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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorSOUSA, A. de L.
dc.contributor.authorSALAME, M. F. A.
dc.date.accessioned2018-07-25T01:18:15Z-
dc.date.available2018-07-25T01:18:15Z-
dc.date.created2018-07-24
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationT&C Amazônia, v. 14, n. 27, p. 43-51, 2017.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093528-
dc.descriptionO guaranazeiro (Paullinia cupana) vem sendo estudado pela Embrapa Amazonia Ocidental desde o final da década de 70, resultando no desenvolvimento e disponibilizac¸ao de 19 cultivares resistentes as principais pragas e doenças. Contudo, a distinção dentre esses espécimes ainda é 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. Das técnicas utilizadas como Árvores de Decisao, Maquinas de Vetores de Suporte e Redes Neurais Convolucionais, essa última obteve melhor performance alcançando 89,6% de acurácia.
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 de periódico
dc.date.updated2018-11-05T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroPaullinia Cupana
dc.subject.thesagroGuaraná
riaa.ainfo.id1093528
riaa.ainfo.lastupdate2018-11-05 -02:00:00
dc.contributor.institutionAllex de Lima Sousa, Bolsista CPAA; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA.
Aparece en las colecciones:Artigo em periódico indexado (CPAA)

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