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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CENARGEN17725 - 1ADDPL - --PSE 071200000712
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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
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPF55866 - 1UPEAP - DD
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