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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSOUSA, A. de L.
dc.contributor.authorSALAME, M. F. A.
dc.contributor.authorNASCIMENTO FILHO, F. J. do
dc.contributor.authorATROCH, A. L.
dc.date.accessioned2018-05-03T00:42:05Z-
dc.date.available2018-05-03T00:42:05Z-
dc.date.created2018-05-02
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationIn: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 14., 2017, Uberlândia. Anais... Uberlândia: Sociedade Brasileira de Computação, 2017.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1091093-
dc.descriptionO guaranazeiro detém importante valor social e econômico para a Amazônia devido a sua ampla utilização nas indústrias de bebidas e cosméticos. Contudo, sua vulnerabilidade a fungos e doenças locais ocasiona uma baixa produtividade na região, o que tem motivado a criação e disponibilização de cultivares resistentes aos principais empecilhos de plantio, pela Embrapa. A distinção dessas variedades genéticas, entretanto, ainda depende de recursos manuais e técnicos, passíveis de falha humana. Assim, este trabalho apresenta um agente computacional especialista na classificação de alguns desses cultivares que, com o uso de Redes Neurais Convolucionais, obteve uma acurácia em torno de 97% utilizando uma base de imagens própria.
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectRedes Neurais Convolucionais
dc.subjectENIACpt_BR
dc.titleRedes neurais convolucionais aplicadas ao processo de classificação de cultivares de guaranazeiros.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.date.updated2018-11-05T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroPaullinia Cupana
dc.subject.thesagroVariedade
dc.format.extent2p. 855-864.pt_BR
riaa.ainfo.id1091093
riaa.ainfo.lastupdate2018-11-05 -02:00:00
dc.contributor.institutionAllex de Lima Sousa, Bolsista de Iniciação Científica FAPEAM; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; FIRMINO JOSE DO NASCIMENTO FILHO, CPAA; ANDRE LUIZ ATROCH, CPAA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CPAA)

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