Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Químicapt_BR
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dc.contributor.advisorBorsato, Dionísio [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorSilva, Hágata Cremasco dapt_BR
dc.contributor.bancaScarminio, Ieda Spacinopt_BR
dc.contributor.bancaBona, Evandropt_BR
dc.contributor.coadvisorMesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle [Coorientador]pt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:25:39Z
dc.date.available2024-05-01T14:25:39Z
dc.date.created2014.00pt_BR
dc.date.defesa18.02.2014pt_BR
dc.description.abstractResumo: Foram analisadas quarenta amostras de soja, transgênicas e comuns, plantadas em duas regiões diferentes, Londrina e Ponta Grossa A fim de verificar se os valores de concentração dos compostos inorgânicos na soja eram diferentes em função da região de plantio, as concentrações de K, P, Ca, Mg, S, Zn, Mn, Fe, Cu e B foram analisados por uma Rede Neural Artificial do tipo Mapa Auto Organizável (MAO) Foi observado que a rede foi capaz de diferenciar as amostras conforme sua região de origem Entretanto, não foi observada a diferenciação das amostras quanto a transgenia Também foram analisadas cento e setenta e duas mostras de café oriundas de 16 cidades diferentes, do estado do Paraná, que foram divididas em três regiões de acordo com o clima e temperatura das cidades As concentrações de K, P, Ca, Mg, S, Zn, Mn, Fe, Cu e B foram analisadas por uma Rede Neural Artificial do tipo Mapa Auto Organizável e foi constatado que não foi possível a separação das amostras em relação à região de origem Em relação às cidades, algumas puderam ser agrupadas e outras não Em uma segunda análise verificou-se um bom agrupamento das cidades, formando um total de 6 grupos distintos Também foi possível constatar que das 1 variáveis utilizadas 3 delas, K, Mg e Mn, não exerciam muita influência nos resultados apresentados Neste último estudo foi constatado que as 3 variáveis retiradas da análise eram importantes da construção das relações das vizinhanças dos grupos Apesar dos grupos formados terem sido os mesmos, as relações de vizinhança não permaneceram iguais Foi possível constatar, portanto, que as concentrações de P, Ca, K, Mg, Mn, S, Zn, Fe, Cu e B aplicados à rede do tipo MAO foram capazes de reconhecer 1 cidades, formando 6 grupos distintos De acordo com os resultados obtidos a RNA do tipo MAO se mostrou uma ferramenta importante e adequada no reconhecimento de padrões nos dois casos estudadospt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Forty samples of soybean, transgenic and common, planted in two different regions , Londrina and Ponta Grossa were analyzed In order to verify whether the values of the concentration of the inorganic compounds in soybeans were different according to the region of planting, the concentrations of K, P , Ca, Mg, S , Zn, Mn, Fe , Cu and B were analyzed by Artificial Neural Network Self Organizing Map type ( SOM) It was observed that the network was able to differentiate the samples according to their region of origin However, no differentiation of samples for genetic modification was observed One hundred seventy-two shows coffee coming from 16 different cities in the state of Paraná, which were divided into three regions according to the climate and temperature of cities were also analyzed The concentrations of K, P, Ca, Mg, S, Zn, Mn, Fe, Cu and B were analyzed by an Artificial Neural Network Self Organizing Map type It was noted that it was not possible to separate the samples in relation to the region of origin Regarding hometowns, some might be grouped and others not In this second analysis showed a good grouping of cities, for a total of 6 groups It also appeared that the 1 variables used 3 of them, K, Mg and Mn did not exercise much influence on the results presented In the latter study it was found that 3 variables from the analysis were important for construction of relations of neighborhood groups Despite the trained groups were the same, neighborly relations did not remain equal It was established, so that the concentrations of P, Ca, K, Mg, Mn, S, Zn, Fe, Cu and B applied to the type SOM network were able to recognize 1 cities, forming 6 groups According to the results of the ANN type SOM showed a significant and appropriate tool in recognizing patterns in the two cases studiedpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Química) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Químicapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/14126
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameQuímicapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Químicapt_BR
dc.subjectQuímica inorgânicapt_BR
dc.subjectSojapt_BR
dc.subjectCompostos inorgânicospt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectMapas auto-organizáveispt_BR
dc.subjectInorganic chemistrypt_BR
dc.subjectSoybeanspt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectSelf-organizing mapspt_BR
dc.subjectPattern recognitionpt_BR
dc.subjectCoffeept_BR
dc.subjectInorganic compoundspt_BR
dc.titleAplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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