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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
Data corrente: |
28/03/2000 |
Data da última atualização: |
16/07/2019 |
Autoria: |
JOLY, A. B.; UGADIM, Y.; OLIVEIRA FILHO, E. C. de; MARINO, M. C. |
Título: |
Additions to the marine flora of Brazil. IV |
Ano de publicação: |
1967 |
Fonte/Imprenta: |
Sao Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciencias e Letras da Universidade de Sao Paulo, 1967 |
Páginas: |
p.173-193 |
Série: |
(FFCLUSP- Boletim, 305. FFCLUSP, Botanica, 22) |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Algas; Bahia; Biologia marinha; Brasil; Classificacao; Espirito Santo; Paraiba. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00707naa a2200253 a 4500 001 1178896 005 2019-07-16 008 1967 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aJOLY, A. B. 245 $aAdditions to the marine flora of Brazil. IV 260 $c1967 300 $ap.173-193 490 $a(FFCLUSP- Boletim, 305. FFCLUSP, Botanica, 22) 653 $aAlgas 653 $aBahia 653 $aBiologia marinha 653 $aBrasil 653 $aClassificacao 653 $aEspirito Santo 653 $aParaiba 700 1 $aUGADIM, Y. 700 1 $aOLIVEIRA FILHO, E. C. de 700 1 $aMARINO, M. C. 773 $tSao Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciencias e Letras da Universidade de Sao Paulo, 1967
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
10/07/2017 |
Data da última atualização: |
11/07/2017 |
Autoria: |
CAMPOS, B. P. F.; SILVA, G. F. da; BREDA BINOTI, D. H. B.; MENDONÇA, A. R. de; LEITE, H. G. |
Título: |
Descrição do perfil do tronco de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 37, n. 90, p. 99-107, abr./jun. 2017. |
DOI: |
10.4336/2017.pfb.37.90.1181 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes gêneros e espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins comparativos, foram ajustadas equações, empregando-se análise de regressão, para descrever o perfil do tronco. Tanto para as redes neurais quanto para as equações de regressão, a avaliação da acurácia foi realizada com base no coeficiente de correlação entre os diâmetros observados e estimados ao longo do fuste, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE) e análise gráfica. Os métodos de inteligência artificial, especialmente RNA, podem ser eficazes em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes espécies em diferentes condições de crescimento, utilizando apenas uma RNA, com eficiência semelhante aos modelos de regressão tradicionalmente empregados por empresas florestais. |
Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Manejo florestal. |
Thesagro: |
Inventário Florestal. |
Thesaurus NAL: |
artificial intelligence; forest inventory; forest management. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161595/1/PFB-2.pdf
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Marc: |
LEADER 01799naa a2200253 a 4500 001 2072381 005 2017-07-11 008 2017 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.4336/2017.pfb.37.90.1181$2DOI 100 1 $aCAMPOS, B. P. F. 245 $aDescrição do perfil do tronco de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais.$h[electronic resource] 260 $c2017 520 $aO objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes gêneros e espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins comparativos, foram ajustadas equações, empregando-se análise de regressão, para descrever o perfil do tronco. Tanto para as redes neurais quanto para as equações de regressão, a avaliação da acurácia foi realizada com base no coeficiente de correlação entre os diâmetros observados e estimados ao longo do fuste, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE) e análise gráfica. Os métodos de inteligência artificial, especialmente RNA, podem ser eficazes em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes espécies em diferentes condições de crescimento, utilizando apenas uma RNA, com eficiência semelhante aos modelos de regressão tradicionalmente empregados por empresas florestais. 650 $aartificial intelligence 650 $aforest inventory 650 $aforest management 650 $aInventário Florestal 653 $aInteligência artificial 653 $aManejo florestal 700 1 $aSILVA, G. F. da 700 1 $aBREDA BINOTI, D. H. B. 700 1 $aMENDONÇA, A. R. de 700 1 $aLEITE, H. G. 773 $tPesquisa Florestal Brasileira, Colombo$gv. 37, n. 90, p. 99-107, abr./jun. 2017.
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