocínio clínico (RC) dedutivo, baseado em regras efeito-causa e um modelo de incertezas. Embora seja possível criar regras que concluem uma causa plausível para um conjunto de efeitos, o conhecimento efeito-causa é contrário à ocorrência de fenômenos na natureza (causa-efeito). O objetivo do trabalho foi desenvolver uma abordagem integrada de diagnóstico denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), onde o conhecimento é modelado por raciocínio causa-efeito (abdutivo) e integra vários aspectos do RC (sintomas comuns entre doenças, dados temporais, condições favoráveis à doença, incertezas inerentes ao conhecimento e fatores de tomada de decisão). Os algoritmos foram validados em 41 doenças de milho (http://diagnose.cnptia.embrapa.br). Em todos, os casos os resultados foram compatíveis com o RC do especialista. Os conceitos de lógica nebulosa e teoria de decisão permitem ao sistema explicar como e porque chegou às conclusões, reduzir o número de hipóteses e aumentar sua aceitação. Conclui-se que a TCN atende aos requisitos de inferência, incertezas e tomada de decisão para o RC em fitopatologia.	
Palavras-Chave: 	Diagnose; Modelo abdutivo nebuloso; Sistema especialista.	
Thesagro: 	Doença de planta.	
Thesaurus Nal: 	Expert systems; Plant diseases and disorders.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (11161-1) - UPC - SP - -- -  -  - 2006.00047 - DES
CNPTIA - (11161-2) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS