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Maximizing multi-trait gain and diversity with genetic algorithms. Autoria: RESENDE, M. D. V. de Genetic gain followed by loss of diversity is not ideal in breeding programs for several species, and most studies face this problem for single traits. Thus, we propose a selection method based on Gen... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Comparison of classification algorithms of images for the mapping of the land covering in Tasso Fragoso municipality, Brazil. Autoria: PEREIRA, P. R. M.; COSTA, F. W. D.; BOLFE, E. L.; MACARRINGE, L.; BOTELHO, A. C. Abstract. One of the main applications of satellite images is the characterization of terrestrial coverage, that from the use of classification techniques, allows the monitoring of spatial transformat... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
A review of deep learning algorithms for computer vision systems in livestock. Autoria: PEREIRA, L. G. R. In livestock operations, systematically monitoring animal body weight, bio-metric body measurements, animal behavior, feed bunk, and other difficult-to-measure phenotypes is manually unfeasible due to... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Optimizing mate selection: a genetic algorithms approach. Autoria: CARDOSO, F. F. This work presents an approach, based on algorithm heuristics, which after the selection of bulls and cows belonging to a mating group, recommends the best combinations of mating to maximize the GQI,... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Clustering algorithms validation to system definition of decision-making for vitivinicultural and enological parameters. Autoria: ALVES, C. A. N.; PEREIRA, G. E.; PAULA JÚNIOR, I. C. DE; CAMPOS, L. S.; VASCONCELOS, L. B. DE Clustering algorithms validation to system definition of decision-making for vitivinicultural and enological parameters. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Machine learning algorithms applied to weed management in integrated crop-livestock systems: a systematic literature review. Autoria: OLIVEIRA, M. F. de In recent times, there has been an environmental pressure to reduce the amount of pesticides applied to crops and, consequently, the crop production costs. Therefore, investments have been made in tec... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Analysis of pest incidence on apple trees validated by unsupervised machine learning algorithms. Autoria: SPERANZA, E. A.; GREGO, C. R.; GEBLER, L. ABSTRACT. Integrated pest control is a practice commonly used in apple orchards in southern Brazil. This type of management is an important tool to help improve quality and increase yields. This study... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Efficiency of distinct data mining algorithms for classifying stress level in piglets from their vocalization. Autoria: CORDEIRO, A. F. da S.; NÄÄS, I. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; VIOLARO, F.; ALMEIDA, A. C. M. de Almeida ABSTRACT: Among the challenges of pig farming in today's competitive market, there is factor of the product traceability that ensures, among many points, animal welfare. Vocalization is a valuable too... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2012
SAR and optical data applied to early-season mapping of integrated crop-livestock systems using deep and machine learning algorithms. Autoria: ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M. In this work, we explored the potential of three machine and deep learning algorithms (random forest, long short-term memory, and transformer) to perform early-season (with three-time windows) mapping... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Comparison of algorithms for baseline correction of LIBS spectra for quantifying total carbon in Brazilian soils. Autoria: FRANCO, M. A. de M.; MILORI, D. M. B. P.; BOAS, P. R. V. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018

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