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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
25/04/2006 |
Data da última atualização: |
16/04/2019 |
Autoria: |
MORANDI, M. A. B.; MASSRUHÁ, S. M. F. S. |
Afiliação: |
MARCELO AUGUSTO BOECHAT MORANDI, CNPMA; SILVIA MARIA FONSECA S MASSRUHA, CNPTIA. |
Título: |
Um modelo abdutivo nebuloso para diagnose - estudo de caso em doenças de milho. |
Ano de publicação: |
2005 |
Fonte/Imprenta: |
Summa Phytopathologica, v. 31, p. 13, 2005. Suplemento. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Edição dos resumos do XXVIII Congresso Paulista de Fitopatologia, São Paulo, fev. 2005. |
Conteúdo: |
Os Sistemas Especialistas para diagnose de doenças de plantas têm como premissa a comparação de um modelo prévio para cada doença com dados do caso particular, por meio de raciocínio clínico (RC) dedutivo, baseado em regras efeito-causa e um modelo de incertezas. Embora seja possível criar regras que concluem uma causa plausível para um conjunto de efeitos, o conhecimento efeito-causa é contrário à ocorrência de fenômenos na natureza (causa-efeito). O objetivo do trabalho foi desenvolver uma abordagem integrada de diagnóstico denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), onde o conhecimento é modelado por raciocínio causa-efeito (abdutivo) e integra vários aspectos do RC (sintomas comuns entre doenças, dados temporais, condições favoráveis à doença, incertezas inerentes ao conhecimento e fatores de tomada de decisão). Os algoritmos foram validados em 41 doenças de milho (http://diagnose.cnptia.embrapa.br). Em todos, os casos os resultados foram compatíveis com o RC do especialista. Os conceitos de lógica nebulosa e teoria de decisão permitem ao sistema explicar como e porque chegou às conclusões, reduzir o número de hipóteses e aumentar sua aceitação. Conclui-se que a TCN atende aos requisitos de inferência, incertezas e tomada de decisão para o RC em fitopatologia. |
Palavras-Chave: |
Diagnose; Modelo abdutivo nebuloso; Sistema especialista. |
Thesagro: |
Doença de planta. |
Thesaurus Nal: |
Expert systems; Plant diseases and disorders. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02073naa a2200217 a 4500 001 1000251 005 2019-04-16 008 2005 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aMORANDI, M. A. B. 245 $aUm modelo abdutivo nebuloso para diagnose - estudo de caso em doenças de milho.$h[electronic resource] 260 $c2005 500 $aEdição dos resumos do XXVIII Congresso Paulista de Fitopatologia, São Paulo, fev. 2005. 520 $aOs Sistemas Especialistas para diagnose de doenças de plantas têm como premissa a comparação de um modelo prévio para cada doença com dados do caso particular, por meio de raciocínio clínico (RC) dedutivo, baseado em regras efeito-causa e um modelo de incertezas. Embora seja possível criar regras que concluem uma causa plausível para um conjunto de efeitos, o conhecimento efeito-causa é contrário à ocorrência de fenômenos na natureza (causa-efeito). O objetivo do trabalho foi desenvolver uma abordagem integrada de diagnóstico denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), onde o conhecimento é modelado por raciocínio causa-efeito (abdutivo) e integra vários aspectos do RC (sintomas comuns entre doenças, dados temporais, condições favoráveis à doença, incertezas inerentes ao conhecimento e fatores de tomada de decisão). Os algoritmos foram validados em 41 doenças de milho (http://diagnose.cnptia.embrapa.br). Em todos, os casos os resultados foram compatíveis com o RC do especialista. Os conceitos de lógica nebulosa e teoria de decisão permitem ao sistema explicar como e porque chegou às conclusões, reduzir o número de hipóteses e aumentar sua aceitação. Conclui-se que a TCN atende aos requisitos de inferência, incertezas e tomada de decisão para o RC em fitopatologia. 650 $aExpert systems 650 $aPlant diseases and disorders 650 $aDoença de planta 653 $aDiagnose 653 $aModelo abdutivo nebuloso 653 $aSistema especialista 700 1 $aMASSRUHÁ, S. M. F. S. 773 $tSumma Phytopathologica$gv. 31, p. 13, 2005. Suplemento.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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