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INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA AO MELHORAMENTO GENÉTICO
 
INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA AO MELHORAMENTO GENÉTICO     
  
Por: R$90,00 
 
 

   
   
   

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Descrição
Esta obra trata da utilização de inteligência computacional na solução de problemas de estudos na área de Genética e Melhoramento.

Nela são apresentados aspectos teóricos e exemplos práticos nesta área, em relação a redes neurais artificiais, rede de base radial, mapa auto-organizável e lógica fuzzy. A utilização desse conjunto de técnicas no melhoramento de plantas e animais ainda é recente, porém já existe comprovação de que elas podem ser empregadas de forma a complementar ou substituir as técnicas biométricas tradicionais.

Com a colaboração de vários autores experientes nas áreas de Genética, Estatística e Computação, este livro destaca-se por agregar exemplos e scripts computacionais, que permitirão ao leitor incorporar prontamente esse novo paradigma na análise e interpretação de seus dados experimentais. Espera-se que ele contribua para a formação de profissionais melhoristas, a difusão de conhecimento e o desenvolvimento de produtos tecnológicos fundamentados na inteligência computacional, em benefício da agroindústria brasileira.

Prefácio – 11

Capítulo 1. Introdução ao Uso do Matlab
Acessando o Matlab – 13
Usando Matlab - um exemplo simples – 14
Declaração e tipos de variáveis – 16
Formato de saída de variáveis numéricas – 19
Funções matemáticas elementares – 20
Uso de matrizes no Matlab – 21
Operações com matrizes e vetores – 25
Estatísticas básicas – 30
Operadores lógicos e relacionais – 32
Estruturas de repetição – 33
Estruturas de condição – 36
Criando seus próprios programas e funções (arquivos M-Files) – 38
Comandos informativos e para interação com ambiente Windows e DOS – 41
Inicialização, entrada de dados e saída de resultados – 41
Recursos gráficos – 47
Recursos computacionais do Matlab – 55
Referências – 56

Capítulo I - Inteligência Computacional
Introdução – 57
Fundamentos biológicos das redes neurais artificiais – 58
Potencialidade das redes neurais artificiais no melhoramento genético – 65
Referências – 69

Capítulo III - RNA- Modelo de McCulloch e Pitts
Considerações gerais – 73
Aplicações – 76
Referências – 91

Capítulo IV - RNA - Modelo Perceptron de Única Camada
Considerações gerais – 92
Aplicações – 102
Referências – 120

Capítulo V - RNA - Modelo de Widrow e Hoff (1959) – Adaline
Considerações gerais – 121
Aplicações – 128
Referências – 150

Capítulo VI - RNA - Perceptron Multicamadas
Introdução – 151
Solução de RNA aplicável a um problema não linearmente separável – 153
Perceptron multicamadas (MLP) – 156
Treinamento – 167
Algoritmo de treinamento – 169
Regra Delta generalizada – 178
Considerações gerais e aplicações – 179
Referências – 188

Capítulo VII - RNA - Aplicação em Estudos Classificatórios
Introdução – 189
Aplicação – 190
Dados experimentais – 191
Análises discriminantes de Fisher e Anderson – 194
Análise por abordagem fundamentada em redes neurais – 205
Considerações finais – 212
Referências – 213

Capítulo VIII. - RNA - Aplicação em Estudos de Predição de Valores Fenotípicos
Introdução – 215
Aplicação – 217
Referências – 239

Capítulo IX – RNA - Aplicação em Estudos de Seleção Genômica Ampla
Introdução – 241
Métodos estatísticos aplicados à seleção genômica ampla – 242
Redes neurais artificiais aplicadas à GWS – 245
Aplicações – 247
Referências – 260

Capítulo X - RNA - Aplicação em Estudos de Ajuste de Modelos
Introdução – 262
Ajuste de modelo em experimentos agrícolas – 263
Dados experimentais – 265
Ajuste de modelos – 265
Aplicação – 267
Considerações finais – 276
Referências – 276

Capítulo XI - RNA - Aplicação em Estudos de Adaptabilidade e Estabilidade Fenotípica
Introdução – 278
Redes neurais artificiais aplicadas à análise de adaptabilidade e estabilidade – 279
Aplicação – 283
Referências – 289

Capítulo XII - RBF - Redes Funções de Base Radial
Introdução – 292
Método de agrupamento K-médias – 293
Etapas de treinamento das redes RBF – 295
Aplicação – 307
Referências – 309

Capítulo XIII - SOM - Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen
Introdução – 310
Aprendizado competitivo em redes SOM – 312
Aplicações – 315
Referencias – 330

Capítulo XIV - Lógica Fuzzy - Uma Teoria Nebulosa
Introdução – 331
Lógica fuzzy – 333
Teoria de conjuntos fuzzy – 335
Controladores fuzzy – 349
Sistemas de inferência fuzzy – 360
Aplicações – Matlab – 364
Desenvolvimento do controlador fuzzy – 365
Referencias – 376

Capítulo XV - Controladores Fuzzy Aplicados ao Melhoramento Genético
Introdução – 378
Controlador fuzzy - Eberhart e Russell (1966) – 381
Controlador fuzzy - Lin e Binns (1988) modificado por Carneiro (1998) – 391
Controlador fuzzy híbrido - Eberhart e Russell (1966) e Lin e Binns (1988) modificado por Carneiro (1998) – 399
Controlador fuzzy - Cruz, Torres e Vencovsky (1989) – 404
Conclusões – 412
Referencias - 412


Editores: Cosme Damião Cruz e Moysés Nascimento
Ano: 2018
Número de Páginas: 414
Tamanho: 15 x 22 cm
Editora: UFV
Acabamento: Brochura
ISBN: 978-85-7269-606-7
Prazo de entrega
Prazo de entrega: Sedex de 03 a 05 dias úteis e PAC de 05 a 15 dias úteis
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