BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Fecha corriente:  07/12/2018
Fecha de la última actualización:  07/01/2020
Tipo de la producción científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; OLIVEIRA, I. N. de; GUIMARÃES, E. M.
Afiliación:  CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; LENON HERIQUE LOVERA, Feagri/Unicamp; INGRID NEHMI DE OLIVEIRA, Feagri/Unicamp; EURIANA MARIA GUIMARÃES, Feagri/Unicamp.
Título:  Data mining techniques for classification of soil CO2 emission.
Año de publicación:  2018
Fuente/Imprenta:  In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018.
Páginas:  Não paginado.
Idioma:  Inglês
Notas:  WCSS 2018.
Contenido:  A high priority objective currently in the scope of carbon cycle science is to understand the spatial and temporal controls involved in CO2 dynamics in terrestrial ecosystems. However, estimates of CO2 emissions from soil to the atmosphere through production systems are difficult and complex due to the diversity of agricultural practices in large areas and significant variations in both soil and climate. In contrast, data mining is a promising alternative to predict soil CO2 emission from correlated variables. Thus, our objective was to construct a model using data mining techniques, such as selection of attributes and induction of decision trees to predict different levels of CO2 emissions in the soil. The original data set was composed of 23 attributes (22 predictive attributes and one response variable). The response variable refers to the emission of CO2 from the soil as the target of the classification. Due to the large number of attributes, a procedure for selecting attributes was conducted to remove those of low correlation to the response variable. For this purpose, we assessed four approaches to attribute selection: no attribute selection, correlation-based attribute selection (CFS), Chi-square method (χ2), and Wrapper method. For data classification, we used the binary decision tree induction technique on Weka 3.6 software. Our results demonstrated that the data mining techniques allowed the development of an efficient model to classify soil CO2 emission using... Mostrar Tudo
Palabras-Clave:  Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Emissão de gás carbônico; Mineração de dados; Selection of attributes; Soil attributes.
Categoría del tema:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origen Tipo/Formato Clasificación Cutter Registro Volumen Situación URL
CNPTIA19814 - 1UPCRA - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, A. C. L. dos. Avaliação da implementação de Programas de Autocontrole e da percepção de produtores em relação à qualidade de queijos artesanais de Alagoa (MG). 2024. 102 f. Dissertação (Mestrado em Ciência de Tecnologia do Leite e Derivados) - Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora, 2024. Orientadora: Marta Fonseca Martins. Coorientador: Marcelo Henrique Otênio.
Tipo: Orientação de Tese de Pós-Graduação
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite.
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2.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, A. C. L. dos; OTENIO, M. H.; RESENDE, S. P.; MARTINS, M. F. Implementação de programas de autocontrole na produção de queijos artesanais. MilkPoint, 29 nov. 2023.
Tipo: Artigo de Divulgação na Mídia
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite.
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3.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, A. C. L. dos; OLIVEIRA, L. A. de; COSTA, C. G. da; TEODORO, V. A. M.; ARCURI, E. F.; COSTA, R. G. B.; SOBRAL, D.; PAULA, J. C. J. de; MOREIRA, G. de M. M.; PINTO, M. S. Food Defense, Food Fraud e as legislações aplicadas à indústria de laticínios. In: SOUZA, P. M. de; CRUZ, V. A. (org). Inovação e atualidades em alimentos e nutrição. [Recife]: Even3, 2023. p. 52-71.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite.
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