Seleção de genótipos de algodoeiro utilizando redes neurais artificiais

Silva Junior, Elvécio Gomes

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Silva Junior, Elvécio Gomes	-
dc.date.accessioned	2017-07-17T11:34:23Z	-
dc.date.available	2017-07-17T11:34:23Z	-
dc.date.issued	2017-04-28	-
dc.identifier.citation	SILVA JUNIOR, Elvécio Gomes. Seleção de genótipos de algodoeiro utilizando redes neurais artificiais. 2017. 20 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19123	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Gossypium hirsutum	pt_BR
dc.subject	Redes Neurais Artificiais	pt_BR
dc.subject	Qualidade de fibra	pt_BR
dc.title	Seleção de genótipos de algodoeiro utilizando redes neurais artificiais	pt_BR
dc.title.alternative	Selection of cotton genotypes using artificial neural networks	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Sousa, Larissa Barbosa de	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/7903793068221179	pt_BR
dc.contributor.referee1	Cardoso, Daniel Bonifácio Oliveira	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/5471375428636698	pt_BR
dc.contributor.referee2	Oliveira, Suelen Martins De	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/5944577150886483	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/5150911044908902	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	A alta qualidade da fibra do algodoeiro é fator primordial para que o algodão tenha uma boa aceitação no mercado externo e interno, afetando diretamente sua comercialização. Os programas de melhoramento da cultura atualmente utilizam de análises estatísticas para auxiliar na identificação de genótipos superiores em diversas etapas do desenvolvimento de um cultivar. Diferentemente dessas análises, a abordagem da inteligência computacional tem sido pouco explorada na área do melhoramento genético do algodoeiro. Assim, esse trabalho foi realizado com o objetivo de apresentar o uso das redes neurais artificiais como ferramentas auxiliares no melhoramento do algodoeiro visando a melhoria da qualidade da fibra. Para demonstrar a aplicabilidade dessa abordagem, foi desenvolvido um estudo utilizando os dados de avaliação de 40 genótipos do Programa de Melhoramento Genético do Algodoeiro (PROMALG) da Universidade Federal de Uberlândia. Com o intuito de classificar os genótipos quanto à qualidade de fibra, as redes neurais artificiais foram treinadas com dados de repetição de 20 genótipos de algodoeiro avaliados nas safras de 2013/14 e 2014/15, quanto ao comprimento de fibra, uniformidade do comprimento, resistência da fibra, índice micronaire, alongamento, índice de fibras curtas, índice de maturação, grau de reflectância e o índice de qualidade de fibra. Este índice de qualidade foi estimado através de média ponderada sobre o escore determinado (1 a 5) de cada característica do HVI avaliada, de acordo com seus padrões de exigência para indústria. As redes neurais artificias apresentaram elevada capacidade de classificação correta dos 20 genótipos selecionados com base no índice de qualidade de fibra, de forma que quando utilizado comprimento de fibra associado à índice de fibras curtas, maturação da fibra e índice micronaire, as redes neurais artificiais apresentaram melhores resultados do que utilizando somente comprimento de fibra e associações anteriores. Também se observou que submeter dados de médias de novos genótipos às redes neurais treinadas com dados de repetição, provê melhores resultados de classificação dos genótipos. Ao observar os resultados obtidos no presente trabalho, verificou-se que as redes neurais artificiais apresentam grande potencial para serem empregadas nas diferentes etapas de um programa de melhoramento genético do algodoeiro, visando a melhoria da qualidade de fibra dos futuros cultivares.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Agronomia	pt_BR
dc.sizeorduration	20	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA	pt_BR
dc.orcid.putcode	127708131	-
Appears in Collections:	TCC - Agronomia (Uberlândia)

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