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Registros recuperados : 54 | |
18. | | RIBEIRO, M. V.; CUNHA, L. M. S.; CAMARGO, H. A.; RODRIGUES, L. H. A. Applying a fuzzy decision tree approach to soil classification. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT OF UNCERTAINTY IN KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 15., 2014, Montpellier. Proceedings... Cham: Springer, 2014. p. 87-96. Part I. (Communications in computer and information science, 442). Editores: Anne Laurent Olivier Strauss, Bernadette Bouchon-Meunier, Ronald R. Yager. IPMU 2014. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 54 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
30/03/2010 |
Data da última atualização: |
19/10/2010 |
Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
Autoria: |
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A. |
Afiliação: |
CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, UNICAMP, FEAGRI. |
Título: |
Árvores de decisão aplicadas na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro. |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2009. |
Páginas: |
24 p. il. |
Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa, 22). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A ferrugem do cafeeiro é a principal doença da cultura do café. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem e a sua previsão são importantes. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada para avaliar a aplicação de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem. As classes do atributo meta foram definidas por intervalos da taxa de progresso da doença. Dados meteorológicos, a carga pendente de frutos e o espaçamento entre plantas serviram de atributos preditivos. As árvores de decisão obtidas auxiliaram na compreensão de quais variáveis, e como as interações dessas variáveis, conduziram a ferrugem no campo. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente de frutos apresentou bom desempenho e pode ajudar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem do cafeeiro. |
Palavras-Chave: |
Coffee; Inteligência artificial; Mineração de dados; Modelagem; Plant disease. |
Thesagro: |
Café; Doença de Planta. |
Thesaurus NAL: |
Models. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/17768/1/cnptiabp_22-1.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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