1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Instituto de Ciências Agrárias (ICIAG)
  3. TCC - Agronomia (Uberlândia)
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dc.creatorSantos, Arthur Prado Xavier-
dc.date.accessioned2023-09-25T14:57:19Z-
dc.date.available2023-09-25T14:57:19Z-
dc.date.issued2023-02-02-
dc.identifier.citationSANTOS, Arthur Prado Xavier. Uso das redes neurais para determinar adaptabilidade e estabilidade de cultivares de algodoeiro. 2023. 24 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39192-
dc.description.sponsorshipUFU - Universidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedes Neuraispt_BR
dc.subjectGossypium hirsutumpt_BR
dc.subjectinteração GxApt_BR
dc.titleUso das redes neurais para determinar adaptabilidade e estabilidade de cultivares de algodoeiropt_BR
dc.title.alternativeUse of neural networks to determine adaptability and stability of cotton cultivarspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Sousa, Larissa Barbosa de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7903793068221179pt_BR
dc.contributor.referee1Cardoso, Daniel Bonifácio Oliveira-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5471375428636698pt_BR
dc.contributor.referee2Medeiros, Luiza Amaral-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6058215519189279pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0435254114267039pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial das Redes Neurais Artificiais (RNA’s) na determinação de adaptabilidade e estabilidade de características de produtividade e qualidade de fibra em cultivares de algodoeiro. O projeto foi instalado em 6 localidades (Uberlândia-MG, Trindade-GO, Chapadão do Sul-MT, Campo Verde-MG, Primavera do Leste 1 e 2 – MT), foram utilizados 12 genótipos de algodoeiro (FM 906 GLT, FM 911 GLTP, FM 954 GLT, TMG 50 WS3, TMG 44 B2RF, TMG 31 B3RF, IMA 5802 B2RF, DP 1536 B2RF, DP 555 BGRR, DP 1734 B2RF, BRS 430 B2RF, BRS 368 RF). Estes foram dispostos em parcelas de quatro linhas com sete metros lineares e um metro de espaçamento entre linhas, sendo somente as duas linhas centrais consideradas para avaliação, foi utilizado o delineamento de blocos ao acaso (DBC) com quatro repetições. Os dados experimentais serão tabulados em planilhas Excel e analisados pelo programa estatístico GENES (CRUZ, 2016) e MATLAB (BEALE et al., 2017), específico para estatística aplicada ao melhoramento genético de plantas. Foram realizadas as seguintes análises: análise de variância (ANAVA), teste de Scott-Knott, adaptabilidade e estabilidade pelos métodos Eberhart e Russell (1966), com e sem o auxílio das Redes Neurais Artificiais. Os resultados indicaram que os genótipos classificados como grupo 5 ou 2 são promissores para o produtor que planeja investir em proporcionar a melhor condição para desenvolvimento do algodoeiro. Já os classificados em grupo 6 ou 3 são promissores para o produtor que não deseja investir em manejo tecnológico e de alta qualidade. Encontrou-se coincidência entre os métodos tradicionais de Eberhart e Russell e as Redes Neurais Artificiais de 58,3% em termos de adaptabilidade e 41,6% em relação à estabilidade. Por fim, o uso das RNA’s pode ser uma boa alternativa para baixo número de localidades, visto que possuem a característica de autoaprendizagem, portanto, alto potencial de seu uso no melhoramento de plantas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseAgronomiapt_BR
dc.sizeorduration24pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIASpt_BR
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