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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja; Embrapa Trigo. |
Data corrente: |
25/08/2011 |
Data da última atualização: |
23/08/2013 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
GALÃO, O. F.; BORSATO, D.; PINTO, J. P.; VISENTAINER, J. V.; CARRÃO-PANIZZI, M. C. |
Afiliação: |
OLÍVIO F. GALÃO, UEL; DIONÍSIO BORSATO, UEL; JURANDIR P. PINTO, UEL; JESUÍ V. VISENTAINER, UEM; MERCEDES CONCORDIA CARRÃO-PANIZZI, CNPT. |
Título: |
Artificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 22, n. 1, p. 142-147, 2011. |
ISBN: |
0103 - 5053 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Vinte variedades de soja (Glycine max), quatorze convencionais e seis variedades transgênicas (RR) foram analisadas quanto ao teor de proteína, ácido fítico, teor de óleo, fitosteróis, cinzas, minerais e ácidos graxos que foram tabelados e apresentados à rede neural do tipo perceptron de múltiplas camadas para a classificação e identificação quanto a região de plantio e quanto a variedade convencional ou transgênica. A rede neural utilizada classificou e testou corretamente 100% das amostras cultivadas por região. Para o banco de dados contendo informações sobre sojas transgênicas e convencionais foi obtido um desempenho de 94,43% no treinamento da rede, 83,30% no teste e 100% na validação. Twenty soybean (Glycine max) varieties, 14 conventional and 6 transgenic varieties were analyzed for protein content, phytic acid, oil content, phytosterols, ash, minerals and fatty acids. The data were tabled and presented to the multilayer perceptron neural network for classification and identification of their planting region and whether they were a conventional or transgenic. The neural network used correctly classified and tested 100% of the samples cultivated per region. For the data bank containing information on transgenic and conventional soybean, a performance of 94.43% was obtained in the training of the neural network, 83.30% in the test and 100% in the validation. |
Palavras-Chave: |
Fitosteróis; Multilayer perceptron neural networks; Rede neural do tipo perceptron. |
Thesagro: |
Soja; Variedade. |
Thesaurus Nal: |
Neural networks; Soybeans; Varieties. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/44098/1/JBCS.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40505/1/mercedes-j.braz..pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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3. | | WATZLAWICK, L. F.; LONGHI, S. J.; SCHNEIDER, P. R.; FINGER, C. A. G.; LONGHI, R. V. Caracterização e dinâmica da vegetação de uma Savana Estépica Parque, Barra do Quaraí, RS, Brasil. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 30, n. 64, p. 363-368, nov./dez. 2010. Nota científica.Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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4. | | ZIMMERMANN, A. P. L.; RORATO, D. G.; SCHRODER, T.; SCHNEIDER, P. R.; DUTRA, A. F. Crescimento de ipê-amarelo na região central do Rio Grande do Sul. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 34, n. 80, p. 443-447, out./dez. 2014. Nota científica.Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
| |
5. | | WUNSCHE, W. A.; DENARDIN, J. E.; MIELNICZUK, J.; SCOPEL, I.; SCHNEIDER, P.; CASSOL, E. A. Projeto integrado de uso e conservação do solo - um esforco conjunto para a conservação do solo no Rio Grande do Sul. Trigo e Soja, Porto Alegre, n. 51, p. 20-25, 1980.Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
| |
9. | | SELLE, G. L.; FLEIG, F. D.; SCHNEIDER, P. R.; ALBERNARD, L. A. J. de; VUADEN, E.; BRAZ, E. M. Dendrogramas de densidade para Hovenia dulcis Thunberg na região central do Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 20, n. 3, p. 477-492, jul./set. 2010.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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10. | | KROTH, P. L.; SILVA, M. S. L. da; SANTOS, F. J. dos; KLAMT, E.; NASCIMENTO, P. C. do; SCHNEIDER, P. Levantamento semidetalhado dos solos da microbacia do Arroio Manecão - distrito do Lami- Municipio de Porto Alegre, RS. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIENCIA DO SOLO, 26., 1997, Rio de Janeiro. Informação de solo na globalização do conhecimento sobre o uso das terras: resumos. Rio de Janeiro: SBCS, 1997. p. 347.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
| |
11. | | BRAZ, E. M.; SCHNEIDER, P. R.; MATTOS, P. P. de; SELLE, G. L.; THAINES, F.; RIBAS, L. A.; VUADEN, E. Taxa de corte sustentável para manejo das florestas tropicais. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 22, n. 1, p. 137-145, jan./mar. 2012.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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