Modelagem fuzzy para previsão da produtividade de goiabeira 'Paluma' em sistema agroindustrial em função da época de poda e do estado nutricional.
Abstract. As incertezas inerentes ao processo de produção de goiaba Paluma, principalmente quando se considera a época de poda e a avaliação do estado nutricional das plantas, podem interferir nos ganhos do fruticultor, pois a adubação representa boa parte dos custos de produção. Neste trabalho, apresentamos um modelo fuzzy para estimar a produtividade da goiabeira Paluma incorporando ao modelo as incertezas nos teores foliares de NPK e a época da poda. Consideraram-se nas relações fuzzy as tabelas de suficiência dos nutrientes e a experiência dos pesquisadores e produtores. O controlador fuzzy foi bem sucedido na tarefa de predizer a produtividade da goiabeira. Os resultados estimados quando comparados com os observados no campo apresentaram erro inferior a 10% para a maioria das amostras analisadas.
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Published: |
2012-12-11
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Subjects: | Lógica fuzzy, Pisidium guajava., Goiaba, Nutrição vegetal, Produção vegetal., |
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dig-alice-doc-9420492017-08-15T22:47:49Z Modelagem fuzzy para previsão da produtividade de goiabeira 'Paluma' em sistema agroindustrial em função da época de poda e do estado nutricional. PERUZZI, N. J. MEYER, A. da S. ROLIM, G. de S. NATALE, W. SOUZA, H. A. de GABRIEL FILHO, L. R. A. ROZANE, D. E. CHAVARETTE, F. R. Nelson José Peruzzi, Universidade Estadual Paulista (UNESP) - Jaboticabal, SP; Andreia da Silva Meyer, UNESP - Jaboticabal, SP; Glauco de Souza Rolim, UNESP - Jaboticabal, SP; William Natale, UNESP - Jaboticabal, SP; HENRIQUE ANTUNES DE SOUZA, CNPC; Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, UNESP - Tupã, SP; Danilo Eduardo Rozane, UNESP - Registro, SP; Fábio Roberto Chavarette, FEIS, UNESP – Ilha Solteira, SP. Lógica fuzzy Pisidium guajava. Goiaba Nutrição vegetal Produção vegetal. Abstract. As incertezas inerentes ao processo de produção de goiaba Paluma, principalmente quando se considera a época de poda e a avaliação do estado nutricional das plantas, podem interferir nos ganhos do fruticultor, pois a adubação representa boa parte dos custos de produção. Neste trabalho, apresentamos um modelo fuzzy para estimar a produtividade da goiabeira Paluma incorporando ao modelo as incertezas nos teores foliares de NPK e a época da poda. Consideraram-se nas relações fuzzy as tabelas de suficiência dos nutrientes e a experiência dos pesquisadores e produtores. O controlador fuzzy foi bem sucedido na tarefa de predizer a produtividade da goiabeira. Os resultados estimados quando comparados com os observados no campo apresentaram erro inferior a 10% para a maioria das amostras analisadas. 2012-12-12T12:50:25Z 2012-12-12T12:50:25Z 2012-12-11 2012 2012-12-12T12:50:25Z Anais e Proceedings de eventos In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS FUZZY, 2., 2012, Natal. Recentes avancos em sistemas "Fuzzy". Natal: Sociedade Brasileira de Matematica Aplicada e Computacional, 2012. p. 735-744. http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/942049 pt_BR por openAccess |
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Lógica fuzzy Pisidium guajava. Goiaba Nutrição vegetal Produção vegetal. Lógica fuzzy Pisidium guajava. Goiaba Nutrição vegetal Produção vegetal. PERUZZI, N. J. MEYER, A. da S. ROLIM, G. de S. NATALE, W. SOUZA, H. A. de GABRIEL FILHO, L. R. A. ROZANE, D. E. CHAVARETTE, F. R. Modelagem fuzzy para previsão da produtividade de goiabeira 'Paluma' em sistema agroindustrial em função da época de poda e do estado nutricional. |
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Abstract. As incertezas inerentes ao processo de produção de goiaba Paluma, principalmente quando se considera a época de poda e a avaliação do estado nutricional das plantas, podem interferir nos ganhos do fruticultor, pois a adubação representa boa parte dos custos de produção. Neste trabalho, apresentamos um modelo fuzzy para estimar a produtividade da goiabeira Paluma incorporando ao modelo as incertezas nos teores foliares de NPK e a época da poda. Consideraram-se nas relações fuzzy as tabelas de suficiência dos nutrientes e a experiência dos pesquisadores e produtores. O controlador fuzzy foi bem sucedido na tarefa de predizer a produtividade da goiabeira. Os resultados estimados quando comparados com os observados no campo apresentaram erro inferior a 10% para a maioria das amostras analisadas. |
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Nelson José Peruzzi, Universidade Estadual Paulista (UNESP) - Jaboticabal, SP; Andreia da Silva Meyer, UNESP - Jaboticabal, SP; Glauco de Souza Rolim, UNESP - Jaboticabal, SP; William Natale, UNESP - Jaboticabal, SP; HENRIQUE ANTUNES DE SOUZA, CNPC; Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, UNESP - Tupã, SP; Danilo Eduardo Rozane, UNESP - Registro, SP; Fábio Roberto Chavarette, FEIS, UNESP – Ilha Solteira, SP. |
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