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dc.creatorGABRIELA SOUZA OLIVEIRA-
dc.date.accessioned2024-12-06T18:55:34Z-
dc.date.available2024-12-06T18:55:34Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/10470-
dc.description.abstractThe objective of this work was to find an algorithm that has greater accuracy in predicting soybean seed germination, based on the reflectance of two inputs, seed and leaf, and also to find out which algorithm best predicted-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectárvore de decisão-
dc.subjectinteligência computacional-
dc.subjectgerminação de sementes-
dc.subjectGlycine max (L.) Merril.-
dc.subject.classificationCiências Agráriaspt_BR
dc.titleAPRENDIZAGEM DE MÁQUINA E SENSORIAMENTO HIPERESPECTRAL NA PREDIÇÃO DA QUALIDADE FISIOLÓGICA DE SEMENTES DE SOJApt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1LARISSA PEREIRA RIBEIRO TEODORO-
dc.description.resumoo objetivo desse trabalho foi encontrar um algoritmo que tenha maior precisão na predição de germinação de sementes de soja, a partir da refletância de duas entradas, semente e folha, e também averiguar qual melhor algoritmo prediziapt_BR
dc.publisher.countrynullpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Agronomia - Bacharelado (CPCS)

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