Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9608
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorMEIRA, C. A. A.pt_BR
dc.contributor.authorRODRIGUES, L. H. A.pt_BR
dc.contributor.authorMORAES, S. A. dept_BR
dc.date.accessioned2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2011-04-10T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2008-12-16pt_BR
dc.date.issued2008pt_BR
dc.identifier.citationTropical Plant Pathology, Brasília, DF, v. 33, n. 2, p. 2-13, Mar./Apr. 2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9608pt_BR
dc.descriptionUma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente 78% do conjunto de treinamento e a sua acurácia foi estimada em 73% para a classificação de novos exemplos. O acerto do modelo foi de 88%, 57% e 79% dos exemplos, respectivamente, para as classes de taxa de infecção TX1, TX2 e TX3. As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. A árvore de decisão demonstrou seu potencial como modelo de representação simbólica e interpretável, permitindo a identificação das fronteiras de decisão existentes nos dados e da lógica contida neles, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis conduziram as epidemias da ferrugem do cafeeiro no campo.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectBases de dadospt_BR
dc.subjectÁrvore de decisãopt_BR
dc.subjectFerrugem do cafeeiropt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectDecision treept_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.titleAnálise da epidemia da ferrugem do cafeeiro com árvore de decisão.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2017-04-11T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroCafépt_BR
dc.subject.thesagroCoffea Arábicapt_BR
dc.subject.thesagroHemileia Vastatrixpt_BR
riaa.ainfo.id9608pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2017-04-11pt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1590/S1982-56762008000200005pt_BR
dc.contributor.institutionCARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, UNICAMP; SÉRGIO ALMEIDA DE MORAES, IAC.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CNPTIA)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
ANALISEa05v33n2.pdf966,5 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace