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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Informática Agropecuária - Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E)
Date Issued: 2019
Type of Material: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E)
Authors: SOUZA, K. X. S. de
CAMARGO NETO, J.
Additional Information: KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.
Title: Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos.
Publisher: Campinas: Embrapa Informática Agropecuaria, 2019.
Pages: 23 p.
Series/Report no.: (Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 45).
Language: pt_BR
Keywords: Redes neurais multicamadas
Perceptron multicamadas
Classificação de solos
Aprendizado profundo
Amostras de solo
Deep learning
Description: 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.
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.
NAL Thesaurus: Neural networks
Soil classification
Data Documento: 2019-12-06
ISSN: 1677-9266
Appears in Collections:Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPTIA)

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