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| Registros recuperados : 104 | |
| 4. |  | SANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; MASSRUHA, S. M. F. S.; ABREU, U. G. P. de; TOMAS, W. M.; SALIS, S. M. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; SOARES, M. T. S.; SANTOS JÚNIOR, A.; OLIVEIRA, L. O. F. de; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; NUNES, A. P.; PELLEGRIN, L. A. A fuzzy logic-based tool to assess beef cattle ranching sustainability in complex environmental systems. Journal of Environmental Management, v. 198, part 2, p. 95-106, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrobiologia; Embrapa Pantanal. |
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| 7. | | SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MACÁRIO, C. G. do N.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MOURA, M. F.; LEITE, M. A. de A.; LIMA, H. P. de; CASTRO, A. de; TERNES, S.; YANO, I. H.; SANTOS, E. H. dos. Agricultura digital: definições e tecnologias. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 2, p. 46-66.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 8. | | LIMA, H. P. de; ABREU, U. G. P. de; SANTOS, S. A.; MASSRUHA, S. M. F. S. Análise de indicadores econômicos em fazendas no Pantanal utilizando inferência Fuzzy: ferramentas, construção e validação. Corumbá, 2012. 13p. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS FUZZY - CBSF, 2., 2012, Natal, RN. Anais... Natal: 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 11. | | SANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; TOMAS, W. M.; MASSRUHA, S. M. F. S.; SALIS, S. M. de; ABREU, U. G. P. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; OLIVEIRA, L. O. F. de; SOARES, M. T. S.; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; ARAUJO, M. T. B. D. Como tornar uma fazenda pantaneira mais sustentável? Revista Ciência Pantanal, v. 2, n. 1, 2016. p. 18-21. Artigo de divulgação na Mídia.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 12. | | SANTOS, S. A.; LIMA, H. P. de; TOMAS, W. M.; MASSRUHA, S. M. F. S.; SALIS, S. M. de; ABREU, U. G. P. de; CARDOSO, E. L.; OLIVEIRA, M. D. de; OLIVEIRA, L. O. F. de; SOARES, M. T. S.; CALHEIROS, D. F.; CRISPIM, S. M. A.; SORIANO, B. M. A.; AMANCIO, C. O. da G.; ARAUJO, M. T. B. D. Como tornar uma fazenda pantaneira mais sustentável? Revista Ciência Pantanal, v. 2, n. 1, 2016. p. 18-21 Artigo de divulgação na Mídia.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 13. | | TERNES, S.; MOURA, M. F.; SOUZA, K. X. S. de; VAZ, G. J.; OLIVEIRA, S. R. de M.; HIGA, R. H.; LIMA, H. P. de; TAKEMURA, C. M.; COELHO, E. A.; BARBOSA, F. F. L.; VISOLI, M. C.; MENEZES, G. R. de O.; SILVA, L. O. C. da; SANTOS, S. A.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; ABREU, U. G. P. de; SORIANO, B. M. A.; SALIS, S. M.; OLIVEIRA, M. D. de; TOMAS, W. M. Computação científica na agricultura. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 5, p. 120-144. Na publicação: Enilda Coelho, Suzana Maria Salis.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pantanal; Embrapa Territorial. |
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| 14. | | SANTOS, S. A.; CARDOSO, E. L.; TAKAHASHI, F.; LIMA, H. P. de; FLORES, C. P.; FERNANDES, A. H. B. M.; FERNANDES, F. A.; SORIANO, B. M. A.; TOMAS, W. M.; SALIS, S. M.; URBANETZ, C.; COMASTRI FILHO, J. A.; PAIVA, L. M. Conservação e manejo adaptativo de pastagens nativas. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W. G. da (org.). Estratégias de adaptação às mudanças do clima dos sistemas agropecuários brasileiros. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 76-77.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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| 15. | | SANTOS, S. A.; CARDOSO, E. L.; TAKAHASHI, F.; LIMA, H. P. de; FLORES, C. P.; FERNANDES, A. H. B. M.; FERNANDES, F. A.; SORIANO, B. M. A.; TOMAS, W. M.; SALIS, S. M.; URBANETZ, C.; COMASTRI FILHO, J. A.; PAIVA, L. M. Conservation and adaptive management of native pastures. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W . G. da (ed.). Adapting to climate change: strategies for Brazilian agricultural and livestock systems. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 76-77.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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| Registros recuperados : 104 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
15/12/2023 |
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Data da última atualização: |
15/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ABREU, U. G. P. de; THOLON, P.; LIMA, H. P. de. |
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Afiliação: |
URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; PATRICIA THOLON, CPPSE; HELANO POVOAS DE LIMA, CNPTIA. |
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Título: |
Classificação do desempenho dos rebanhos de seleção Nelore por meio de aprendizado de máquina. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Avanços na agricultura digital colaborativa: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAGRO 2023. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi, por meio de técnicas de mineração de dados, classificar os animais de dois rebanhos da Embrapa, em função das réguas de DEP genômicas (DEPg), para identificar os principais atributos (características) que direcionam o entendimento dos diferentes objetivos de seleção nos dois rebanhos. Selecionaram-se oito atributos, para análise de classificação dos animais. Para realizar a classificação dos animais em função do rebanho foram utilizados três algoritmos supervisionados, buscando verificar qual apresentaria o melhor desempenho: árvore de decisão (J48), árvores de modelo logístico (LMT) e floresta randômica (Random Forest - RF). O algoritmo mais acurado foi o Random Forest, que modelou os dados com maior ajuste e acurácia. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Árvore de decisão; Árvores de modelo logístico; Característica; Classificação de animais; Data mining; Decision tree; Floresta randômica; Logistic model trees; Machine learning; Mineração de dados; Random forest; Seleção de rebanhos. |
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Thesagro: |
Gado Nelore; Melhoramento Genético Animal; Rebanho; Seleção. |
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Categoria do assunto: |
--
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159796/1/sbi-agro-2023-2.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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