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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
18/09/2015 |
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Data da última atualização: |
29/09/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
JAMES, S. W.; LOCATELLI, M.; BARTZ, M. L. C.; SILVA, E. da; BROWN, G. G.; BARRETA, D.; FORBES, A. |
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Afiliação: |
Samuel W. James, University of Iowa; Marcos Locatelli, UDESC; Marie L. C. Bartz, Universidade Positivo; Elodie da Silva, Pós-Graduanda CNPF; GEORGE GARDNER BROWN, CNPF; Dilmar Barreta, UDESC; Andrew Forbes, University of Iowa. |
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Título: |
Genotyping of putative Urobenus brasiliensis Benham, 1886 (Clitellata: Rhinodrilidae) reveals geographically clustered cryptic lineages. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO LATINO-AMERICANO DE ECOLOGIA E TAXONOMIA DE OLIGOQUETAS, 5; SIMPÓSIO ENGENHEIROS EDÁFICOS, FERTILIDADE DO SOLO E TERRA PRETA DE ÍNDIO (TPI), 2015, Curitiba. Anais. [S.l.]: Federação Brasileira de plantio direto de irrigação, 2015. |
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Páginas: |
p. 16. |
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Descrição Física: |
Disponível online. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Resumo. 5° ELAETAO. |
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Palavras-Chave: |
Clitellata; Rhinodrilidae; Urobenus brasiliensis. |
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Thesagro: |
Genótipo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/129979/1/2015-GeorgeB-ELAETAO-Genotyping.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
15/12/2023 |
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Data da última atualização: |
15/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ABREU, U. G. P. de; THOLON, P.; LIMA, H. P. de. |
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Afiliação: |
URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; PATRICIA THOLON, CPPSE; HELANO POVOAS DE LIMA, CNPTIA. |
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Título: |
Classificação do desempenho dos rebanhos de seleção Nelore por meio de aprendizado de máquina. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Avanços na agricultura digital colaborativa: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAGRO 2023. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi, por meio de técnicas de mineração de dados, classificar os animais de dois rebanhos da Embrapa, em função das réguas de DEP genômicas (DEPg), para identificar os principais atributos (características) que direcionam o entendimento dos diferentes objetivos de seleção nos dois rebanhos. Selecionaram-se oito atributos, para análise de classificação dos animais. Para realizar a classificação dos animais em função do rebanho foram utilizados três algoritmos supervisionados, buscando verificar qual apresentaria o melhor desempenho: árvore de decisão (J48), árvores de modelo logístico (LMT) e floresta randômica (Random Forest - RF). O algoritmo mais acurado foi o Random Forest, que modelou os dados com maior ajuste e acurácia. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Árvore de decisão; Árvores de modelo logístico; Característica; Classificação de animais; Data mining; Decision tree; Floresta randômica; Logistic model trees; Machine learning; Mineração de dados; Random forest; Seleção de rebanhos. |
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Thesagro: |
Gado Nelore; Melhoramento Genético Animal; Rebanho; Seleção. |
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Categoria do assunto: |
--
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159796/1/sbi-agro-2023-2.pdf
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Marc: |
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520 $aO objetivo deste trabalho foi, por meio de técnicas de mineração de dados, classificar os animais de dois rebanhos da Embrapa, em função das réguas de DEP genômicas (DEPg), para identificar os principais atributos (características) que direcionam o entendimento dos diferentes objetivos de seleção nos dois rebanhos. Selecionaram-se oito atributos, para análise de classificação dos animais. Para realizar a classificação dos animais em função do rebanho foram utilizados três algoritmos supervisionados, buscando verificar qual apresentaria o melhor desempenho: árvore de decisão (J48), árvores de modelo logístico (LMT) e floresta randômica (Random Forest - RF). O algoritmo mais acurado foi o Random Forest, que modelou os dados com maior ajuste e acurácia.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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