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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: |
LEADER 02230naa a2200277 a 4500 001 1903708 005 2013-08-23 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a0103 - 5053 100 1 $aGALÃO, O. F. 245 $aArtificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region. 260 $c2011 520 $aVinte 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. 650 $aNeural networks 650 $aSoybeans 650 $aVarieties 650 $aSoja 650 $aVariedade 653 $aFitosteróis 653 $aMultilayer perceptron neural networks 653 $aRede neural do tipo perceptron 700 1 $aBORSATO, D. 700 1 $aPINTO, J. P. 700 1 $aVISENTAINER, J. V. 700 1 $aCARRÃO-PANIZZI, M. C. 773 $tJournal of the Brazilian Chemical Society$gv. 22, n. 1, p. 142-147, 2011.
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Mandioca e Fruticultura. Para informações adicionais entre em contato com cnpmf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
Data corrente: |
09/12/2016 |
Data da última atualização: |
16/11/2017 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
AFONSO, C. L.; AMARASINGHE, G. K.; NYAI, K. N. BA.; BAO, Y.; BASLER, C. F.; BAVARI, S.; BEJERMAN, N.; BLASDELL, K. R.; BRIAND, F.-X.; BRIESE, T.; BUKREYEV, A.; CHANDRAN, K.; CHENG, J.; CLAWSON, A.; COLLINS, P. L.; DIETZGEN, R. G.; DOLNIK, O.; DOMIER, L. L.; DURRWAL, R.; DYE, J. M.; EASTON, A. J.; EBIHARA, H.; FARKAS, S. L.; ASTUA, J. de F.; FORMENTY, P.; FOUCHIER, R. M.; FU, Y.; GHEDIN, E.; GOODIN, M. M.; HEWSON, R.; HORIE, M.; HYNDMAN, T. H.; JIANG, D.; KITAJIMA, E. W.; KOBINGER, G. P.; KONDO, H.; KURATH, G.; LAMB, R. A.; LENARDON, S.; LEROY, E. M.; LI, CI-XIU; LIN, XIAN-DAN; LIU, L.; LONGDON, B.; MARTON, S.; MAISNER, A.; MUHLBERGER, E.; NETESOV, S. V.; NOWOTNY, N.; PATTERSON, J. L.; PAYNE, S. L.; PAWESKA, J. T.; RANDALL, R. E.; RIMA, B. K.; ROTA, P.; RUBBENSTROTH, D.; SCHWEMMLE, M.; SHI, M.; SMITHER, S. J.; STENGLEIN, M. D.; STONE, D. M.; TAKADA, A.; TERREGINO, C.; TESH, R. B.; TIAN. JUN-HUA; TOMONAGA, K.; TORDO, N.; TOWNER, J. S.; VASILAKIS, N.; VERBEEK, M.; VOLCHKOV, V. E.; WAHL-JENSEN, V.; WALSH, J. A.; WALKER, P. J.; WAN, D.; WANG, LIN-FA; WETZEL, T.; WHITFIELD, A. E.; XIE, J.; YUEN, KWOK-YUNG; ZHANG, YONG-ZHEN; KUHN, J. H. |
Afiliação: |
CLAUDIO L. AFONSO; GAYA K. AMARASINGHE; KRISZTIA N BA NYAI; YIMING BAO; CHRISTOPHER F. BASLER; SINA BAVARI; NICOLAS BEJERMAN; KIM R. BLASDELL; FRANCOIS-XAVIER BRIAND; THOMAS BRIESE; ALEXANDER BUKREYEV; KARTIK CHANDRAN; JIASEN CHENG; ANNA N. CLAWSON; PETER L. COLLINS; RALF G. DIETZGEN; OLGA DOLNIK; LESLIE L. DOMIER; RALF DURRWAL; JOHN M. DYE; ANDREW J. EASTON; HIDEKI EBIHARA; SZILVIA L. FARKAS; JULIANA DE FREITAS ASTUA, CNPMF; PIERRE FORMENTY; RONA. M. FOUCHIER; YANPING FU; ELODIE GHEDIN; MICHAEL M. GOODIN; ROGER HEWSON; MASAYUKI HORIE; TIMOTHY H. HYNDMAN; DAOHONG JIANG; ELLIOT W. KITAJIMA; GARY P. KOBINGER; HIDEKI KONDO; GAEL KURATH; ROBERT A. LAMB; SERGIO LENARDON; ERIC M. LEROY; CI-XIU LI; XIAN-DAN LIN; LIJIANG LIU; BEN LONGDON; SZILVIA MARTON; ANDREA MAISNER; ELKE MUHLBERGER; SERGEY V. NETESOV; NORBERT NOWOTNY; JEAN L. PATTERSON; SUSAN L. PAYNE; JANUSZ T. PAWESKA; RICK E. RANDALL; BERTUS K. RIMA; PAUL ROTA; DENNIS RUBBENSTROTH; MARTIN SCHWEMMLE; MANG SHI; SOPHIE J. SMITHER; MARK D. STENGLEIN; DAVID M. STONE; AYATO TAKADA; CALOGERO TERREGINO; ROBERT B. TESH; JUN-HUA TIAN; KEIZO TOMONAGA; NOEL TORDO; JONATHAN S. TOWNER; NIKOS VASILAKIS; MARTIN VERBEEK; VIKTOR E. VOLCHKOV; VICTORIA WAHL-JENSEN; JOHN A. WALSH; PETER J. WALKER; DAVID WAN; LIN-FA WANG; THIERRY WETZEL; ANNA E. WHITFIELD; JIATAO XIE; KWOK-YUNG YUEN; YONG-ZHEN ZHANG; JENS H. KUHN. |
Título: |
Taxonomy of the order Mononegavirales: update 2016. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
Archives of Virology, n. 161, p.2351?2360, 2016. |
ISBN: |
1432-8798 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
In 2016, the order Mononegavirales was emended through the addition of two new families (Mymonaviridae and Sunviridae), the elevation of the paramyxoviral subfamily Pneumovirinae to family status (Pneumoviridae), the addition of five free-floating genera (Anphevirus, Arlivirus, Chengtivirus, Crustavirus, and Wastrivirus), and several other changes at the genus and species levels. This article presents the updated taxonomy of the order Mononegavirales as now accepted by the International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV). |
Thesagro: |
Doença de Planta. |
Thesaurus NAL: |
Mononegavirales. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 03319naa a2201129 a 4500 001 2058313 005 2017-11-16 008 2016 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1432-8798 100 1 $aAFONSO, C. L. 245 $aTaxonomy of the order Mononegavirales$bupdate 2016.$h[electronic resource] 260 $c2016 520 $aIn 2016, the order Mononegavirales was emended through the addition of two new families (Mymonaviridae and Sunviridae), the elevation of the paramyxoviral subfamily Pneumovirinae to family status (Pneumoviridae), the addition of five free-floating genera (Anphevirus, Arlivirus, Chengtivirus, Crustavirus, and Wastrivirus), and several other changes at the genus and species levels. This article presents the updated taxonomy of the order Mononegavirales as now accepted by the International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV). 650 $aMononegavirales 650 $aDoença de Planta 700 1 $aAMARASINGHE, G. K. 700 1 $aNYAI, K. N. BA. 700 1 $aBAO, Y. 700 1 $aBASLER, C. F. 700 1 $aBAVARI, S. 700 1 $aBEJERMAN, N. 700 1 $aBLASDELL, K. R. 700 1 $aBRIAND, F.-X. 700 1 $aBRIESE, T. 700 1 $aBUKREYEV, A. 700 1 $aCHANDRAN, K. 700 1 $aCHENG, J. 700 1 $aCLAWSON, A. 700 1 $aCOLLINS, P. L. 700 1 $aDIETZGEN, R. G. 700 1 $aDOLNIK, O. 700 1 $aDOMIER, L. L. 700 1 $aDURRWAL, R. 700 1 $aDYE, J. M. 700 1 $aEASTON, A. J. 700 1 $aEBIHARA, H. 700 1 $aFARKAS, S. L. 700 1 $aASTUA, J. de F. 700 1 $aFORMENTY, P. 700 1 $aFOUCHIER, R. M. 700 1 $aFU, Y. 700 1 $aGHEDIN, E. 700 1 $aGOODIN, M. M. 700 1 $aHEWSON, R. 700 1 $aHORIE, M. 700 1 $aHYNDMAN, T. H. 700 1 $aJIANG, D. 700 1 $aKITAJIMA, E. W. 700 1 $aKOBINGER, G. P. 700 1 $aKONDO, H. 700 1 $aKURATH, G. 700 1 $aLAMB, R. A. 700 1 $aLENARDON, S. 700 1 $aLEROY, E. M. 700 1 $aLI, CI-XIU 700 1 $aLIN, XIAN-DAN 700 1 $aLIU, L. 700 1 $aLONGDON, B. 700 1 $aMARTON, S. 700 1 $aMAISNER, A. 700 1 $aMUHLBERGER, E. 700 1 $aNETESOV, S. V. 700 1 $aNOWOTNY, N. 700 1 $aPATTERSON, J. L. 700 1 $aPAYNE, S. L. 700 1 $aPAWESKA, J. T. 700 1 $aRANDALL, R. E. 700 1 $aRIMA, B. K. 700 1 $aROTA, P. 700 1 $aRUBBENSTROTH, D. 700 1 $aSCHWEMMLE, M. 700 1 $aSHI, M. 700 1 $aSMITHER, S. J. 700 1 $aSTENGLEIN, M. D. 700 1 $aSTONE, D. M. 700 1 $aTAKADA, A. 700 1 $aTERREGINO, C. 700 1 $aTESH, R. B. 700 1 $aTIAN. JUN-HUA 700 1 $aTOMONAGA, K. 700 1 $aTORDO, N. 700 1 $aTOWNER, J. S. 700 1 $aVASILAKIS, N. 700 1 $aVERBEEK, M. 700 1 $aVOLCHKOV, V. E. 700 1 $aWAHL-JENSEN, V. 700 1 $aWALSH, J. A. 700 1 $aWALKER, P. J. 700 1 $aWAN, D. 700 1 $aWANG, LIN-FA 700 1 $aWETZEL, T. 700 1 $aWHITFIELD, A. E. 700 1 $aXIE, J. 700 1 $aYUEN, KWOK-YUNG 700 1 $aZHANG, YONG-ZHEN 700 1 $aKUHN, J. H. 773 $tArchives of Virology$gn. 161, p.2351?2360, 2016.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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