1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Instituto de Ciências Agrárias (ICIAG)
3. TCC - Agronomia (Uberlândia)

ORCID:	http://orcid.org/0000-0002-8760-6886
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Uso de redes neurais artificiais na avaliação da dissimilaridade de algodoeiro de fibra colorida
Autor(es):	Pimentel, Izabela Motta
Primeiro orientador:	Catão, Hugo César Rodrigues Moreira
Primeiro coorientador:	Sousa, Larissa Barbosa de
Primeiro membro da banca:	Medeiros, Luiza Amaral
Segundo membro da banca:	Cardoso, Daniel Bonifácio Oliveira
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.
Palavras-chave:	Inteligência computacional Algodoeiro Melhoramento genético
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	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
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31999
Data de defesa:	11-Jun-2021
Aparece nas coleções:	TCC - Agronomia (Uberlândia)

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