Artificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region.

GALÃO, O. F.; BORSATO, D.; PINTO, J. P.; VISENTAINER, J. V.; CARRÃO-PANIZZI, M. C.

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	GALÃO, O. F.	pt_BR
dc.contributor.author	BORSATO, D.	pt_BR
dc.contributor.author	PINTO, J. P.	pt_BR
dc.contributor.author	VISENTAINER, J. V.	pt_BR
dc.contributor.author	CARRÃO-PANIZZI, M. C.	pt_BR
dc.date.accessioned	2011-10-21T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.accessioned	2011-10-21T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2011-10-21T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2011-10-21T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.created	2011-10-21	pt_BR
dc.date.issued	2011	pt_BR
dc.identifier.citation	Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 22, n. 1, p. 142-147, 2011.	pt_BR
dc.identifier.isbn	0103 - 5053	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/903708	pt_BR
dc.description	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.	pt_BR
dc.language.iso	eng	eng
dc.rights	openAccess	eng
dc.subject	Rede neural do tipo perceptron	pt_BR
dc.subject	Fitosteróis	pt_BR
dc.subject	Multilayer perceptron neural networks	pt_BR
dc.title	Artificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region.	pt_BR
dc.type	Artigo de periódico	pt_BR
dc.date.updated	2013-08-23T11:11:11Z	pt_BR
riaa.ainfo.id	903708	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2013-08-23	pt_BR
dc.contributor.institution	OLÍVIO F. GALÃO, UEL; DIONÍSIO BORSATO, UEL; JURANDIR P. PINTO, UEL; JESUÍ V. VISENTAINER, UEM; MERCEDES CONCORDIA CARRÃO-PANIZZI, CNPT.	pt_BR
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CNPT)

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