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| Registros recuperados : 10 | |
| 3. |  | PAGANI, M. M.; CRUZ, A. P. G.; PINTO, J. P.; RIBEIRO, A. O.; GOMES, F.; CABRAL, L. M. C. Utilização dos processos de evaporação osmótica, osmose inversa e microfiltração para obtenção de suco concentrado de acerola. In: IBERO-AMERICAN CONFERENCE ON MEMBRANE SCIENCE AND TECHNOLOGY, 7., 2010, Sintra. Book of abstracts. Caparica: Universidade Nova de Lisboa, 2010. p. 110-111.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 4. | | PINTO, J. P.; PAGANI, M. M.; SOUZA, A. L. R.; CABRAL, L. M. C.; FREIRE JUNIOR, M. Caracterização de acerola cultivada sob sistema orgânico. In: SIMPÓSIO LATINO AMERICANO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS, 8., 2009, Campinas. Ciência de alimentos no mundo globalizado: novos desafios, novas perspectivas. Campinas: Unicamp, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 7. | | GALÃO, O. F.; BORSATO, D.; PINTO, J. P.; PINA, MARCOS V. R.; VISENTAINER, J. V.; PANIZZI, M. C.; LEITE, R. S. Aplicação de redes neurais artificiais na classificação e identificação de cultivares de soja por região de plantio. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE QUÍMICA, 33., 2010, Águas de Lindóia. A química construindo um futuro melhor. [São Paulo]: SBQ, 2010. Ref. BEA-014. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 8. | | PAGANI, M. M.; ROCHA-LEÃO, M. H.; COUTO, A. B. B.; PINTO, J. P.; RIBEIRO, A. O.; GOMES, F. dos S.; CABRAL, L. M. C. Concentration of acerola (Malpighia emarginata DC.) juice by integrated membrane separation process. Desalination and Water Treatment, Hopkinton, v. 27, p. 130-134, Mar. 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 9. | | GUERRA FILHO, J. B. P.; YAMATOGI, R. S.; POSSEBON, F. S.; FERNANDES, S. A.; TIBA-CASAS, M. R.; LARA, G. H. B.; RIBEIRO, M. G.; PINTO, J. P. A. N. Frequency, serotyping and antimicrobial resistance pattern of Salmonella from feces and lymph nodes of pigs. Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 36, n. 12, p. 1165-1170, dez. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 10. | | GONÇALVES, H. C.; FELISBERTO, N. R. de O.; GIASSETTI, A. P.; PINTO, J. P. de N.; WECHSLER, F. S.; MENEZES, J. J. L.; RIBEIRO, M. S.; RODRIGUES, L.; MEDEIROS, B. B. L.; CAÑIZARES, G. I. L.; P. SOBRINHO, T. L. Efeito do uso de diferentes alimentos volumosos na produção e composição do leite de cabra. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia. A produção animal e o foco no agronegócio: anais. Goiânia: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. 4 f. CD ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| Registros recuperados : 10 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja; Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
25/08/2011 |
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Data da última atualização: |
23/08/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
GALÃO, O. F.; BORSATO, D.; PINTO, J. P.; VISENTAINER, J. V.; CARRÃO-PANIZZI, M. C. |
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Afiliação: |
OLÍVIO F. GALÃO, UEL; DIONÍSIO BORSATO, UEL; JURANDIR P. PINTO, UEL; JESUÍ V. VISENTAINER, UEM; MERCEDES CONCORDIA CARRÃO-PANIZZI, CNPT. |
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Título: |
Artificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 22, n. 1, p. 142-147, 2011. |
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ISBN: |
0103 - 5053 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Vinte variedades de soja (Glycine max), quatorze convencionais e seis variedades transgênicas (RR) foram analisadas quanto ao teor de proteína, ácido fítico, teor de óleo, fitosteróis, cinzas, minerais e ácidos graxos que foram tabelados e apresentados à rede neural do tipo perceptron de múltiplas camadas para a classificação e identificação quanto a região de plantio e quanto a variedade convencional ou transgênica. A rede neural utilizada classificou e testou corretamente 100% das amostras cultivadas por região. Para o banco de dados contendo informações sobre sojas transgênicas e convencionais foi obtido um desempenho de 94,43% no treinamento da rede, 83,30% no teste e 100% na validação. Twenty soybean (Glycine max) varieties, 14 conventional and 6 transgenic varieties were analyzed for protein content, phytic acid, oil content, phytosterols, ash, minerals and fatty acids. The data were tabled and presented to the multilayer perceptron neural network for classification and identification of their planting region and whether they were a conventional or transgenic. The neural network used correctly classified and tested 100% of the samples cultivated per region. For the data bank containing information on transgenic and conventional soybean, a performance of 94.43% was obtained in the training of the neural network, 83.30% in the test and 100% in the validation. |
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Palavras-Chave: |
Fitosteróis; Multilayer perceptron neural networks; Rede neural do tipo perceptron. |
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Thesagro: |
Soja; Variedade. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks; Soybeans; Varieties. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/44098/1/JBCS.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40505/1/mercedes-j.braz..pdf
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Marc: |
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520 $aVinte variedades de soja (Glycine max), quatorze convencionais e seis variedades transgênicas (RR) foram analisadas quanto ao teor de proteína, ácido fítico, teor de óleo, fitosteróis, cinzas, minerais e ácidos graxos que foram tabelados e apresentados à rede neural do tipo perceptron de múltiplas camadas para a classificação e identificação quanto a região de plantio e quanto a variedade convencional ou transgênica. A rede neural utilizada classificou e testou corretamente 100% das amostras cultivadas por região. Para o banco de dados contendo informações sobre sojas transgênicas e convencionais foi obtido um desempenho de 94,43% no treinamento da rede, 83,30% no teste e 100% na validação. Twenty soybean (Glycine max) varieties, 14 conventional and 6 transgenic varieties were analyzed for protein content, phytic acid, oil content, phytosterols, ash, minerals and fatty acids. The data were tabled and presented to the multilayer perceptron neural network for classification and identification of their planting region and whether they were a conventional or transgenic. The neural network used correctly classified and tested 100% of the samples cultivated per region. For the data bank containing information on transgenic and conventional soybean, a performance of 94.43% was obtained in the training of the neural network, 83.30% in the test and 100% in the validation.
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650 $aSoybeans
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653 $aRede neural do tipo perceptron
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700 1 $aCARRÃO-PANIZZI, M. C.
773 $tJournal of the Brazilian Chemical Society$gv. 22, n. 1, p. 142-147, 2011.
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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