Título:	Redes neurais convolucionais aplicadas ao processo de classificação de cultivares de guaranazeiros.
Autoria:	SOUSA, A. de L. SALAME, M. F. A. NASCIMENTO FILHO, F. J. do ATROCH, A. L.
Afiliação:	Allex de Lima Sousa, Bolsista de Iniciação Científica FAPEAM; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; FIRMINO JOSE DO NASCIMENTO FILHO, CPAA; ANDRE LUIZ ATROCH, CPAA.
Ano de publicação:	2017
Referência:	In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 14., 2017, Uberlândia. Anais... Uberlândia: Sociedade Brasileira de Computação, 2017.
Páginas:	p. 855-864.
Conteúdo:	O guaranazeiro detém importante valor social e econômico para a Amazônia devido a sua ampla utilização nas indústrias de bebidas e cosméticos. Contudo, sua vulnerabilidade a fungos e doenças locais ocasiona uma baixa produtividade na região, o que tem motivado a criação e disponibilização de cultivares resistentes aos principais empecilhos de plantio, pela Embrapa. A distinção dessas variedades genéticas, entretanto, ainda depende de recursos manuais e técnicos, passíveis de falha humana. Assim, este trabalho apresenta um agente computacional especialista na classificação de alguns desses cultivares que, com o uso de Redes Neurais Convolucionais, obteve uma acurácia em torno de 97% utilizando uma base de imagens própria.
Thesagro:	Paullinia Cupana Variedade
Palavras-chave:	Redes Neurais Convolucionais ENIAC
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CPAA)