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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  02/12/2019
Data da última atualização:  03/12/2019
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  CHIARELLO, F.; STEINER, M. T. A.; OLIVEIRA, E. B. de; ARCE, J. E.; FERREIRA, J. C.
Afiliação:  Flávio Chiarello, PUC-PR; Maria Teresinha Arns Steiner, PUC-PR; EDILSON BATISTA DE OLIVEIRA, CNPF; Júlio Eduardo Arce, UFPR; Júlio César Ferreira, PUC-PR.
Título:  Artificial neural networks applied in forest biometrics and modeling: state of the art (January/2007 to July/2018).
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  Cerne, v. 25 n. 2, p. 140-155, Apr./June 2019.
DOI:  10.1590/01047760201925022626
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Artificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solving complex real problems. Despite focusing on a wide range of successful metrics, the Artificial Neural Network (ANN) approach, a technique similar to the central nervous system, has gained notoriety and relevance with regard to the classification of standards, intrinsic parameter estimates, remote sense, data mining and other possibilities. This article aims to conduct a systematic review, involving some bibliometric aspects, to detect the application of ANNs in the field of Forest Engineering, particularly in the prognosis of the essential parameters for forest inventory, analyzing the construction of the scopes, implementation of networks (type ? classification), the software used and complementary techniques. Of the 1,140 articles collected from three research databases (Science Direct, Scopus and Web of Science), 43 articles underwent these analyses. The results show that the number of works within this scope has increased continuously, with 32% of the analyzed articles predicting the final total marketable volume, 78% making use of Multilayer Perceptron Networks (MLP, Multilayer Perceptron) and 63% from Brazilian researchers.
Palavras-Chave:  Bibliometric Review; Forest Engineering Problems; Inteligência artificial; Multilayer Perceptron; Revisão Bibliométrica; Revisão sistemática.
Thesaurus Nal:  Artificial intelligence; Systematic review.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205952/1/2019-Edilson-Cerne-Artificial.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPF57150 - 1UPCAP - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Soja.
Data corrente:  20/07/2022
Data da última atualização:  20/07/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  B - 2
Autoria:  FARIAS NETO, A. L. de; RAMOS JUNIOR, E. U.; LORINI, I.; MANDARINO, J. M. G.
Afiliação:  AUSTECLINIO LOPES DE FARIAS NETO, CPAMT; EDISON ULISSES RAMOS JUNIOR, CNPSO; IRINEU LORINI, CNPSO, Londrina-PR; JOSÉ MARCOS GONTIJO MANDARINO, CNPSO, Londrina-PR.
Título:  Efeito do retardo na colheita na qualidade de grãos de cultivares de soja.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Nativa, v. 10, n. 1, p. 47-53, 2022.
ISSN:  2318-7670
DOI:  https://doi.org/10.31413/nativa.v10i1.12265
Idioma:  Português
Conteúdo:  Resumo: O objetivo do trabalho foi avaliar o efeito do retardo na colheita, em condições de campo, na qualidade dos grãos de cultivares de soja, medidos pela porcentagem de grãos avariados, teor de óleo e de proteína e acidez titulável, de diferentes cultivares de soja submetidas ao retardo na colheita. O experimento foi conduzido na área experimental da Embrapa Agrossilvipastoril, no município de Sinop, MT. O delineamento experimental foi realizado em blocos casualizados, em esquema fatorial, 4x4, com quatro repetições. Houve resultados significativos para todas as variáveis analisadas. Além das características de qualidade, avaliou-se também parâmetros agronômicos, sendo que a altura de inserção da primeira vagem e a produtividade de grãos não apresentaram diferenças significativas. Ocorreu aumento dos grãos avariados com o retardo da colheita para as quatro cultivares testadas, porém, obtiveram-se diferenças na porcentagem de deterioração entre as cultivares. Dentre as cultivares testadas, a cultivar BRS 7280RR apresentou o maior percentual de deterioração e a cultivar BRS 7780IPRO, o menor percentual. Dessa forma, conclui-se que há diferenças genéticas entre as cultivares que interferem na qualidade dos grãos após o retardo na colheita. | Abstract: The objective of this study was to evaluate the effect of delay harvest, under field conditions, on agronomic traits and on grain quality of soybean cultivars, measured by the percentage of damaged grains, oil and protein cont... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  BRS 7280RR; BRS 7380RR; BRS 7680RR; BRS 7780IPRO; Qualidade do grão; Retardo na colheita; Sinop-MT.
Thesagro:  Chuva; Colheita; Controle de Qualidade; Glycine Max; Grão; Soja.
Thesaurus NAL:  Grains; Soybeans.
Categoria do assunto:  F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1144831/1/2022-cpamt-alfn-efeito-retardo-colheita-qualidade-graos-cultivares-soja.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPSO40500 - 1UPCAP - DD
CPAMT1838 - 1UPCAP - DD
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