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| Registros recuperados : 28 | |
| 9. |  | BARRETO, A. G.; CARVALHO, R. A.; CABRAL, L. M. C.; MATTA, V. M. da; FREITAS, S. C. de. Concentration by reverse osmosis of camu-camu juice. Acta Horticulturae, v. 1040, p. 39-42, Jun. 2014. Edition of Proceedings of the III International Symposium on Human Health Effects of Fruits and Vegetables, Avignon, Oct. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 11. | | BARRETO, A. G.; GUERRA, A. F.; NOGUEIRA, R. I.; CARVALHO, C. W. P. de; GODOY, R. C. B. de; FREITAS, S. P. Functional peanut butter stuffed snack development based on Brazilian pine (Araucaria angustifolia) and rice flours. IOSR Journal of Engineering, v, 8, n. 7, p. 53-58, July 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Florestas. |
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| 13. | | BARRETO, A. G.; NOGUEIRA, R. I.; MATTOS, L. da S. de; GODOY, R. C. B. de; FREITAS, S. P. Effect of drying temperature on the nutritional quality of the pinhão (Araucaria angustifolia) flour. In: EUROPEAN DRYING CONFERENCE, 5.; 2015, Budapest. Eurodrying'2015. Budapest: [s. n.], 2015. 8 p. Autoria: MATTOS, L. da S. de [i.e. NASCIMENTO, L. da S. de M.].| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 14. | | BARRETO, A. G.; NOGUEIRA, R. I.; MATTOS, L. da S. de; GODOY, R. C. B. de; FREITAS, S. P. Effect of drying temperature on the nutritional quality of the pinhão (araucária angustifolia) flour. In: EUROPEAN DRYING CONFERENCE, 5.; 2015, Budapest. Eurodrying'2015. Budapest: [s. n.], 2015. 8 p. Autoria: MATTOS, L. da S. de [i.e. NASCIMENTO, L. da S. de M.].| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 15. | | BARRETO, A. G.; NOGUEIRA, R. I.; NASCIMENTO, L. da S. de M. do; GODOY, R. C. B. de; FREITAS, S. P. Influência da película em amêndoas de pinhão (Araucaria Angustifolia) na sua qualidade nutricional. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS, 25.; CIGR SESSION 6 INTERNATIONAL TECHNICAL SYMPOSIUM, 10., 2016, Gramado. Alimentação: árvore que sustenta a vida. Anais. Gramado: SBCTA Regional, 2016. 6 p. Food: the tree that sustains life. 676.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Florestas. |
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| 16. | | BARRETO, A. G.; RUMPF, R.; LOUVANDINI, H.; COSTA, C. de P.; McMANNUS, C.; PEREIRA, D.; CÂMARA, J. U.; CARRIJO, L. H. Uso da uréia como único suplemento protéico na dieta de doadoras de embriões na espécie bovina. In: ENCONTRO DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA, 5., 2000, Brasília, DF. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2000. p. 105.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 17. | | BARRETO, A. G.; RUMPF, R.; LOUVANDINI, H.; COSTA, C. P.; McMANNUS, C.; SNEL-OLIVEIRA, M. V.; SAUERESSIG, M. G.; CARRIJO, L. H. Suplementação protéica a base de uréia na dieta de receptoras de embriões na espécie bovina. In: ENCONTRO DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA, 5., 2000, Brasília, DF. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2000. p. 104.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 18. | | BARRETO, A. G.; SOBRAL, L. DE A.; GUERRA, A. F.; NOGUEIRA, R. I.; GODOY, R. C. B. de; FREITAS, S. P. Moisture sorption isotherms and shelf life evaluation of pinhão (Araucaria angustifolia) flour. In: EUROPEAN DRYING CONFERENCE, 6., 2017, Bélgium. Innovations in drying: bridging the gap between academia and industry: book of abstracts. Bélgium: Liège Université, 2017. EFCE event n° 738. 7 p.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Florestas. |
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| 19. | | CORNEJO, F. E. P.; NOGUEIRA, R. I.; CARVALHO, C. W. P. de; GODOY, R. C. B. de; OLIVEIRA, A. H.; SANTOS, L. F. C.; BARRETO, A. G.; FREITAS, S. P. Descascamento e secagem de pinhão (Araucaria angustifolia) para a obtenção de farinha. Rio de Janeiro: Embrapa Agroindústria de Alimentos, 2014. 3 p. (Embrapa Agroindústria de Alimentos. Comunicado técnico, 206).| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Florestas. |
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| 20. | | DOURADO NETO, D.; ASSIS, J. P. de; MANFRON, P. A.; SPAROVEK, G.; BARRETO, A. G. O. P.; MARTIN, T. N. Simulação estocástica de valores médios diários de temperatura do ar e de radiação solar global para Piracicaba-SP, utilizando distribuição normal. Revista Brasileira de Agrometeorologia, Piracicaba, v. 13, n. 2, p. 225-235, 2005.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 28 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
11/12/2023 |
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Data da última atualização: |
11/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 3 |
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Autoria: |
LAZZARETTI, A. T.; SCHNEIDER, V. R.; WIEST, R.; LAU, D.; FERNANDES, J. M. C.; FRAISSE, C. W.; CERBARO, V. A.; KARREI, M. Z. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE TAGLIARI LAZZARETTI, Instituto Federal Sul-Riograndense; VINICIUS RAFAEL SCHNEIDER, Instituto Federal Sul-Riograndense; ROBERTO WIEST, Instituto Federal Sul-Riograndense; DOUGLAS LAU, CNPT; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; CLYDE W. FRAISSE, Universidade da Flórida; VINÍCIUS ANDREI CERBARO, Universidade da Flórida; MAURÍCIO Z. KARREI, Universidade da Flórida. |
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Título: |
Implementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 15, n. 3, p. 25-37, nov. 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.13467 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipitation, temperature, number of days when it rains in the week and climatic phenomena such as El niño and La niña have an influence on the aphid population. During the work, four models were developed in order to predict the population of these insects. The accuracy of the prediction model developed were 11.4% for Linear Regression; 26.4% for the Artificial Neural Network model; 29.3% for Decision Tree and 41.4% for Random Forest. MenosResumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipit... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Artificial neural networks; Árvore de decisão; Decision tree; Exploratory Data; Extração de conhecimento; Knowledge extraction; Linear Regression; Random Forest; Redes Neurais Artificiais. |
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Thesagro: |
Afídeo; Análise de Dados; Praga de Planta; Pulgão; Regressão Linear. |
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Thesaurus NAL: |
Plant pests; Plants (botany). |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159411/1/Implementacao-e-comparacao-de-tecnicas-de-machine-learning-LAU.pdf
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Marc: |
LEADER 03226naa a2200409 a 4500
001 2159411
005 2023-12-11
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.13467$2DOI
100 1 $aLAZZARETTI, A. T.
245 $aImplementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aResumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipitation, temperature, number of days when it rains in the week and climatic phenomena such as El niño and La niña have an influence on the aphid population. During the work, four models were developed in order to predict the population of these insects. The accuracy of the prediction model developed were 11.4% for Linear Regression; 26.4% for the Artificial Neural Network model; 29.3% for Decision Tree and 41.4% for Random Forest.
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700 1 $aKARREI, M. Z.
773 $tRevista Brasileira de Computação Aplicada$gv. 15, n. 3, p. 25-37, nov. 2023.
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