Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1109498
Título: Classificação de guaranazeiros através do padrão de venação e formato de folíolos utilizando aprendizagem de máquina.
Autoria: SOUSA, A. de L.
SALAME, M. F. A.
Afiliação: Allex de Lima Sousa; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA.
Ano de publicação: 2019
Referência: In: COMPUTER ON THE BEACH, 10., 2019, Florianópolis. Anais... Florianópolis: Universidade do Vale do Itajaí, 2019.
Páginas: p. 676-684.
Conteúdo: O guaranazeiro é uma importante fonte de renda para estados amazônicos que o cultivam, porém sua produção é afetada devido à proliferação de pragas e doenças locais. Embrapa, então, lançou cultivares resistentes aos principais problemas que afetam a guaranaicultura na Amazônia, mas o processo de identificação desses cultivares são manuais, custosos e carente de recursos humanos. Assim, este trabalho buscou comparar técnicas de aprendizagem de máquinas como Florestas Aleatórias, Máquinas de Vetores de Suporte e Redes Perceptron aplicadas à tarefa de classificação desses cultivares, através do padrão da nervura e formato dos folíolos. Os resultados apresentam-se estáveis e satisfatórios, sugerindo uma nova perspectiva para o problema em questão.
Thesagro: Paullinia Cupana
Tipo do material: Artigo em anais e proceedings
Acesso: openAccess
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CPAA)

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