Data/hora: 23/09/2024 10:13:27

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	01/10/2009	
Data da última atualização: 	22/10/2010	
Autoria: 	MESSIAS, J. A. T.; BRAGA, J. L; MELO, E. de C.; CECOM, P. R.; MARTINS, J. H.; LACERDA FILHO, A. F. de.	
Afiliação: 	JOSÉ AMÉRICO TRIVELLATO MESSIAS, DECOM/UFOP; JOSÉ LUIS BRAGA, DPI/UFV; EVANDRO DE CASTRO MELO, DEA/UFV; PAULO ROBERTO CECOM, DPI/UFV; JOSÉ HELVÉCIO MARTINS, DEA/UFV; ADÍLIO FLAUZINO DE LACERDA FILHO, DEA/UFV.	
Título: 	Implementação de rede neural artificial como suporte para avaliação da qualidade do café em função dos seus constituintes.	
Ano de publicação: 	2009	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 7., 2009, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: UFV, 2009.	
Páginas: 	Não paginado.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	SBIAgro 2009.	
Conteúdo: 	Este trabalho estabelece um método baseado na utilização de uma Rede Neural Artificial para determinação da qualidade da bebida do café a partir das análises físico-químicas do grão. As variáveis de entrada para a rede são: açúcares redutores, açúcares não redutores, polifenóis, acidez titulável total, condutividade elétrica e lixiviação de potássio. A variável de saída é a indicação da classificação da bebida obtida pela rede. A validação do método é feita pela comparação dos resultados obtidos pela utilização da uma Rede Neural Artificial e por Análise Estatística sob as mesmas condições.	
Palavras-Chave: 	Composição química do café; Qualidade do café; Rede neural artificial (RNA); SBIAgro 2009; Tecnologia da informação (TI).	
Thesagro: 	Análise Estatística.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (14062-1) - ADD - PL - CD -  -  - 2009.00002 - DIS