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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
30/11/2001 |
Data da última atualização: |
24/09/2007 |
Autoria: |
ROCHA, A. R. C. da; WEBER, K. C. |
Título: |
Qualidade de software: seleção de textos. |
Ano de publicação: |
1996 |
Fonte/Imprenta: |
Curitiba: CITS, 1996. |
Páginas: |
150 p. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Concurso de monografias em qualidade e produtividade de softwares. Seleção de Textos: O impacto da qualidade de vida no trabalho sobre a qualidade dos serviços de empresas brasileiras de software. Gerência da qualidade do processo e do produto em sistemas especialistas: uma experiência bem sucedida. Qualidade de software: uma visão geral sobre a avaliação e melhoria. Automatização do processo de desenvolvimento de software. Métricas de software em modelos de dados. Metodologia para avaliação de sistemas de informação. Uma visão sociotécnica na aquisição de software. |
Palavras-Chave: |
Computadores - Controle de qualidade; Qualidade de software; Textos. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01028nam a2200169 a 4500 001 1007994 005 2007-09-24 008 1996 bl uuuu 00u1 u #d 100 1 $aROCHA, A. R. C. da 245 $aQualidade de software$bseleção de textos. 260 $aCuritiba: CITS$c1996 300 $a150 p. 520 $aConcurso de monografias em qualidade e produtividade de softwares. Seleção de Textos: O impacto da qualidade de vida no trabalho sobre a qualidade dos serviços de empresas brasileiras de software. Gerência da qualidade do processo e do produto em sistemas especialistas: uma experiência bem sucedida. Qualidade de software: uma visão geral sobre a avaliação e melhoria. Automatização do processo de desenvolvimento de software. Métricas de software em modelos de dados. Metodologia para avaliação de sistemas de informação. Uma visão sociotécnica na aquisição de software. 653 $aComputadores - Controle de qualidade 653 $aQualidade de software 653 $aTextos 700 1 $aWEBER, K. C.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
08/11/2017 |
Data da última atualização: |
21/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SPERANZA, E. A.; CIFERRI, R. R.; CIFERRI, C. D. de A. |
Afiliação: |
EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; RICARDO R. CIFERRI, UFSCar; CRISTINA DUTRA DE AGUIAR CIFERRI, ICMC/USP. |
Título: |
Clustering approaches and ensembles applied in the delineation of management classes in precision agriculture. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON GEOINFORMATICS, 17., 2016, Campos do Jordão. Proceedings... São José dos Campos: INPE, 2016. |
Páginas: |
p. 152-165. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Geoinfo 2016. |
Conteúdo: |
Abstract. This paper describes an experiment performed using different approaches for spatial data clustering, aiming to assist the delineation of management classes in Precision Agriculture (PA). These approaches were established from the partitional clustering algorithm Fuzzy c-Means (FCM), traditionally used in this context, and from the hierarchical clustering algorithm HACCSpatial, especially designed for this PA task. We also performed experiments using traditional ensembles approaches from the literature, evaluating their behavior to achieve consensus solutions from individual clusterings obtained from features splitting or running one of the abovementioned algorithms. Results showed some differences between FCM and HACC-Spatial, mainly for the visualization of management classes in the form of maps. Considering the consensus clusterings provided by ensembles, it became clear the attempt to achieve an agreement result that most closely matches the original clusterings, showing us some details that may go undetected when we analyse only the individual clusterings. |
Palavras-Chave: |
Fuzzy c-Means algorithm; Spatial hierarchical clustering algorithm. |
Thesagro: |
Agricultura de precisão. |
Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Fuzzy logic; Precision agriculture; Spatial data. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/166376/1/PL-Speranzaetal-Geoinfo2016.pdf
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Marc: |
LEADER 01938nam a2200241 a 4500 001 2079181 005 2020-01-21 008 2016 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSPERANZA, E. A. 245 $aClustering approaches and ensembles applied in the delineation of management classes in precision agriculture.$h[electronic resource] 260 $aIn: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON GEOINFORMATICS, 17., 2016, Campos do Jordão. Proceedings... São José dos Campos: INPE$c2016 300 $ap. 152-165. 500 $aGeoinfo 2016. 520 $aAbstract. This paper describes an experiment performed using different approaches for spatial data clustering, aiming to assist the delineation of management classes in Precision Agriculture (PA). These approaches were established from the partitional clustering algorithm Fuzzy c-Means (FCM), traditionally used in this context, and from the hierarchical clustering algorithm HACCSpatial, especially designed for this PA task. We also performed experiments using traditional ensembles approaches from the literature, evaluating their behavior to achieve consensus solutions from individual clusterings obtained from features splitting or running one of the abovementioned algorithms. Results showed some differences between FCM and HACC-Spatial, mainly for the visualization of management classes in the form of maps. Considering the consensus clusterings provided by ensembles, it became clear the attempt to achieve an agreement result that most closely matches the original clusterings, showing us some details that may go undetected when we analyse only the individual clusterings. 650 $aCluster analysis 650 $aFuzzy logic 650 $aPrecision agriculture 650 $aSpatial data 650 $aAgricultura de precisão 653 $aFuzzy c-Means algorithm 653 $aSpatial hierarchical clustering algorithm 700 1 $aCIFERRI, R. R. 700 1 $aCIFERRI, C. D. de A.
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