dc.contributor.advisor | Martinotto, André Luis | |
dc.contributor.author | Passos, Iago dos | |
dc.contributor.other | Casa, Marcos Eduardo | |
dc.contributor.other | Nascimento, Alexandre Erasmo Krohn | |
dc.date.accessioned | 2018-05-08T00:04:19Z | |
dc.date.available | 2018-05-08T00:04:19Z | |
dc.date.issued | 2018-05-07 | |
dc.date.submitted | 2017 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/handle/11338/3724 | |
dc.description | Doenças 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.iso | pt | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Maçã - Doenças | pt_BR |
dc.title | Uso de redes neurais artificiais para a detecção das doenças Olho de Boi e Mancha de Sarna em maçãs | pt_BR |
dc.type | Monografia | pt_BR |
mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
mtd2-br.program.name | Bacharelado em Ciência da Computação | pt_BR |