Artificial neural networks in the classification and identification of soybean cultivars by planting region
| Autor: | GALÃO, O. F., BORSATO, D., PINTO, J. P., VISENTAINER, J. V., CARRÃO-PANIZZI, M. C. |
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| Přispěvatelé: | OLÍVIO F. GALÃO, UEL, DIONÍSIO BORSATO, UEL, JURANDIR P. PINTO, UEL, JESUÍ V. VISENTAINER, UEM, MERCEDES CONCORDIA CARRÃO-PANIZZI, CNPT. |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2011 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA-Alice) Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) instacron:EMBRAPA |
| Popis: | 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. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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