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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
Data corrente: |
16/01/2014 |
Data da última atualização: |
09/03/2023 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
RESENDE JUNIOR, M.; RESENDE, M. D. V. de; MUNOZ, P. R.; TAKAHASHI, E. K.; PETROLI, C.; SANSALONI, C.; KIRST, M.; GRATTAPAGLIA, D. |
Afiliação: |
MARCIO RESENDE JUNIOR, UNIVERSITY OF FLORIDA; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; PATRICIO R. MUNOZ, UNIVERSITY OF FLORIDA; ELIZABETE KEIDO TAKAHASHI, CENIBRA; CESAR PETROLI, INTERNATIONAL MAIZE AND WHEAT IMPROVEMENT CENTRE; CAROLINA SANSALONI, INTERNATIONAL MAIZE AND WHEAT IMPROVEMENT CENTRE; MATIAS KIRST, UNIVERSITY OF FLORIDA; DARIO GRATTAPAGLIA, CENARGEN. |
Título: |
Increase in efficiency of genomic selection sing epistatic interactions and detection of candidate genes for rust resistance in Eucalyptus. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL PLANT & ANIMAL GENOME, 21., 2013, San Diego. Abstracts... Jersey City: Scherago International, 2013. W287. |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Brasil; Espécie arbórea; Exótica; Seleção genômica. |
Thesaurus Nal: |
Eucalyptus. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/89555/1/Deon-PAG-Increase.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
31/07/2020 |
Data da última atualização: |
31/07/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 3 |
Autoria: |
LOPES, L. S. S.; RODE, R.; PAULETTO, D.; BALONEQUE, D. D.; SANTOS, F. G. dos; SILVA, A. R.; BINOTI, D. H. B.; LEITE, H. G. |
Afiliação: |
Lucas Sérgio Sousa Lopes, UFV; Rafael Rode, UFOPA; Daniela Pauletto, UFOPA; Diego Damázio Baloneque, UFOPA; Fábio Guerra dos Santos, IBAMA; ARYSTIDES RESENDE SILVA, CPATU; Daniel Henrique Breda Binoti, DAP Engenharia Florestal; Helio Garcia Leite, UFV. |
Título: |
Uso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Ciência da Madeira, v. 11, n. 2, p. 74-84, 2020. |
DOI: |
10.12953/2177-6830/rcm.v11n2p74-84 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Este trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação. |
Palavras-Chave: |
Belterra; Mogno africano; Redes neurais; Volumetria. |
Thesagro: |
Árvore; Volume. |
Thesaurus NAL: |
Khaya ivorensis. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215066/1/Artigo-Ciencia-da-Madeira-2020.pdf
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Marc: |
LEADER 01992naa a2200301 a 4500 001 2124140 005 2020-07-31 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.12953/2177-6830/rcm.v11n2p74-84$2DOI 100 1 $aLOPES, L. S. S. 245 $aUso de regressão e redes neurais artificiais na estimativa do volume de Khaya ivorensis.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aEste trabalho objetivou comparar o volume de árvores de mogno africano estimado pelo modelo de Schumacher e Hall e por redes neurais artificiais. A coleta de dados ocorreu em dois sistemas agroflorestais no município de Belterra, Pará, com 7 e 11 anos de idade. Em cada local foram cubadas 34 árvores em pé. Para as estimativas de volume comercial foram empregadas as formas do modelo de Schumacher e Hall (linear e não linear) e uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Multilayers perceptron. As arquiteturas de RNA com 4 neurônios na camada de entrada propiciaram as melhores estimativas e valores de erro, sensivelmente melhores do que os modelos volumétricos, tendo as RNA um erro 36,7% menor que o modelo de Schumacher e Hall não linear. Este último modelo apresentou tendência a superestimar os volumes e a RNA obteve estimativas mais livres de tendências. As redes neurais artificiais geraram estimativas com maior precisão em relação às formas do modelo de regressão. Essa técnica mostrou-se viável, pois uma única rede pode estimar o volume para diferentes locais, dispensando necessidade de estratificação. 650 $aKhaya ivorensis 650 $aÁrvore 650 $aVolume 653 $aBelterra 653 $aMogno africano 653 $aRedes neurais 653 $aVolumetria 700 1 $aRODE, R. 700 1 $aPAULETTO, D. 700 1 $aBALONEQUE, D. D. 700 1 $aSANTOS, F. G. dos 700 1 $aSILVA, A. R. 700 1 $aBINOTI, D. H. B. 700 1 $aLEITE, H. G. 773 $tCiência da Madeira$gv. 11, n. 2, p. 74-84, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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