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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Milho e Sorgo.
Data corrente:  23/01/2012
Data da última atualização:  23/01/2012
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  GONÇALVES, R. M.; PEDRO, E. S.; PEDRO, F. R.; FIGUEIREDO, J. E. F.; PACCOLA-MEIRELLES, L. D.
Afiliação:  JOSE EDSON FONTES FIGUEIREDO, CNPMS.
Título:  Identificação molecular de fungos isolados de lesões necróticas de mancha branca do milho.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  Tropical Plant Pathology, Brasília, DF, v. 36, p. 971, ago. 2011.
Idioma:  Português
Notas:  Edição dos resumos do 44º Congresso Brasileiro de Fitopatologia, 2011, Bento Gonçalves. Resumo 1378.
Thesagro:  Doença de planta; Zea Mays.
Categoria do assunto:  H Saúde e Patologia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/52692/1/Identificacao-molecular-2.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMS24145 - 1UPCRA - DD
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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

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  31/07/2012
Data da última atualização:  08/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  LEITE, M. A. A.; RICARTE, I. L. M.
Afiliação:  MARIA ANGELICA ANDRADE LEITE, CNPTIA; IVAN LUIZ MARQUES RICARTE, FEEC/Unicamp.
Título:  Relating ontologies with a fuzzy information model.
Ano de publicação:  2012
Fonte/Imprenta:  Knowledge and Information Systems, London, 2012.
Páginas:  Não paginado.
DOI:  10.1007/s10115-012-0482-0
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  More people than ever before have access to information with the World Wide Web; information volume and number of users both continue to expand. Traditional search methods based on keywords are not effective, resulting in large lists of documents, many of which unrelated to users? needs. One way to improve information retrieval is to associate meaning to users? queries by using ontologies, knowledge bases that encode a set of concepts about one domain and their relationships. Encoding a knowledge base using one single ontology is usual, but a document collection can deal with different domains, each organized into an ontology. This work presents a novel way to represent and organize knowledge, from distinct domains, using multiple ontologies that can be related. The model allows the ontologies, as well as the relationships between concepts from distinct ontologies, to be represented independently. Additionally, fuzzy set theory techniques are employed to deal with knowledge subjectivity and uncertainty. This approach to organize knowledge and an associated query expansion method are integrated into a fuzzy model for information retrieval based on multi-related ontologies. The performance of a search engine using this model is compared with another fuzzy-based approach for information retrieval, and with the Apache Lucene search engine. Experimental results show that this model improves precision and recall measures.
Palavras-Chave:  Modelo fuzzy; Ontologias; Organização da informação.
Thesaurus NAL:  Fuzzy logic.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA16774 - 1UPCAP - DD
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