Estimativa de produtividade de máquinas de colheita florestal por meio de redes neurais artificiais

Página do item simplificado
dc.contributor.advisor1Vitoria, Edney Leandro da
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000000222686037
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5385859254036142
dc.contributor.authorAlves, Diogo de Souza
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/
dc.contributor.referee1Fernandes, Haroldo Carlos
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-5276-5441
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5663947271820846
dc.date.accessioned2024-05-30T00:53:26Z
dc.date.available2024-05-30T00:53:26Z
dc.date.issued2022-05-24
dc.description.abstractabstract
dc.description.resumoO cultivo de florestas plantadas tem importante papel na sociedade agrícola brasileira, o trabalho com redes neurais artificiais tem se tornado imprescindível dado a quantidade de dados gerados em sua atividade. Por meio da bibliometria e da cientometria foi possível construir indicadores destinados a avaliar a produção científica ao longo dos anos. Através da plataforma Scopus foi obtido trabalhos publicados que combinam os termos Artificial Intelligence, Neural Network, Forest, Harvest, Plant e Management. Foram encontrados 270 registros somente em inglês proveniente do período de janeiro de 1983 a dezembro de 2021 foram selecionados e o software VOSviewer foi utilizado para as análises. EUA e China foram responsáveis por mais de 32,6% das publicações com registro científico da utilização de RNAs na silvicultura do plantio à colheita. O número de publicações mostra a necessidade aprofundar no estudo sobre RNAs aplicados à silvicultura do plantio à colheita.
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/15991
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Agricultura Tropical
dc.publisher.departmentCentro Universitário Norte do Espírito Santo
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agricultura Tropical
dc.rightsopen access
dc.subjectRedes Neurais Artificiais
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectFloresta
dc.subject.br-rjbnsubject.br-rjbn
dc.subject.cnpqAgronomia
dc.titleEstimativa de produtividade de máquinas de colheita florestal por meio de redes neurais artificiais
dc.title.alternativetitle.alternative
dc.typemasterThesis
Arquivos
Coleções
Dissertações de mestrado