BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  14/01/2019
Data da última atualização:  14/01/2019
Autoria:  SILVA, J. P. M.; CABACINHA, C. D.; ASSIS, A. L.; MONTEIRO, T. C.; ARAÚJO JÚNIOS, C. A.; MAIA, R. D.
Título:  Redes neurais artificiais para estimar a densidade básica de madeiras do cerrado.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201701656, 2018. 10 p.
DOI:  10.4336/2018.pfb.38e201801656
Idioma:  Português
Conteúdo:  A densidade básica da madeira é uma propriedade importante, pois está relacionada ao produto final nos diversos usos que a madeira possui. Porém, sua determinação demanda tempo e custos, o que justifica o emprego de técnicas mais refinadas para a sua estimação, como as redes neurais artificias (RNA). Objetivouse avaliar a utilização das RNA para estimar a densidade básica de espécies do cerrado sensu stricto com o uso do aparelho Pilodyn e variáveis dendrométricas. Para comparação dos resultados obtidos pelas RNA, foram ajustados modelos de regressão. A rede neural com melhor desempenho foi a que utilizou como variáveis de entrada a profundidade de penetração (Pilodyn), espécie e o diâmetro a 1,30 m do solo, apresentando R² = 0,72 e com raiz do erro quadrado médio em porcentagem (RMSE%) = 5,69. O modelo de regressão apresentou R² = 0,72 e RMSE% = 9,19. É possível usar redes neurais artificiais para estimar a densidade básica da madeira das espécies do cerrado stricto sensu estudadas com resultados satisfatórios.
Palavras-Chave:  Inteligência artificial; Pilodyn.
Thesagro:  Densidade da Madeira; Madeira; Propriedade Físico-Química.
Thesaurus Nal:  Artificial intelligence; Wood properties.
Categoria do assunto:  --
URL:  http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/190426/1/1656-18686-1-PB.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
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CNPF56695 - 1UPEAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, J. P. M.; CABACINHA, C. D.; ASSIS, A. L.; MONTEIRO, T. C.; ARAÚJO JÚNIOS, C. A.; MAIA, R. D. Redes neurais artificiais para estimar a densidade básica de madeiras do cerrado. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201701656, 2018. 10 p.
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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2.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, E. F. da; SILVA, G. F. da; FIGUEIREDO, E. O.; MENDONÇA, A. R. de; SANTANA, C. J. de O.; FIEDLER, N. C.; SILVA, J. P. M.; AGUIAR, M. O.; SANTOS, J. S. Optimized forest planning: allocation of log storage yards in the Amazonian sustainable forest management area. Forest Ecology and Management, v. 472, 118231, Sept. 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Acre.
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