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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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Data corrente: |
06/09/1996 |
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Data da última atualização: |
06/09/1996 |
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Autoria: |
SILVA, I. F. da; CHAVES, I. de B.; MONTENEGRO, J. O. |
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Título: |
Erodibilide dos solos do Estado da Paraiba. |
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Ano de publicação: |
1991 |
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Fonte/Imprenta: |
IN: ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA SOBRE CONSSERVACAO DO SOLO, 3., 1980, Recife. [Anais]. Recife: UFRPE, 1981. p.192-199. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Brasil; Erodibilidade; Paraiba; Soils; Solos; Tablelands; Tabuleiros. |
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Thesaurus Nal: |
erodibility. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
23/06/2009 |
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Data da última atualização: |
25/05/2017 |
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Autoria: |
LEITE, M. A. de A. |
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Afiliação: |
MARIA ANGELICA DE ANDRADE LEITE, CNPTIA. |
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Título: |
Modelo fuzzy para recuperação da informação utilizando múltiplas ontologias relacionadas. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
2009. |
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Páginas: |
183 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Tese (Doutorado) - Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. |
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Conteúdo: |
Com a crescente popularidade da World Wide Web mais pessoas têm acesso à informação cujo volume vem expandindo ao longo do tempo. A área de recuperação de informação ganhou um novo desafio visando buscar os recursos pelo significado da informação neles contida. Uma forma de recuperar a informação, pelo seu significado, é pelo uso de uma base de conhecimento que modela os conceitos de um domínio e seus relacionamentos. Atualmente, ontologias têm sido utilizadas para modelar bases de conhecimento. Para tratar com a imprecisão e a incerteza, presentes no conhecimento e no processo de recuperação de informação, são empregadas técnicas da teoria de conjuntos fuzzy. Trabalhos precedentes codificam a base de conhecimento utilizando apenas uma ontologia. Entretanto, uma coleção de documentos pode tratar temas pertencentes a domínios diferentes, expressos por ontologias distintas, que podem estar relacionados. Neste trabalho, uma forma de organização e representação do conhecimento em múltiplas ontologias relacionadas foi investigada e um novo método de expansão de consulta foi desenvolvido. A organização do conhecimento e o método de expansão de consulta foram integrados no modelo fuzzy para recuperação de informação utilizando múltiplas ontologias relacionadas. O desempenho do modelo foi comparado com outro modelo fuzzy para recuperação de informação e com a máquina de busca Lucene do projeto Apache. Em ambos os casos o modelo proposto apresentou uma melhora nas medidas de precisão e cobertura. Palavras-chave: Recuperação de informação fuzzy, Representação do conhecimento, Expansão da consulta, Ontologia. MenosCom a crescente popularidade da World Wide Web mais pessoas têm acesso à informação cujo volume vem expandindo ao longo do tempo. A área de recuperação de informação ganhou um novo desafio visando buscar os recursos pelo significado da informação neles contida. Uma forma de recuperar a informação, pelo seu significado, é pelo uso de uma base de conhecimento que modela os conceitos de um domínio e seus relacionamentos. Atualmente, ontologias têm sido utilizadas para modelar bases de conhecimento. Para tratar com a imprecisão e a incerteza, presentes no conhecimento e no processo de recuperação de informação, são empregadas técnicas da teoria de conjuntos fuzzy. Trabalhos precedentes codificam a base de conhecimento utilizando apenas uma ontologia. Entretanto, uma coleção de documentos pode tratar temas pertencentes a domínios diferentes, expressos por ontologias distintas, que podem estar relacionados. Neste trabalho, uma forma de organização e representação do conhecimento em múltiplas ontologias relacionadas foi investigada e um novo método de expansão de consulta foi desenvolvido. A organização do conhecimento e o método de expansão de consulta foram integrados no modelo fuzzy para recuperação de informação utilizando múltiplas ontologias relacionadas. O desempenho do modelo foi comparado com outro modelo fuzzy para recuperação de informação e com a máquina de busca Lucene do projeto Apache. Em ambos os casos o modelo proposto apresentou uma melhora nas medidas de precisão... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Lógica difusa; Ontologia; Ontology; Recuperação da informação; Representação do conhecimento; Sistemas difusos. |
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Thesaurus NAL: |
Fuzzy logic; Information retrieval. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/17876/1/MAAL_Tese.pdf
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Marc: |
LEADER 02421nam a2200229 a 4500
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500 $aTese (Doutorado) - Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação, Universidade Estadual de Campinas, Campinas.
520 $aCom a crescente popularidade da World Wide Web mais pessoas têm acesso à informação cujo volume vem expandindo ao longo do tempo. A área de recuperação de informação ganhou um novo desafio visando buscar os recursos pelo significado da informação neles contida. Uma forma de recuperar a informação, pelo seu significado, é pelo uso de uma base de conhecimento que modela os conceitos de um domínio e seus relacionamentos. Atualmente, ontologias têm sido utilizadas para modelar bases de conhecimento. Para tratar com a imprecisão e a incerteza, presentes no conhecimento e no processo de recuperação de informação, são empregadas técnicas da teoria de conjuntos fuzzy. Trabalhos precedentes codificam a base de conhecimento utilizando apenas uma ontologia. Entretanto, uma coleção de documentos pode tratar temas pertencentes a domínios diferentes, expressos por ontologias distintas, que podem estar relacionados. Neste trabalho, uma forma de organização e representação do conhecimento em múltiplas ontologias relacionadas foi investigada e um novo método de expansão de consulta foi desenvolvido. A organização do conhecimento e o método de expansão de consulta foram integrados no modelo fuzzy para recuperação de informação utilizando múltiplas ontologias relacionadas. O desempenho do modelo foi comparado com outro modelo fuzzy para recuperação de informação e com a máquina de busca Lucene do projeto Apache. Em ambos os casos o modelo proposto apresentou uma melhora nas medidas de precisão e cobertura. Palavras-chave: Recuperação de informação fuzzy, Representação do conhecimento, Expansão da consulta, Ontologia.
650 $aFuzzy logic
650 $aInformation retrieval
653 $aLógica difusa
653 $aOntologia
653 $aOntology
653 $aRecuperação da informação
653 $aRepresentação do conhecimento
653 $aSistemas difusos
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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