1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
  3. Departamento de Ciência da Computação - DCC
  4. DCC - Artigos publicados em periódicos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFerreira, Leandro-
dc.creatorYanagi Junior, Tadayuki-
dc.creatorLopes, Alison Zille-
dc.creatorLacerda, Wilian Soares-
dc.date.accessioned2020-09-17T01:22:45Z-
dc.date.available2020-09-17T01:22:45Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.citationFERREIRA, L. et al. Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte. Revista de Informática Teórica e Aplicada, [Porto Alegre], v. 17, n. 2, p. 221-233, 2010. DOI: 10.22456/2175-2745.8046.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43111-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Informática (INF)pt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceRevista de Informática Teórica e Aplicada (RITA)pt_BR
dc.subjectSistemas híbridospt_BR
dc.subjectModelos lineares locaispt_BR
dc.subjectAmbiente térmicopt_BR
dc.subjectHybrid systemspt_BR
dc.subjectLocal linear modelspt_BR
dc.subjectThermal environmentpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de cortept_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoObjetivou-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.pt_BR
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