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https://hdl.handle.net/1822/3395
Título: | Previsão da tenrura da carne de cordeiro via redes neuronais artificiais e análise de sensibilidade |
Autor(es): | Portelinha, Manuel Cortez, Paulo Rodrigues, Sandra Cadavez, Vasco Teixeira, Alfredo |
Palavras-chave: | Descoberta de conhecimento Data mining Qualidade da carne Redes neuronais Regressão |
Data: | Out-2005 |
Citação: | CONFERÊNCIA DA ASSOCIAÇÃO PORTUGUESA DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, 6, Bragança, 2005 - “Actas da 6ª Conferência da Associação Portuguesa de Sistemas de Informação (CAPSI )”. [S.l. : s.n., 2005] |
Resumo(s): | A avaliação da qualidade é um factor chave para a indústria da carne, onde o objectivo primordial reside na satisfação das necessidades dos consumidores. Em particular, a tenrura é considerada a mais importante característica que afecta o paladar da carne. Neste trabalho, é proposto um Conjunto de Redes Neuronais , baseado na selecção de atributos via um procedimento de Análise de Sensibilidade, para a predição da tenrura da carne de cordeiros. Este problema foi modelado através de duas tarefas diferentes de regressão, usando medições instrumentais e um painel sensorial. Em ambos os casos, as soluções propostas apresentaram melhores resultados do que o método tradicional da Regressão Múltipla. |
Tipo: | Artigo em ata de conferência |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/3395 |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | DSI - Engenharia da Programação e dos Sistemas Informáticos |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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