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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Hortaliças.
Data corrente:  21/02/2002
Data da última atualização:  21/02/2002
Autoria:  RODRIGUES, A. K.; FREITAS, L. G.; AZEVEDO. A. A.
Título:  Técnicas de coloração diferencial entre Pausteria penetrans e Meloidogyne spp. em raízes de tomateiro.
Ano de publicação:  2001
Fonte/Imprenta:  Nematologia Brasileira, Brasília, DF, v. 25, n. 1, p. 127, 2001.
Idioma:  Português
Notas:  Resumo.
Palavras-Chave:  Nematode; Pausteria penetrans; Techniques; Técnica de coloração.
Thesagro:  Lycopersicon Esculentum; Nematóide; Raiz; Tomate.
Thesaurus Nal:  dyeing; Meloidogyne; roots; tomatoes.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Hortaliças (CNPH)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPH22151 - 1ADDAP - --632.6518205
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Registro Completo

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
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA11161 - 2UPCAP - DD
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