Uma abordagem comparativa de algoritmos de aprendizado supervisionado para classificação dos cultivares da planta Paullinia cupana.

dc.contributorAllex de Lima Sousa, Bolsista CPAA; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA.
dc.creatorSOUSA, A. de L.
dc.creatorSALAME, M. F. A.
dc.date2018-07-25T01:18:15Z
dc.date2018-07-25T01:18:15Z
dc.date2018-07-24
dc.date2017
dc.date2018-11-05T11:11:11Z
dc.date.accessioned2026-06-30T23:23:23Z
dc.descriptionO guaranazeiro (Paullinia cupana) vem sendo estudado pela Embrapa Amazonia Ocidental desde o final da década de 70, resultando no desenvolvimento e disponibilizac¸ao de 19 cultivares resistentes as principais pragas e doenças. Contudo, a distinção dentre esses espécimes ainda é restrita a procedimentos manuais e técnicos, sujeitos à falha humana. Dessa forma, buscou-se identificar os melhores métodos de aprendizado supervisionado para o contexto de classificação desses cultivares a partir de imagens de suas folhas. Das técnicas utilizadas como Árvores de Decisao, Maquinas de Vetores de Suporte e Redes Neurais Convolucionais, essa última obteve melhor performance alcançando 89,6% de acurácia.
dc.identifierT&C Amazônia, v. 14, n. 27, p. 43-51, 2017.
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093528
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/380741
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectPaullinia Cupana
dc.subjectGuaraná
dc.titleUma abordagem comparativa de algoritmos de aprendizado supervisionado para classificação dos cultivares da planta Paullinia cupana.
dc.typeArtigo de periódico

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