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.
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
Předmět:
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