1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Instituto de Ciências Agrárias (ICIAG)
  3. TCC - Agronomia (Uberlândia)
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dc.creatorPimentel, Izabela Motta-
dc.date.accessioned2021-06-15T19:16:34Z-
dc.date.available2021-06-15T19:16:34Z-
dc.date.issued2021-06-11-
dc.identifier.citationPIMENTEL, 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, 2021pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31999-
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.subjectAlgodoeiropt_BR
dc.subjectMelhoramento genéticopt_BR
dc.titleUso de redes neurais artificiais na avaliação da dissimilaridade de algodoeiro de fibra coloridapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Sousa, Larissa Barbosa de-
dc.contributor.advisor1Catão, Hugo César Rodrigues Moreira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0525008239150316pt_BR
dc.contributor.referee1Medeiros, Luiza Amaral-
dc.contributor.referee2Cardoso, Daniel Bonifácio Oliveira-
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO 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.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseAgronomiapt_BR
dc.sizeorduration24pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApt_BR
dc.orcid.putcode95567172-
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