Publicação: Uso de redes neurais artificiais na avaliação da dissimilaridade de algodoeiro de fibra colorida
| dc.contributor.advisor-co1 | Sousa, Larissa Barbosa de | |
| dc.contributor.advisor1 | Catão, Hugo César Rodrigues Moreira | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0525008239150316 | pt_BR |
| dc.contributor.referee1 | Medeiros, Luiza Amaral | |
| dc.contributor.referee2 | Cardoso, Daniel Bonifácio Oliveira | |
| dc.creator | Pimentel, Izabela Motta | |
| dc.date.accessioned | 2021-06-15T19:16:34Z | |
| dc.date.available | 2021-06-15T19:16:34Z | |
| dc.date.issued | 2021-06-11 | |
| dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
| dc.description.resumo | O algodoeiro é uma planta que produz a fibra natural mais importante no mundo. A fibra colorida e está no nicho de mercado com alto valor agregado. Contudo, esta fibra possui desvantagens quando comparada à branca, por ter menor produção e qualidade inferior produzindo fibras curtas e fracas, desvalorizando o produto na industria têxtil. Com o propósito de resolver esses problemas, o melhoramento de plantas é o método que pode apresentar maior eficácia. Um dos fatores necessários para que ocorra o melhoramento, é que exista variabilidade genética entre os genitores, de forma que possibilite a recombinação de híbridos superiores. Para verificar a existência de varialibilidade genética, uma das técnicas que podem ser utilizadas são as Redes Neurais Artificiais (RNA’s). Essa metodologia utiliza a inteligência computacional e o processamento dos dados de forma a simular o cérebro humano, analisando dados não paramétricas e desbalanceados com erros experimentais e falhas de pressuposições. Conforme apresentado, o objetivou-se com este trabalho avaliar o uso Redes Neurais Artificiais (RNA’s) por meio do Mapa Auto Organizável de Kohonen para distinguir a dissimilaridade dos genótipos de algodão de fibra colorida. O trabalho foi realizado em condições de campo em Uberlândia-MG na safra 18/19. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos completos casualizados (DBC) com três repetições e 12 genótipos (UFUJP-01, UFUJP-02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11, UFUJP-13, UFUJP-16, UFUJP-17, BRS Rubi (RC) e BRS Topázio (TC)). Foram avaliadas sete características: Produtividade de algodão em caroço, Rendimento de fibras, Comprimento de fibra, Uniformidade do comprimento, Índice de fibra curta, Alongamento e Resistência. A dissimilaridade genética foi realizada pela Distância generalizada de Mahalanobis e o agrupamento dos genótipos pelo método hierárquico da Ligação Média entre grupo (UPGMA). Para a inteligência computacional realizou a análise discriminante e o Mapa Auto Organizável de Kohonen utilizando as Redes Neurais Artificiais (RNA’s). As análises de variência foram realizadas e analisadas pelo Teste F e médias comparadas por Scott e Knott a 5% de probabilidade, por meio do Programa estatístico (GENES), integrado ao software R e Matlab. O Mapa AutoOrganizável de Kohonen utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA’s) é eficaz em distinguir a dissimilaridade dos genótipos de algodão de fibra colorida sendo o mais indicado na classificação de grupos. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Pesquisa sem auxílio de agências de fomento | pt_BR |
| dc.identifier.citation | PIMENTEL, Izabela Motta. Uso de redes neurais artificiais na avaliação da dissimilaridade de algodoeiro de fibra colorida. 2021. 24 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31999 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.orcid.putcode | 95567172 | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.course | Agronomia | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
| dc.sizeorduration | 24 | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência computacional | pt_BR |
| dc.subject | Algodoeiro | pt_BR |
| dc.subject | Melhoramento genético | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | pt_BR |
| dc.title | Uso de redes neurais artificiais na avaliação da dissimilaridade de algodoeiro de fibra colorida | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
| dspace.entity.type | Publication |