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| Registros recuperados : 6 | |
| 6. |  | MOSCA, G.; TONIOLO, L.; PARADISI, U.; FONTÀNA, F.; PALMIERI, S.; LEONI, D.; CIRICIOFOLO, E.; CONTE, L. Varietà di colza: prove di confronto. Agr. e Ric., v. IV, n. 6, p. 9-14, 1981.| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| Registros recuperados : 6 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
23/05/2013 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 4 |
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Autoria: |
GODOI, A. P.; SILVA, F. C. da; BARRETO, G.; OLIVEIRA-SERRA, G. L. |
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Afiliação: |
FABIO CESAR DA SILVA, CNPTIA. |
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Título: |
Modelo nebuloso para a estimativa de produtividade da cana de açúcar. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Stab, Piracicaba, v. 31, n. 4, p. 33-36, mar./abr. 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este trabalho apresenta uma abordagem para a modelagem matemática para a produtividade de cana de açúcar de modo a fornecer ao setor sucroalcooleiro uma ferramenta computacional mais precisa capaz para a previsão desta. Esta abordagem visa simplificar o processo para obtenção de um modelo de previsão da produtividade. Os dados utilizados para construir e validar o modelo nebuloso foram os mesmos utilizados na validação do modelo QCANE, considerado o modelo mais preciso da atualidade, sendo dessa forma uma boa base para comparação com essa nova abordagem. Simulações computacionais foram realizadas, e são apresentadas, demonstrando o desempenho do modelo. |
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Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Fuzzy systems; Modelagem; Modelos matemáticos; Sistemas nebulosos. |
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Thesaurus NAL: |
Mathematical models; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aEste trabalho apresenta uma abordagem para a modelagem matemática para a produtividade de cana de açúcar de modo a fornecer ao setor sucroalcooleiro uma ferramenta computacional mais precisa capaz para a previsão desta. Esta abordagem visa simplificar o processo para obtenção de um modelo de previsão da produtividade. Os dados utilizados para construir e validar o modelo nebuloso foram os mesmos utilizados na validação do modelo QCANE, considerado o modelo mais preciso da atualidade, sendo dessa forma uma boa base para comparação com essa nova abordagem. Simulações computacionais foram realizadas, e são apresentadas, demonstrando o desempenho do modelo.
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700 1 $aBARRETO, G.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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