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Inteligência Computacional Aplicada ao Melhoramento Genético

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Inteligência Computacional Aplicada ao Melhoramento Genético

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Série Científica
Sinopse: 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.

Tipo: Livro
Título: Inteligência Computacional Aplicada ao Melhoramento Genético
Autores: Cosme Damião Cruz e Moysés Nascimento
Editora: Editora UFV
ISBN: 9788572696067
Assunto: Livros
Idioma: Português
Data de Lançamento: 2018
Número de Páginas: 414
Tamanho: 15X22
Edição: 1ª
Prefácio, 11
 
Capítulo I. Introdução ao Uso do Matlab, 13
 
Capítulo II.  Inteligência Computacional, 57
 
Capítulo III. RNA – Modelo de McCulloch e Pitts, 73
 
Capítulo IV. RNA – Modelo Perceptron de Única Camada, 92
 
Capítulo V. RNA – Modelo de Widrow e Hoff (1959) – Adaline, 121
 
Capítulo VI. RNA – Perceptron Multicamadas, 151
 
Capítulo VII. RNA – Aplicação em Estudos Classificatórios, 189
 
Capítulo VIII. RNA – Aplicação em Estudos de Predição de Valores Fenotípicos, 215
 
Capítulo IX.  RNA – Aplicação em Estudos de Seleção Genômica Ampla, 241
 
Capítulo XI.  RNA – Aplicação em Estudos de Adaptabilidade e Estabilidade Fenotípica, 278
 
Capítulo XII.  RBF – Redes Funções de Base Radial, 292
 
Capítulo XIII.  SOM – Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen, 310
 
Capítulo XIV. Lógica Fuzzy – Uma Teoria Nebulosa, 331
 
Capítulo XV. Controladores Fuzzy Aplicados ao Melhoramento Genético, 378
 
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