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Registros recuperados : 28 | |
6. | | COSENZA, D. N.; LEITE, H. G.; MARCATTI, G. E.; BINOTI, D. H. B.; ALCÂNTARA, A. E. M. de; RODE, R. Classificação da capacidade produtiva de sítios florestais utilizando máquina de vetor de suporte e rede neural artificial. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 43, n. 108, p. 955-963, dez. 2015. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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7. | | MAFIA, R. G.; ALFENAS, A. C.; FERREIRA, E. M.; BINOTI, D. H. B.; MAFIA, G. M. V.; MOUNTEER, A. H. Root colonization and interaction among growth promoting rhizobacteria isolates and eucalypts species. Revista Árvore, Viçosa, MG, v. 33, n. 1, p. 1-9 jan./fev. 2009. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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8. | | CAMPOS, B. P. F.; SILVA, G. F. da; BREDA BINOTI, D. H. B.; MENDONÇA, A. R. de; LEITE, H. G. Descrição do perfil do tronco de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 37, n. 90, p. 99-107, abr./jun. 2017. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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10. | | CAMPOS, B. P. F.; SILVA, G. F. da; BINOTI, D. H. B.; MENDONÇA, A. R. de; LEITE, H. G. Predição da altura total de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 36, n. 88, p. 375-385, out./dez. 2016. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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11. | | BINOTI, D. H. B.; LEITE, H. G.; GUIMARAES, D. P.; SILVA, M. L. M. da; GARCIA, S. L. R.; FARDIN, L. P. Eficiência das funções Weibull e Hiperbólica para descrição de distribuições diamétricas de povoamentos de Tectona grandis. Revista Árvore, Viçosa, MG, v. 35, n. 2, p. 299-306, 2011. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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12. | | BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. da S.; LEITE, H. G.; MATOS, L. M. S.; SILVA, A. A. L. da. Ajuste da função log-Pearson tipo III a dados de povoamentos equiâneos de eucalipto. Cerne, Lavras, v. 20, n. 4, p. 581-585, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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13. | | SILVA, E. F. da; SILVA, G. F. da; FIGUEIREDO, E. O.; BINOTI, D. H. B.; MENDONÇA, A. R. de; TORRES, C. M. M. E.; PEZZOPANE, J. E. M. Allocation of storage yards in management plans in the Amazon by means of mathematical programming. Forests, Switzerland, v. 9, n. 3, March 2018. Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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14. | | ARAÚJO JÚNIOR, C. A.; LEITE, H. G.; CASTRO, R. V. O.; BINOTI, D. H. B.; ALCÂNTARA, A. E. M. de; BINOTI, M. L. M. da S. Modelagem da distribuição diamétrica de povoamentos de eucalipto utilizando a função gama. Cerne, Lavras, v. 19, n. 2, p. 307-314, abr./jun. 2013. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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15. | | BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. da S.; LEITE, H. G.; SILVA, A. A. L. da; ALBUQUERQUE, A. C. Modelagem da distribuição de diâmetros utilizando autômatos celulares e redes neurais artificiais. Cerne, Lavras, v. 19, n. 4, p. 677-685, out./dez. 2013. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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16. | | CAMPOS, B. P. F.; BINOTI, D. H. B.; SILVA, M. L. da; LEITE, H. G.; BINOTI, M. L. M. da S. Efeito do modelo de afilamento utilizado sobre a conversão de fustes de árvores em multiprodutos. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 42, n. 104, p. 513-520, dez. 2014. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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17. | | MAFIA, R. G.; ALFENAS, A. C.; FERREIRA, E. M.; MACHADO, P. S.; BINOTI, D. H. B.; LEITE, F. P.; SOUZA, F. L. Reuse of untreated irrigation water as a vehicle of inoculum of pathogens in eucalyptus clonal nursery Tropical Plant Pathology, v.33, n.1, p.96-102, 2008. Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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18. | | BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. da S.; LEITE, H. G.; GLERIANI, J. M.; OLIVEIRA, M. L. R. de; CAMPOS, J. C. C.; MONTE, M. A. Regulation of even-aged forests with inclusion of environmental constraints. Cerne, Lavras, v. 20, n. 1, p. 29-35, jan./mar. 2014. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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19. | | CORDEIRO, M. A.; PEREIRA, N. N. de J.; BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. da S.; LEITE, H. G. Estimativa do volume de Acacia mangium utilizando técnicas de redes neurais artificiais e máquinas vetor de suporte. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 35, n. 83, p. 255-261, jul./set. 2015. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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20. | | BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. da S.; LEITE, H. G.; GLERIANI, J. M.; RIBEIRO, C. A. A. S. Inclusão e influência de características espaciais em modelos de regulação florestal. Cerne, Lavras, v. 20, n. 1, p. 157-164, jan./mar. 2014. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 28 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
10/07/2017 |
Data da última atualização: |
11/07/2017 |
Autoria: |
CAMPOS, B. P. F.; SILVA, G. F. da; BREDA BINOTI, D. H. B.; MENDONÇA, A. R. de; LEITE, H. G. |
Título: |
Descrição do perfil do tronco de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 37, n. 90, p. 99-107, abr./jun. 2017. |
DOI: |
10.4336/2017.pfb.37.90.1181 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes gêneros e espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins comparativos, foram ajustadas equações, empregando-se análise de regressão, para descrever o perfil do tronco. Tanto para as redes neurais quanto para as equações de regressão, a avaliação da acurácia foi realizada com base no coeficiente de correlação entre os diâmetros observados e estimados ao longo do fuste, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE) e análise gráfica. Os métodos de inteligência artificial, especialmente RNA, podem ser eficazes em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes espécies em diferentes condições de crescimento, utilizando apenas uma RNA, com eficiência semelhante aos modelos de regressão tradicionalmente empregados por empresas florestais. |
Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Manejo florestal. |
Thesagro: |
Inventário Florestal. |
Thesaurus NAL: |
artificial intelligence; forest inventory; forest management. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161595/1/PFB-2.pdf
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Marc: |
LEADER 01799naa a2200253 a 4500 001 2072381 005 2017-07-11 008 2017 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.4336/2017.pfb.37.90.1181$2DOI 100 1 $aCAMPOS, B. P. F. 245 $aDescrição do perfil do tronco de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais.$h[electronic resource] 260 $c2017 520 $aO objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes gêneros e espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins comparativos, foram ajustadas equações, empregando-se análise de regressão, para descrever o perfil do tronco. Tanto para as redes neurais quanto para as equações de regressão, a avaliação da acurácia foi realizada com base no coeficiente de correlação entre os diâmetros observados e estimados ao longo do fuste, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE) e análise gráfica. Os métodos de inteligência artificial, especialmente RNA, podem ser eficazes em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes espécies em diferentes condições de crescimento, utilizando apenas uma RNA, com eficiência semelhante aos modelos de regressão tradicionalmente empregados por empresas florestais. 650 $aartificial intelligence 650 $aforest inventory 650 $aforest management 650 $aInventário Florestal 653 $aInteligência artificial 653 $aManejo florestal 700 1 $aSILVA, G. F. da 700 1 $aBREDA BINOTI, D. H. B. 700 1 $aMENDONÇA, A. R. de 700 1 $aLEITE, H. G. 773 $tPesquisa Florestal Brasileira, Colombo$gv. 37, n. 90, p. 99-107, abr./jun. 2017.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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