Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorFerreira, Leandro-
Autor(es): dc.creatorYanagi Junior, Tadayuki-
Autor(es): dc.creatorLopes, Alison Zille-
Autor(es): dc.creatorLacerda, Wilian Soares-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:29:24Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:29:24Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-17-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-17-
Data de envio: dc.date.issued2010-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/43111-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1162328-
Descrição: dc.descriptionThe goal of this work was to develop and validate a neuro-fuzzy intelligent system (LOLIMOT) for rectal temperature prediction of broiler chickens. The neuro-fuzzy network was developed using SCILAB 4.1, on the ground of three input variables: air temperature, relative humidity and air velocity. The output variable was rectal temperature. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of RT was 0.11 °C.The neuro-fuzzy system presents as a satisfactory hybrid intelligent system for rectal temperature prediction of broiler chickens, which adds fuzzy logic features based on the fuzzy sets theory to artificial neural networks.-
Descrição: dc.descriptionObjetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar uma rede neuro-fuzzy, baseada no algoritmo LOLIMOT, para a predição da temperatura retal de frangos de corte. A rede neuro-fuzzy foi desenvolvida no ambiente computacional SCILAB 4.1, com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar, umidade relativa e velocidade do ar, tendo como variável de saída, a temperatura retal. Resultados experimentais mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos foi de 0,11 °C. A rede neuro-fuzzy se apresenta como um sistemainteligente híbrido satisfatório para a predição da temperatura retal de frangos de corte, agregando características da lógica fuzzy baseada na teoria dos conjuntos fuzzy, às redes neurais artificiais.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Informática (INF)-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceRevista de Informática Teórica e Aplicada (RITA)-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas híbridos-
Palavras-chave: dc.subjectModelos lineares locais-
Palavras-chave: dc.subjectAmbiente térmico-
Palavras-chave: dc.subjectHybrid systems-
Palavras-chave: dc.subjectLocal linear models-
Palavras-chave: dc.subjectThermal environment-
Título: dc.titleDesenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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