Redes neurais artificiais para análise da qualidade potencial dos cafés especiais nas regiões das matas de Minas e Mantiqueira

dc.contributor.authorGuedouani, Sammy
dc.contributor.authorPinheiro, Aracy Camilla Tardin
dc.contributor.authorSouza, Luiza Monteiro
dc.contributor.authorOliveira Neto, Ricardo Rodrigues de
dc.contributor.authorSantos, Ricardo Henrique Silva
dc.contributor.authorSakiyama, Ney Sussumu
dc.contributor.authorRufino, José Luis dos Santos
dc.date.accessioned2019-12-06T11:45:35Z
dc.date.available2019-12-06T11:45:35Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionTrabalho apresentado no X Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasilpt_BR
dc.description.abstractOs cafés especiais vêm ganhando grande espaço no agronegócio. Suas características peculiares e sofisticação fazem com que fosse apreciado em todo o planeta. No segmento de concurso de qualidade de cafés especiais existe uma metodologia com o qual se atribui uma nota ao café de acordo com suas características básicas. Uma estatística de análise que vem se destacando é baseada no uso de Redes Neurais Artificias as RNAs são sistemas computacionais constituídos de entrada processamento e saída, organizados de maneira similar às do cérebro humano. O presente trabalho busca utilizar RNAs nas análises dos resultados da bebida de café para associar as notas das bebidas com alguns elementos agronômicos (modo de produção, cultivar, secagem) e ambientais (região, altitude) e prever o potencial qualitativo e quantitativo dos cafés produzidos. Os dados foram obtidos no concurso de cafés especiais organizados pelo SENAR-MG em 2017. Nas primeiras simulações buscou-se provar a possibilidade de uso de RNA, utilizando o software STATISTICA 12, para o qual foram selecionadas as 5 melhores RNAs. Foi possível encontrar uma rede com índices de treinamento e validação de 89% e 75%, que representa alta correlação entre a variáveis de entrada e saída. Além disso os resultados de dispersão e frequência dos erros percentuais foi de 2,5%, que é interpretado como alta exatidão e livre de erros. A análise de Sensibilidade indicou que os parâmetros que mais apresentaram representatividade nas redes foram a cultivar, seguido pela secagem, região, altitude e processamento. Desse modo, o uso de RNA como ferramenta de análises para estimar a qualidade final de bebida se provou uma ferramenta com bons resultados.pt_BR
dc.format6 páginaspt_BR
dc.identifier.citationGUEDOUANI, S. et al. Redes neurais artificiais para análise da qualidade potencial dos cafés especiais nas regiões das matas de Minas e Mantiqueira. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 10., 2019, Vitória. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2019, 6 p.pt_BR
dc.identifier.issn1984-9249
dc.identifier.urihttp://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/12495
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherEmbrapa Cafépt_BR
dc.subjectCafés especiaispt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectConcurso de qualidadept_BR
dc.subject.classificationCafeicultura::Qualidade de bebidapt_BR
dc.titleRedes neurais artificiais para análise da qualidade potencial dos cafés especiais nas regiões das matas de Minas e Mantiqueirapt_BR
dc.title.alternativeArtificial neural networks for analysis of the potential quality of special coffee in the regions of woods of Minas and Mantiqueirapt_BR
dc.typeTrabalho de Evento Cientificopt_BR

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