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metadata.teses.dc.title: Modelagem neuro-fuzzy na estimativa do perfil de eucalyptus sp
metadata.teses.dc.creator: Pereira, Rodrigo Duarte Araujo
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Mendonça, Adriano Ribeiro de
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Rodrigues, Thiago de Souza
Toledo, Cláudio Fabiano Motta
metadata.teses.dc.description.concentration: Inteligência artificial
metadata.teses.dc.subject: Inteligência artificial
Neuro-fuzzy
Eucalyptus
Perfil
Artificial inteligence
Eucalyptus
Taper
metadata.teses.dc.date.issued: 23-Apr-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: PEREIRA, R. D. A. Modelagem neuro-fuzzy na estimativa do perfil de eucalyptus sp. 2008. 39 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
metadata.teses.dc.description.resumo: Os produtos obtidos do cultivo do Eucalyptus possuem destaque cada vez maior na economia nacional, seja a madeira, celulose ou como fonte de energia. Devido sua grande importância, vários estudos foram realizados com o intuito de tirar melhor proveito das áreas plantadas. Dentre as variáveis de maior importância destaca-se o perfil da árvore, que permite saber o diâmetro a qualquer altura bem como seu volume. Neste contexto, o presente trabalho visa propor uma nova alternativa para obtenção do perfil utilizando para isto a modelagem Neuro-Fuzzy. Métodos estatísticos foram usados pra comparar o novo modelo com outros já tradicionais, dessa forma confirmando a sua eficiência e viabilidade.
metadata.teses.dc.description.abstract: The gotten products of de culture Eucalyptus possess growing prominence in the national economy, as the wood, cellulose or as a power source. Had its great importance, lots of studies had been carried through with intention to take off better advantage or the planted areas. Amongst the most important variables, distinguishes the tree´s taper that allows to know the diameter to any height as well as its volume. In this context, the present work aims at to consider a new alternative for attainment of the profile using for this the Neuro- Fuzzy modeling. Statistical methods has been used to compare the new model with the traditional others, therefore confirming its efficiency and viability.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5441
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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