dc.contributor.author |
Guedouani, Sammy |
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dc.contributor.author |
Pinheiro, Aracy Camilla Tardin |
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dc.contributor.author |
Souza, Luiza Monteiro |
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dc.contributor.author |
Oliveira Neto, Ricardo Rodrigues de |
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dc.contributor.author |
Santos, Ricardo Henrique Silva |
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dc.contributor.author |
Sakiyama, Ney Sussumu |
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dc.contributor.author |
Rufino, José Luis dos Santos |
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dc.date.accessioned |
2019-12-06T11:45:35Z |
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dc.date.available |
2019-12-06T11:45:35Z |
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dc.date.issued |
2019 |
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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 |
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dc.identifier.uri |
http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/12495 |
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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. |
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dc.format |
6 páginas |
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dc.language.iso |
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pt_BR |
dc.publisher |
Embrapa Café |
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dc.subject |
Cafés especiais |
pt_BR |
dc.subject |
Redes neurais artificiais |
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dc.subject |
Concurso de qualidade |
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dc.subject.classification |
Cafeicultura::Qualidade de bebida |
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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 |
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dc.type |
Trabalho de Evento Cientifico |
pt_BR |