
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.creator | Bianconi, André | - |
| Autor(es): dc.creator | von Zuben, Cláudio J. | - |
| Autor(es): dc.creator | de Serapião, Adriane B.S. | - |
| Autor(es): dc.creator | Govone, José S. | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:20:08Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:20:08Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2010-01-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1673/031.010.5801 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/226016 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/226016 | - |
| Descrição: dc.description | Bionomic features of blowflies may be clarified and detailed by the deployment of appropriate modelling techniques such as artificial neural networks, which are mathematical tools widely applied to the resolution of complex biological problems. The principal aim of this work was to use three well-known neural networks, namely Multi-Layer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF), and Adaptive Neural Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS), to ascertain whether these tools would be able to outperform a classical statistical method (multiple linear regression) in the prediction of the number of resultant adults (survivors) of experimental populations of Chrysomya megacephala (F.) (Diptera: Calliphoridae), based on initial larval density (number of larvae), amount of available food, and duration of immature stages. The coefficient of determination (R2) derived from the RBF was the lowest in the testing subset in relation to the other neural networks, even though its R2 in the training subset exhibited virtually a maximum value. The ANFIS model permitted the achievement of the best testing performance. Hence this model was deemed to be more effective in relation to MLP and RBF for predicting the number of survivors. All three networks outperformed the multiple linear regression, indicating that neural models could be taken as feasible techniques for predicting bionomic variables concerning the nutritional dynamics of blowflies. | - |
| Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Botânica Instituto de Biociências - Unesp - São Paulo State University, Cep 13506-900, Avenida 24-A | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Zoologia IB Unesp | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Estatística MatemáticaAplicada e Computação DEMAC IGCE Unesp | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Botânica Instituto de Biociências - Unesp - São Paulo State University, Cep 13506-900, Avenida 24-A | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Zoologia IB Unesp | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Estatística MatemáticaAplicada e Computação DEMAC IGCE Unesp | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Journal of Insect Science | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Insect bionomics | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Larval density | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Life-history | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mass rearing | - |
| Título: dc.title | Artificial neural networks: A novel approach to analysing the nutritional ecology of a blowfly species, Chrysomya megacephala | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: