Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Leandro
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Yanagi Junior, Tadayuki, Lopes, Alison Zille, Lacerda, Wilian Soares
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43111
Resumo: The goal of this work was to develop and validate a neuro-fuzzy intelligent system (LOLIMOT) for rectal temperature prediction of broiler chickens. The neuro-fuzzy network was developed using SCILAB 4.1, on the ground of three input variables: air temperature, relative humidity and air velocity. The output variable was rectal temperature. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of RT was 0.11 °C.The neuro-fuzzy system presents as a satisfactory hybrid intelligent system for rectal temperature prediction of broiler chickens, which adds fuzzy logic features based on the fuzzy sets theory to artificial neural networks.
id UFLA_4a6722eeb66d4fee3930093038625a5b
oai_identifier_str oai:localhost:1/43111
network_acronym_str UFLA
network_name_str Repositório Institucional da UFLA
repository_id_str
spelling Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corteSistemas híbridosModelos lineares locaisAmbiente térmicoHybrid systemsLocal linear modelsThermal environmentThe goal of this work was to develop and validate a neuro-fuzzy intelligent system (LOLIMOT) for rectal temperature prediction of broiler chickens. The neuro-fuzzy network was developed using SCILAB 4.1, on the ground of three input variables: air temperature, relative humidity and air velocity. The output variable was rectal temperature. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of RT was 0.11 °C.The neuro-fuzzy system presents as a satisfactory hybrid intelligent system for rectal temperature prediction of broiler chickens, which adds fuzzy logic features based on the fuzzy sets theory to artificial neural networks.Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar uma rede neuro-fuzzy, baseada no algoritmo LOLIMOT, para a predição da temperatura retal de frangos de corte. A rede neuro-fuzzy foi desenvolvida no ambiente computacional SCILAB 4.1, com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar, umidade relativa e velocidade do ar, tendo como variável de saída, a temperatura retal. Resultados experimentais mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos foi de 0,11 °C. A rede neuro-fuzzy se apresenta como um sistemainteligente híbrido satisfatório para a predição da temperatura retal de frangos de corte, agregando características da lógica fuzzy baseada na teoria dos conjuntos fuzzy, às redes neurais artificiais.Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Informática (INF)2020-09-17T01:22:45Z2020-09-17T01:22:45Z2010info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfFERREIRA, L. et al. Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte. Revista de Informática Teórica e Aplicada, [Porto Alegre], v. 17, n. 2, p. 221-233, 2010. DOI: 10.22456/2175-2745.8046.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43111Revista de Informática Teórica e Aplicada (RITA)reponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessFerreira, LeandroYanagi Junior, TadayukiLopes, Alison ZilleLacerda, Wilian Soarespor2023-05-03T13:08:45Zoai:localhost:1/43111Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-03T13:08:45Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
dc.title.none.fl_str_mv Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
title Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
spellingShingle Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
Ferreira, Leandro
Sistemas híbridos
Modelos lineares locais
Ambiente térmico
Hybrid systems
Local linear models
Thermal environment
title_short Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
title_full Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
title_fullStr Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
title_full_unstemmed Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
title_sort Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte
author Ferreira, Leandro
author_facet Ferreira, Leandro
Yanagi Junior, Tadayuki
Lopes, Alison Zille
Lacerda, Wilian Soares
author_role author
author2 Yanagi Junior, Tadayuki
Lopes, Alison Zille
Lacerda, Wilian Soares
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Ferreira, Leandro
Yanagi Junior, Tadayuki
Lopes, Alison Zille
Lacerda, Wilian Soares
dc.subject.por.fl_str_mv Sistemas híbridos
Modelos lineares locais
Ambiente térmico
Hybrid systems
Local linear models
Thermal environment
topic Sistemas híbridos
Modelos lineares locais
Ambiente térmico
Hybrid systems
Local linear models
Thermal environment
description The goal of this work was to develop and validate a neuro-fuzzy intelligent system (LOLIMOT) for rectal temperature prediction of broiler chickens. The neuro-fuzzy network was developed using SCILAB 4.1, on the ground of three input variables: air temperature, relative humidity and air velocity. The output variable was rectal temperature. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of RT was 0.11 °C.The neuro-fuzzy system presents as a satisfactory hybrid intelligent system for rectal temperature prediction of broiler chickens, which adds fuzzy logic features based on the fuzzy sets theory to artificial neural networks.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010
2020-09-17T01:22:45Z
2020-09-17T01:22:45Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv FERREIRA, L. et al. Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte. Revista de Informática Teórica e Aplicada, [Porto Alegre], v. 17, n. 2, p. 221-233, 2010. DOI: 10.22456/2175-2745.8046.
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43111
identifier_str_mv FERREIRA, L. et al. Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte. Revista de Informática Teórica e Aplicada, [Porto Alegre], v. 17, n. 2, p. 221-233, 2010. DOI: 10.22456/2175-2745.8046.
url http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43111
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Informática (INF)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Informática (INF)
dc.source.none.fl_str_mv Revista de Informática Teórica e Aplicada (RITA)
reponame:Repositório Institucional da UFLA
instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron:UFLA
instname_str Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron_str UFLA
institution UFLA
reponame_str Repositório Institucional da UFLA
collection Repositório Institucional da UFLA
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)
repository.mail.fl_str_mv nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br
_version_ 1815439271375405056

Registros relacionados