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dc.contributor.authorSOUSA, A. de L.
dc.contributor.authorSALAME, M. F. A.
dc.date.accessioned2017-09-02T06:11:01Z-
dc.date.available2017-09-02T06:11:01Z-
dc.date.created2017-08-14
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationIn: ENCONTRO REGIONAL DE COMPUTAÇÃO E SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, 6., 2017, Manaus. Resumos e artigos completos. Manaus: Fucapi, 2017. p. 121-129.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1074006pt_BR
dc.descriptionO guaranazeiro (Paullinia cupana) vem sendo estudado pela Embrapa Amazônia Ocidental desde o final da década de 70, resultando no desenvolvimento e disponibilização de 19 cultivares resistentes às principais pragas e doenças. Contudo, adistinção dentre esses espécimes ainda e restrita a procedimentos manuais e técnicos, sujeitos à falha humana. Dessa forma, buscou-se identificar os melhores métodos de aprendizado supervisionado para o contexto de classificação desses cultivares a partir de imagens de suas folhas.
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.titleUma abordagem comparativa de algoritmos de aprendizado supervisionado para classificação dos cultivares da planta Paullinia cupana.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.date.updated2017-12-13T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroGuaranápt_BR
dc.subject.thesagroPaullinia Cupanapt_BR
riaa.ainfo.id1074006
riaa.ainfo.lastupdate2017-12-13 -02:00:00
dc.contributor.institutionAllex de Lima Sousa, Bolsista; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CPAA)

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