Uma abordagem comparativa de algoritmos de aprendizado supervisionado para classificação dos cultivares da planta Paullinia cupana.
O guaranazeiro (Paullinia cupana) vem sendo estudado pela Embrapa Amazonia Ocidental desde o final da década de 70, resultando no desenvolvimento e disponibilizac¸ao de 19 cultivares resistentes as principais pragas e doenças. Contudo, a distinção dentre esses espécimes ainda é restrita a procedimen...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/1093528 |
| Acceso en línea: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093528 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Paullinia Cupana Guaraná |
| Sumario: | O guaranazeiro (Paullinia cupana) vem sendo estudado pela Embrapa Amazonia Ocidental desde o final da década de 70, resultando no desenvolvimento e disponibilizac¸ao de 19 cultivares resistentes as principais pragas e doenças. Contudo, a distinção dentre esses espécimes ainda é restrita a procedimentos manuais e técnicos, sujeitos à falha humana. Dessa forma, buscou-se identificar os melhores métodos de aprendizado supervisionado para o contexto de classificação desses cultivares a partir de imagens de suas folhas. Das técnicas utilizadas como Árvores de Decisao, Maquinas de Vetores de Suporte e Redes Neurais Convolucionais, essa última obteve melhor performance alcançando 89,6% de acurácia. |
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