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Registros recuperados : 169 | |
15. | | MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A. Agro 4.0 - rumo à agricultura digital. In: MAGNONI JÚNIOR, L.; STEVENS, D.; SILVA, W. T. L. da; VALE, J. M. F. do; PURINI, S. R. de M.; MAGNONI, M. da G. M.; SEBASTIÃO, E.; BRANCO JÚNIOR, G.; ADORNO FILHO, E. F.; FIGUEIREDO, W. dos S.; SEBASTIÃO, I. (Org.). JC na Escola Ciência, Tecnologia e Sociedade: mobilizar o conhecimento para alimentar o Brasil. 2. ed. São Paulo: Centro Paula Souza, 2017. p. 28-35. il. Publicado também em: Controle & Instrumentação, ano 21, n. 235, p. 56-59, 2018. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
25/04/2006 |
Data da última atualização: |
16/04/2019 |
Autoria: |
MORANDI, M. A. B.; MASSRUHÁ, S. M. F. S. |
Afiliação: |
MARCELO AUGUSTO BOECHAT MORANDI, CNPMA; SILVIA MARIA FONSECA S MASSRUHA, CNPTIA. |
Título: |
Um modelo abdutivo nebuloso para diagnose - estudo de caso em doenças de milho. |
Ano de publicação: |
2005 |
Fonte/Imprenta: |
Summa Phytopathologica, v. 31, p. 13, 2005. Suplemento. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Edição dos resumos do XXVIII Congresso Paulista de Fitopatologia, São Paulo, fev. 2005. |
Conteúdo: |
Os Sistemas Especialistas para diagnose de doenças de plantas têm como premissa a comparação de um modelo prévio para cada doença com dados do caso particular, por meio de raciocínio clínico (RC) dedutivo, baseado em regras efeito-causa e um modelo de incertezas. Embora seja possível criar regras que concluem uma causa plausível para um conjunto de efeitos, o conhecimento efeito-causa é contrário à ocorrência de fenômenos na natureza (causa-efeito). O objetivo do trabalho foi desenvolver uma abordagem integrada de diagnóstico denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), onde o conhecimento é modelado por raciocínio causa-efeito (abdutivo) e integra vários aspectos do RC (sintomas comuns entre doenças, dados temporais, condições favoráveis à doença, incertezas inerentes ao conhecimento e fatores de tomada de decisão). Os algoritmos foram validados em 41 doenças de milho (http://diagnose.cnptia.embrapa.br). Em todos, os casos os resultados foram compatíveis com o RC do especialista. Os conceitos de lógica nebulosa e teoria de decisão permitem ao sistema explicar como e porque chegou às conclusões, reduzir o número de hipóteses e aumentar sua aceitação. Conclui-se que a TCN atende aos requisitos de inferência, incertezas e tomada de decisão para o RC em fitopatologia. |
Palavras-Chave: |
Diagnose; Modelo abdutivo nebuloso; Sistema especialista. |
Thesagro: |
Doença de planta. |
Thesaurus NAL: |
Expert systems; Plant diseases and disorders. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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