Título:	Artificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region.
Autoria:	GALÃO, O. F. BORSATO, D. PINTO, J. P. VISENTAINER, J. V. CARRÃO-PANIZZI, M. C.
Afiliação:	OLÍVIO F. GALÃO, UEL; DIONÍSIO BORSATO, UEL; JURANDIR P. PINTO, UEL; JESUÍ V. VISENTAINER, UEM; MERCEDES CONCORDIA CARRÃO-PANIZZI, CNPT.
Ano de publicação:	2011
Referência:	Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 22, n. 1, p. 142-147, 2011.
Conteúdo:	Vinte variedades de soja (Glycine max), quatorze convencionais e seis variedades transgênicas (RR) foram analisadas quanto ao teor de proteína, ácido fítico, teor de óleo, fitosteróis, cinzas, minerais e ácidos graxos que foram tabelados e apresentados à rede neural do tipo perceptron de múltiplas camadas para a classificação e identificação quanto a região de plantio e quanto a variedade convencional ou transgênica. A rede neural utilizada classificou e testou corretamente 100% das amostras cultivadas por região. Para o banco de dados contendo informações sobre sojas transgênicas e convencionais foi obtido um desempenho de 94,43% no treinamento da rede, 83,30% no teste e 100% na validação.
Palavras-chave:	Rede neural do tipo perceptron Fitosteróis Multilayer perceptron neural networks
ISBN:	0103 - 5053
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CNPT)