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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Hágata Cremasco da
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/14126
Resumo: Resumo: 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 estudados
id UEL_573c83cef82470c09730e42f8ddd9f2c
oai_identifier_str oai:repositorio.uel.br:123456789/14126
network_acronym_str UEL
network_name_str Repositório Institucional da UEL
repository_id_str
spelling Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casosQuímica inorgânicaSojaCompostos inorgânicosRedes neurais (Computação)Mapas auto-organizáveisInorganic chemistrySoybeansNeural networks (Computer science)Self-organizing mapsPattern recognitionCoffeeInorganic compoundsResumo: 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 estudadosDissertação (Mestrado em Química) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em QuímicaAbstract: 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 studiedBorsato, Dionísio [Orientador]Scarminio, Ieda SpacinoBona, EvandroMesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle [Coorientador]Silva, Hágata Cremasco da2024-05-01T14:25:39Z2024-05-01T14:25:39Z2014.0018.02.2014info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/14126porMestradoQuímicaCentro de Ciências ExatasPrograma de Pós-Graduação em QuímicaLondrinareponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-07-12T04:20:18Zoai:repositorio.uel.br:123456789/14126Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:20:18Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
title Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
spellingShingle Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
Silva, Hágata Cremasco da
Química inorgânica
Soja
Compostos inorgânicos
Redes neurais (Computação)
Mapas auto-organizáveis
Inorganic chemistry
Soybeans
Neural networks (Computer science)
Self-organizing maps
Pattern recognition
Coffee
Inorganic compounds
title_short Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
title_full Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
title_fullStr Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
title_full_unstemmed Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
title_sort Aplicação de redes neurais artificiais do tipo mapas auto-organizáveis : estudo de casos
author Silva, Hágata Cremasco da
author_facet Silva, Hágata Cremasco da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Borsato, Dionísio [Orientador]
Scarminio, Ieda Spacino
Bona, Evandro
Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle [Coorientador]
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Hágata Cremasco da
dc.subject.por.fl_str_mv Química inorgânica
Soja
Compostos inorgânicos
Redes neurais (Computação)
Mapas auto-organizáveis
Inorganic chemistry
Soybeans
Neural networks (Computer science)
Self-organizing maps
Pattern recognition
Coffee
Inorganic compounds
topic Química inorgânica
Soja
Compostos inorgânicos
Redes neurais (Computação)
Mapas auto-organizáveis
Inorganic chemistry
Soybeans
Neural networks (Computer science)
Self-organizing maps
Pattern recognition
Coffee
Inorganic compounds
description Resumo: 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 estudados
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 18.02.2014
2014.00
2024-05-01T14:25:39Z
2024-05-01T14:25:39Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.uel.br/handle/123456789/14126
url https://repositorio.uel.br/handle/123456789/14126
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Mestrado
Química
Centro de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação em Química
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Londrina
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UEL
instname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron:UEL
instname_str Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron_str UEL
institution UEL
reponame_str Repositório Institucional da UEL
collection Repositório Institucional da UEL
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)
repository.mail.fl_str_mv bcuel@uel.br||
_version_ 1809823302953205760