Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos.
Resumo - O processo de classificação de solos executado por especialistas é uma tarefa laboriosa, que envolve várias etapas de coleta e a aplicação de regras de classificação de acordo com o Manual do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Este trabalho relata a aplicação de redes neurais do tipo perceptron multicamadas na classificação de solos, nos níveis categóricos 1 a 4. Os dados de perfis de solo utilizados vieram de uma base de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A otimiza-ção da função de custo de entropia cruzada, usada no treinamento da rede neural, foi realizada por meio do algoritmo de stochastic gradient descent. As redes apresentaram resultados de acurácia que variam de 63,38 a 27,79, tendo o valor maior sido obtido para o primeiro nível e o menor para o quarto nível de classificação. Os resultados mostraram o alto potencial de uso do perceptron multicamadas para a classificação de perfis de solo, resultado que pode ser ainda melhorado caso se disponha de um conjunto maior e mais balanceado de perfis de solos previamente classificados.
| Main Authors: | , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Folhetos biblioteca |
| Language: | pt_BR pt_BR |
| Published: |
2019
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| Subjects: | Redes neurais multicamadas, Perceptron multicamadas, Classificação de solos, Aprendizado profundo, Amostras de solo, Deep learning, Neural networks, Soil classification, |
| Online Access: | http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1116239 |
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