Redes neurais artificiais para análise da qualidade potencial dos cafés especiais nas regiões das matas de Minas e Mantiqueira
dc.contributor.author | Guedouani, Sammy | |
dc.contributor.author | Pinheiro, Aracy Camilla Tardin | |
dc.contributor.author | Souza, Luiza Monteiro | |
dc.contributor.author | Oliveira Neto, Ricardo Rodrigues de | |
dc.contributor.author | Santos, Ricardo Henrique Silva | |
dc.contributor.author | Sakiyama, Ney Sussumu | |
dc.contributor.author | Rufino, José Luis dos Santos | |
dc.date.accessioned | 2019-12-06T11:45:35Z | |
dc.date.available | 2019-12-06T11:45:35Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description | Trabalho apresentado no X Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasil | pt_BR |
dc.description.abstract | Os 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.format | 6 páginas | pt_BR |
dc.identifier.citation | GUEDOUANI, 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.issn | 1984-9249 | |
dc.identifier.uri | http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/12495 | |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Embrapa Café | pt_BR |
dc.subject | Cafés especiais | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais artificiais | pt_BR |
dc.subject | Concurso de qualidade | pt_BR |
dc.subject.classification | Cafeicultura::Qualidade de bebida | pt_BR |
dc.title | Redes neurais artificiais para análise da qualidade potencial dos cafés especiais nas regiões das matas de Minas e Mantiqueira | pt_BR |
dc.title.alternative | Artificial neural networks for analysis of the potential quality of special coffee in the regions of woods of Minas and Mantiqueira | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Evento Cientifico | pt_BR |