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dc.contributor.advisorMartinotto, André Luis
dc.contributor.authorPassos, Iago dos
dc.contributor.otherCasa, Marcos Eduardo
dc.contributor.otherNascimento, Alexandre Erasmo Krohn
dc.date.accessioned2018-05-08T00:04:19Z
dc.date.available2018-05-08T00:04:19Z
dc.date.issued2018-05-07
dc.date.submitted2017
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/handle/11338/3724
dc.descriptionDoenças em frutas causam grandes perdas na economia, afetando o rendimento da produção no cenário nacional e mundial. A abordagem clássica de verificação, realizada manualmente por profissional especializados, torna este processo lento e sujeito à falhas. Neste trabalho, uma solução é apresentada para a detecção e classificação das doenças Olho de Boi e Mancha de Sarna em maçãs. Para esta detecção e classificação, foi utilizadas Redes Neurais Artificiais do modelo perceptron multicamadas em conjunto com o algoritmo de aprendizagem backpropagation. Para a implementação destes foi utilizada a biblioteca de aprendizado de máquina Encog, resultando em uma assertividade de 83,95% para detecção das doenças (sic).pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectMaçã - Doençaspt_BR
dc.titleUso de redes neurais artificiais para a detecção das doenças Olho de Boi e Mancha de Sarna em maçãspt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.program.nameBacharelado em Ciência da Computaçãopt_BR


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