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 | Borsato, Dionísio [Orientador] | - |
Autor(es): dc.contributor | Scarminio, Ieda Spacino | - |
Autor(es): dc.contributor | Bona, Evandro | - |
Autor(es): dc.contributor | Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle [Coorientador] | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Hágata Cremasco da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-05-15T13:11:41Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-05-15T13:11:41Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/14126 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/981936 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: Foram analisadas quarenta amostras de soja, transgênicas e comuns, plantadas em duas regiões diferentes, Londrina e Ponta Grossa A fim de verificar se os valores de concentração dos compostos inorgânicos na soja eram diferentes em função da região de plantio, as concentrações de K, P, Ca, Mg, S, Zn, Mn, Fe, Cu e B foram analisados por uma Rede Neural Artificial do tipo Mapa Auto Organizável (MAO) Foi observado que a rede foi capaz de diferenciar as amostras conforme sua região de origem Entretanto, não foi observada a diferenciação das amostras quanto a transgenia Também foram analisadas cento e setenta e duas mostras de café oriundas de 16 cidades diferentes, do estado do Paraná, que foram divididas em três regiões de acordo com o clima e temperatura das cidades As concentrações de K, P, Ca, Mg, S, Zn, Mn, Fe, Cu e B foram analisadas por uma Rede Neural Artificial do tipo Mapa Auto Organizável e foi constatado que não foi possível a separação das amostras em relação à região de origem Em relação às cidades, algumas puderam ser agrupadas e outras não Em uma segunda análise verificou-se um bom agrupamento das cidades, formando um total de 6 grupos distintos Também foi possível constatar que das 1 variáveis utilizadas 3 delas, K, Mg e Mn, não exerciam muita influência nos resultados apresentados Neste último estudo foi constatado que as 3 variáveis retiradas da análise eram importantes da construção das relações das vizinhanças dos grupos Apesar dos grupos formados terem sido os mesmos, as relações de vizinhança não permaneceram iguais Foi possível constatar, portanto, que as concentrações de P, Ca, K, Mg, Mn, S, Zn, Fe, Cu e B aplicados à rede do tipo MAO foram capazes de reconhecer 1 cidades, formando 6 grupos distintos De acordo com os resultados obtidos a RNA do tipo MAO se mostrou uma ferramenta importante e adequada no reconhecimento de padrões nos dois casos estudados | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (Mestrado em Química) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Química | - |
Descrição: dc.description | Abstract: Forty samples of soybean, transgenic and common, planted in two different regions , Londrina and Ponta Grossa were analyzed In order to verify whether the values of the concentration of the inorganic compounds in soybeans were different according to the region of planting, the concentrations of K, P , Ca, Mg, S , Zn, Mn, Fe , Cu and B were analyzed by Artificial Neural Network Self Organizing Map type ( SOM) It was observed that the network was able to differentiate the samples according to their region of origin However, no differentiation of samples for genetic modification was observed One hundred seventy-two shows coffee coming from 16 different cities in the state of Paraná, which were divided into three regions according to the climate and temperature of cities were also analyzed The concentrations of K, P, Ca, Mg, S, Zn, Mn, Fe, Cu and B were analyzed by an Artificial Neural Network Self Organizing Map type It was noted that it was not possible to separate the samples in relation to the region of origin Regarding hometowns, some might be grouped and others not In this second analysis showed a good grouping of cities, for a total of 6 groups It also appeared that the 1 variables used 3 of them, K, Mg and Mn did not exercise much influence on the results presented In the latter study it was found that 3 variables from the analysis were important for construction of relations of neighborhood groups Despite the trained groups were the same, neighborly relations did not remain equal It was established, so that the concentrations of P, Ca, K, Mg, Mn, S, Zn, Fe, Cu and B applied to the type SOM network were able to recognize 1 cities, forming 6 groups According to the results of the ANN type SOM showed a significant and appropriate tool in recognizing patterns in the two cases studied | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Relação: dc.relation | Mestrado | - |
Relação: dc.relation | Química | - |
Relação: dc.relation | Centro de Ciências Exatas | - |
Relação: dc.relation | Programa de Pós-Graduação em Química | - |
Palavras-chave: dc.subject | Química inorgânica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Soja | - |
Palavras-chave: dc.subject | Compostos inorgânicos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mapas auto-organizáveis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inorganic chemistry | - |
Palavras-chave: dc.subject | Soybeans | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Self-organizing maps | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pattern recognition | - |
Palavras-chave: dc.subject | Coffee | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inorganic compounds | - |
Título: dc.title | Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da UEL - RIUEL |
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: