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| Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
01/10/2009 |
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Data da última atualização: |
30/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A. |
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Afiliação: |
CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, FEAGRI/UNICAMP. |
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Título: |
Árvores de decisão induzidas pelo weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 7., 2009, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: UFV, 2009. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2009. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão com o software livre Weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente de frutos e comparar esses modelos com as árvores de decisão induzidas por um software proprietário. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais (p.p.) na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária, a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. As árvores de decisão induzidas pelo Weka tiveram desempenho semelhante às induzidas pelo software proprietário. Os modelos de alerta para o limite de 5 p.p. induzidos pelas duas ferramentas são praticamente iguais. O modelo considerando o limite de 10 p.p. induzido pelo Weka é mais simples e compacto que o induzido pelo software proprietário. |
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Palavras-Chave: |
Árvores de decisão; Data mining; Doença de plantas; Mineração de dados; Modelagem; Modelos de alerta; Previsão da ferrugem do cafeeiro; Software livre Weka. |
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Thesagro: |
Coffea Arábica; Hemileia Vastatrix; Tecnologia da Informação. |
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Thesaurus NAL: |
Plant diseases and disorders. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/16771/1/T113.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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