Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/3395

TítuloPrevisão 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-chaveDescoberta de conhecimento
Data mining
Qualidade da carne
Redes neuronais
Regressão
DataOut-2005
CitaçãoCONFERÊNCIA 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.
TipoArtigo em ata de conferência
URIhttps://hdl.handle.net/1822/3395
Arbitragem científicayes
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:CAlg - Artigos em livros de atas/Papers in proceedings
DSI - Engenharia da Programação e dos Sistemas Informáticos

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