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| 3. |  | GIRARDI, E. A.; POMPEU JUNIOR, J.; TEÓFILO SOBRINHO, J.; SOARES FILHO, W. dos S.; PASSOS, O. S.; CRISTOFANI-YALY, M.; SEMPIONATO, O. R.; STUCHI, E. S.; DONADIO, L. C.; MATTOS JUNIOR, D. de; BASSANEZI, R. B.; GARCIA, L. A. P.; AYRES, A. J. Guia de reconhecimento dos citros em campo: Um guia prático para o reconhecimento em campo de variedades de laranjeira-doce e outras espécies de citros cultivadas no estado de São Paulo e Triângulo Mineiro. Araraquara : Fundecitrus, 2021. 158p. il.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Semiárido. |
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| Registros recuperados : 3 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
25/04/2006 |
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Data da última atualização: |
16/04/2019 |
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Autoria: |
MORANDI, M. A. B.; MASSRUHÁ, S. M. F. S. |
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Afiliação: |
MARCELO AUGUSTO BOECHAT MORANDI, CNPMA; SILVIA MARIA FONSECA S MASSRUHA, CNPTIA. |
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Título: |
Um modelo abdutivo nebuloso para diagnose - estudo de caso em doenças de milho. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
Summa Phytopathologica, v. 31, p. 13, 2005. Suplemento. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Edição dos resumos do XXVIII Congresso Paulista de Fitopatologia, São Paulo, fev. 2005. |
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Conteúdo: |
Os Sistemas Especialistas para diagnose de doenças de plantas têm como premissa a comparação de um modelo prévio para cada doença com dados do caso particular, por meio de raciocínio clínico (RC) dedutivo, baseado em regras efeito-causa e um modelo de incertezas. Embora seja possível criar regras que concluem uma causa plausível para um conjunto de efeitos, o conhecimento efeito-causa é contrário à ocorrência de fenômenos na natureza (causa-efeito). O objetivo do trabalho foi desenvolver uma abordagem integrada de diagnóstico denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), onde o conhecimento é modelado por raciocínio causa-efeito (abdutivo) e integra vários aspectos do RC (sintomas comuns entre doenças, dados temporais, condições favoráveis à doença, incertezas inerentes ao conhecimento e fatores de tomada de decisão). Os algoritmos foram validados em 41 doenças de milho (http://diagnose.cnptia.embrapa.br). Em todos, os casos os resultados foram compatíveis com o RC do especialista. Os conceitos de lógica nebulosa e teoria de decisão permitem ao sistema explicar como e porque chegou às conclusões, reduzir o número de hipóteses e aumentar sua aceitação. Conclui-se que a TCN atende aos requisitos de inferência, incertezas e tomada de decisão para o RC em fitopatologia. |
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Palavras-Chave: |
Diagnose; Modelo abdutivo nebuloso; Sistema especialista. |
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Thesagro: |
Doença de planta. |
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Thesaurus NAL: |
Expert systems; Plant diseases and disorders. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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