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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
18/09/2014 |
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Data da última atualização: |
02/06/2017 |
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Autoria: |
FERRAZ, P. F. P.; YANAGI JUNIOR, T.; HERNÁNDEZ JULIO, Y. F.; CASTRO, J. de O.; GATES, R. S.; REIS, G. M.; CAMPOS, A. T. |
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Afiliação: |
PATRICIA FERREIRA PONCIANO FERRAZ, UFLA; TADAYUKI YANAGI JUNIOR, UFLA; FABIÁN HERNÁNDEZ JULIO, UFLA; JAQUELINE DE OLIVEIRA CASTRO, UFLA; RICHARD STEPHEN GATES, University of Illinois; GREGORY MURAD REIS, UFLA; ALESSANDRO TORRES CAMPOS, UFLA. |
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Título: |
Predicting chick body mass by artificial intelligence-based models. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 7, p. 559-568, jul. 2014. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Predição da massa corporal de pintinhos por meio de modelos baseados em inteligência artificial. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to develop, validate, and compare 190 artificial intelligence‑based models for predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age subjected to different duration and intensities of thermal challenge. The experiment was conducted inside our climate‑controlled wind tunnels using 210 chicks. A database containing 840 datasets (from 2 to 21‑day‑old hicks) ? with the variables dry‑bulb air temperature, duration of thermal stress (days), chick ageb (days), and the daily body mass of chicks ? was used for network training, validation, and tests of models based on artificial neural networks (ANNs) and neuro‑fuzzy networks (NFNs). The ANNs were most accurate in predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age after they were subjected to the input variables, and they showed an R² of 0.9993 and a standard error of 4.62 g. The NNs enable the simulation of different scenarios, which can assist in managerial decision‑making, and they can be embedded in the heating control system. |
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Palavras-Chave: |
Artificial neural networks; Modeling; Neuro-fuzzy network; Thermal comfort. |
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Thesaurus Nal: |
Animal welfare. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/108680/1/Predicting-chick-body.pdf
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Marc: |
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500 $aTítulo em português: Predição da massa corporal de pintinhos por meio de modelos baseados em inteligência artificial.
520 $aThe objective of this work was to develop, validate, and compare 190 artificial intelligence‑based models for predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age subjected to different duration and intensities of thermal challenge. The experiment was conducted inside our climate‑controlled wind tunnels using 210 chicks. A database containing 840 datasets (from 2 to 21‑day‑old hicks) ? with the variables dry‑bulb air temperature, duration of thermal stress (days), chick ageb (days), and the daily body mass of chicks ? was used for network training, validation, and tests of models based on artificial neural networks (ANNs) and neuro‑fuzzy networks (NFNs). The ANNs were most accurate in predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age after they were subjected to the input variables, and they showed an R² of 0.9993 and a standard error of 4.62 g. The NNs enable the simulation of different scenarios, which can assist in managerial decision‑making, and they can be embedded in the heating control system.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
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Status |
URL |
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| Registros recuperados : 14 | |
| 7. |  | BORGHI, E.; KARAM, D.; PETRELLI, J. A. M. T.; SILVA, J. R. O.; FREITAS, T. da G. R. Avaliação de semeadora-adubadora para cultivo intercalar antecipado de milho safrinha na soja. In: SEMINÁRIO NACIONAL DE MILHO SAFRINHA, 17., 2023, Campo Grande, MS. Preservar e produzir: anais. Maracaju: Fundação MS, 2023. p. 155-156.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 8. | | DABÉSS, M. N.; PARRELLA, N. N. L. D.; SILVA, J. R. O.; KARAM, D.; BORGHI, E.; MAGALHAES, P. C. Efeito da simulação por dano mecânico em plantas de milho. In: SEMINÁRIO NACIONAL DE MILHO SAFRINHA, 16., 2021, Assis. Três décadas de inovações: avanços e desafios: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2021. p. 3-4.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 9. | | BIANCHI, L.; KARAM, D.; BORGHI, E.; SILVA, J. R. O.; GARCIA, R. A.; BRIDA, A. L. de; PONCE, S. A. Manejo da dessecação na soja e efeitos no milho safrinha semeado no Sistema Antecipe. In: SEMINÁRIO NACIONAL DE MILHO SAFRINHA, 17., 2023, Campo Grande, MS. Preservar e produzir: anais. Maracaju: Fundação MS, 2023. p. 115-116.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 11. | | GUIMARÃES, N. N.; GONÇALVES, A. H.; KARAM, D.; GUIMARÃES, L. N.; SILVA, J. R. O.; ROCHA, T. da G.; SANTOS, T. R. dos; INOUE, T. Y. Levantamento fitossociológico de plantas daninhas em sistema de cultivo intercalar soja-plantas de cobertura e milho em sucessão. Contribuciones a Las Ciencias Sociales, v. 17, n. 4, e6450, 2024.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 4 |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 12. | | SILVA, J. R. O.; KARAM, D.; BORGHI, E.; MENDES, K. F.; FREITAS, T. da G. R.; GUIMARÃES, N. N.; GUIMARÃES, L. N. Levantamento fitossociológico de plantas infestantes em manejos químicos no sistema de produção de soja e milho Antecipe, em Sete Lagoas, MG. In: SEMINÁRIO NACIONAL DE MILHO SAFRINHA, 17., 2023, Campo Grande, MS. Preservar e produzir: anais. Maracaju: Fundação MS, 2023. p. 173-174.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 13. | | KARAM, D.; SILVA, J. R. O.; GAZZIERO, D. L. P.; VARGAS, L.; CAVALIERI, S. D.; IKEDA, F. S.; PAES, M. C. D.; ANDRES, A.; ADEGAS, F. S. Investimento que compensa. Cultivar Grandes Culturas, v. 26, n. 297, p. 20-23, 2024.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: C - 0 |
| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado; Embrapa Milho e Sorgo. |
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| Registros recuperados : 14 | |
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