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8. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | MATOS, K. S.; HANADA, R. E.; SILVA, G. F. da. Diagnóstico molecular por PCR-RFLP e gene LYS2 para identificação de Fusarium decemcellulare. In: OLIVEIRA, L. A.; FERNANDES, O. C.; JESUS, M. A.; BENTES, J. L. S.; ANDRADE, S. L.; SOUZA, A. Q. L.; SANTOS, C. (Org.). Diversidade microbiana da Amazônia. Manaus: Inpa, 2015. p. 251-258. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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12. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | GUALBERTO, G. F.; SILVA, G. F. da; CRUZ, J. C. da; ALMEIDA, F. L. de. Amplificação e clonagem do gene sox9 em tambaqui (Colossoma macropomum). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AQUICULTURA DE ESPÉCIES NATIVAS, 4., 2013, Belém, PA. [Resumos]. [Belém, PA: s.n.], 2013. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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15. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | MÔRA, R.; SILVA, G. F. da; GONÇALVES, F. G.; CHICORRO, J. F.; CURTO, R. de A. Análise de diferentes formas de ajuste de funções de afilamento. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 42, n. 102, p. 237-249, jun. 2014. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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18. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | SOUSA, S. B. de; SOUSA, N. R.; DIAS, M. C.; SILVA, G. F. da. Análise e caracterização da proteína hidroxinitrila liase (HNL) relacionada a cianogenese em mandioca (Manihot esculenta Crantz). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MANDIOCA, 13., 2009, Botucatu. Inovações e desafios: compêndio dos anais... Revista Raízes e Amidos Tropicais, v. 5, p. 746-750, jul. 2009. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Registros recuperados : 365 | |
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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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