Data/hora: 24/06/2024 20:45:28

Biblioteca(s): 	Embrapa Amazônia Ocidental.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	02/05/2018	
Data da última atualização: 	05/11/2018	
Autoria: 	SOUSA, A. de L.; SALAME, M. F. A.; NASCIMENTO FILHO, F. J. do; ATROCH, A. L.	
Afiliação: 	Allex de Lima Sousa, Bolsista de Iniciação Científica FAPEAM; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; FIRMINO JOSE DO NASCIMENTO FILHO, CPAA; ANDRE LUIZ ATROCH, CPAA.	
Título: 	Redes neurais convolucionais aplicadas ao processo de classificação de cultivares de guaranazeiros.	
Ano de publicação: 	2017	
Fonte/Imprenta: 	In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 14., 2017, Uberlândia. Anais... Uberlândia: Sociedade Brasileira de Computação, 2017.	
Páginas: 	p. 855-864.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O guaranazeiro detém importante valor social e econômico para a Amazônia devido a sua ampla utilização nas indústrias de bebidas e cosméticos. Contudo, sua vulnerabilidade a fungos e doenças locais ocasiona uma baixa produtividade na região, o que tem motivado a criação e disponibilização de cultivares resistentes aos principais empecilhos de plantio, pela Embrapa. A distinção dessas variedades genéticas, entretanto, ainda depende de recursos manuais e técnicos, passíveis de falha humana. Assim, este trabalho apresenta um agente computacional especialista na classificação de alguns desses cultivares que, com o uso de Redes Neurais Convolucionais, obteve uma acurácia em torno de 97% utilizando uma base de imagens própria.	
Palavras-Chave: 	ENIAC; Redes Neurais Convolucionais.	
Thesagro: 	Paullinia Cupana; Variedade.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/176214/1/Anais-ENIAC-2017.compressed.pdf	
Registro original: 	Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA)	
Exemplares: 	CPAA - (36855-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS