Sistema fuzzy de avaliação da qualidade do sêmen bovino e suas aplicações na influência das estações do ano na fertilidade
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/150280 |
Resumo: | Em virtude das mudanças climáticas que vem ocorrendo e da necessidade de tecnologias que melhorem o manejo pecuário, o objetivo desta dissertação é elaborar um modelo matemático baseado em lógica Fuzzy capaz de fornecer instantaneamente o escore de fertilidade de touros a partir da avaliação do sêmen animal e, aplicá-lo a um conjunto de dados para validá-lo e verificar a influência das estações do ano na fertilidade. Para isso, o modelo considerou os limites estabelecidos pelo CBRA/MAPA para as variáveis Turbilhão, Motilidade, Vigor, Defeitos Maiores, Defeitos Menores e Defeitos Totais do sêmen, compondo uma base de regras de 735 combinações do tipo “Se...Então”, pelo método de inferência Mamdani para determinar a Fertilidade Fuzzy, sendo aplicado a 152 amostras validas coletadas de touros da raça Nelore e Simental durante o período de um ano. Os resultados foram analisados por meio de testes estatísticos (teste Tukey, análises de variância, correlação, clusters, regressão e curva ROC), mostrando que o modelo é eficiente em seu objetivo de classificação e que as condições climáticas afetam os animais de maneira geral, sem indicadores significativos para diferenças entre as raças, sendo que as variáveis apresentaram-se bastante representativas ao modelo, possibilitando uma nova ferramenta de auxilio ao produtor. |
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Sistema fuzzy de avaliação da qualidade do sêmen bovino e suas aplicações na influência das estações do ano na fertilidadeFuzzy system for evaluating the quality of bovine semen and its applications in the influence of the seasons on fertilityLógica difusaManejo pecuárioInfluência climáticaDiffuse logicLivestock managementClimatic influenceEm virtude das mudanças climáticas que vem ocorrendo e da necessidade de tecnologias que melhorem o manejo pecuário, o objetivo desta dissertação é elaborar um modelo matemático baseado em lógica Fuzzy capaz de fornecer instantaneamente o escore de fertilidade de touros a partir da avaliação do sêmen animal e, aplicá-lo a um conjunto de dados para validá-lo e verificar a influência das estações do ano na fertilidade. Para isso, o modelo considerou os limites estabelecidos pelo CBRA/MAPA para as variáveis Turbilhão, Motilidade, Vigor, Defeitos Maiores, Defeitos Menores e Defeitos Totais do sêmen, compondo uma base de regras de 735 combinações do tipo “Se...Então”, pelo método de inferência Mamdani para determinar a Fertilidade Fuzzy, sendo aplicado a 152 amostras validas coletadas de touros da raça Nelore e Simental durante o período de um ano. Os resultados foram analisados por meio de testes estatísticos (teste Tukey, análises de variância, correlação, clusters, regressão e curva ROC), mostrando que o modelo é eficiente em seu objetivo de classificação e que as condições climáticas afetam os animais de maneira geral, sem indicadores significativos para diferenças entre as raças, sendo que as variáveis apresentaram-se bastante representativas ao modelo, possibilitando uma nova ferramenta de auxilio ao produtor.The objective of this dissertation is to elaborate a mathematical model based on Fuzzy logic capable of providing instantaneously the fertility score of bulls from the evaluation of the animal semen and apply it to a set of data to validate it and verify the influence of the seasons of the year on fertility. For this, the model considered the limits established by the CBRA / MAPA for the variables Turbidity, Motility, Vigor, Major Defects, Minor Defects and Total Defects of the semen, composing a rule base of 735 "If ... Then" , combined by the Mamdani inference method to determine Fuzzy Fertility, being applied to 152 valid samples collected from Nelore and Simmental bulls during a one year period. The results were analyzed by means of statistical tests (Tukey test, analysis of variance, correlation, clusters, regression and ROC curve) showing that the model is efficient in its classification objective and that the climatic conditions affect the animals in general, without significant indicators for differences among races, and the variables were quite representative of the model, allowing a new tool to assist the producer.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Gabriel Filho, Luís Roberto Almeida [UNESP]Gabriel, Camila Pires Cremasco [UNESP]Chacur, Marcelo George Mungai [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Maziero, Luana Possari [UNESP]2017-04-18T13:59:41Z2017-04-18T13:59:41Z2017-02-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/15028000088426733004188001P85255054247692798porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-06-10T14:59:50Zoai:repositorio.unesp.br:11449/150280Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T19:20:37.325873Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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Em virtude das mudanças climáticas que vem ocorrendo e da necessidade de tecnologias que melhorem o manejo pecuário, o objetivo desta dissertação é elaborar um modelo matemático baseado em lógica Fuzzy capaz de fornecer instantaneamente o escore de fertilidade de touros a partir da avaliação do sêmen animal e, aplicá-lo a um conjunto de dados para validá-lo e verificar a influência das estações do ano na fertilidade. Para isso, o modelo considerou os limites estabelecidos pelo CBRA/MAPA para as variáveis Turbilhão, Motilidade, Vigor, Defeitos Maiores, Defeitos Menores e Defeitos Totais do sêmen, compondo uma base de regras de 735 combinações do tipo “Se...Então”, pelo método de inferência Mamdani para determinar a Fertilidade Fuzzy, sendo aplicado a 152 amostras validas coletadas de touros da raça Nelore e Simental durante o período de um ano. Os resultados foram analisados por meio de testes estatísticos (teste Tukey, análises de variância, correlação, clusters, regressão e curva ROC), mostrando que o modelo é eficiente em seu objetivo de classificação e que as condições climáticas afetam os animais de maneira geral, sem indicadores significativos para diferenças entre as raças, sendo que as variáveis apresentaram-se bastante representativas ao modelo, possibilitando uma nova ferramenta de auxilio ao produtor. |
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