Redes neurais artificiais na discriminação de populações: Redes neurais artificiais na discriminação de populações de retrocruzamento com diferentes graus de similaridade (Portuguese Edition)

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9786130158163: Redes neurais artificiais na discriminação de populações: Redes neurais artificiais na discriminação de populações de retrocruzamento com diferentes graus de similaridade (Portuguese Edition)
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A correta classificação de indivíduos é de extrema importância para fins de preservação da variabilidade genética existente bem como para a maximização dos ganhos. As técnicas de estatística multivariada comumente utilizada nessas situações são as funções discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um indivíduo inicialmente desconhecido em uma das g populações prováveis ou grupos pré-definidos. Entretanto, para altos níveis de similaridade como é o caso de populações de retrocruzamentos esses métodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computação, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatística, como agrupamento de indivíduos similares, previsão de séries temporais e em especial, os problemas de classificação. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funções discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao número de classificações incorretas de indivíduos sabidamente pertencentes a diferentes populações simuladas de retrocruzamento, com crescentes níveis de similaridade.

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About the Author:

Graduada em Ciências Biológicas e Mestre em Genética e Melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa é atualmente Doutoranda em Genética e Melhoramento Vegetal pela mesma instituição. Atua na área de Bioinformática, Biometria e Seleção Genômica Ampla no Laboratório de Bioinformática Bioagro-UFV.

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1.

De Castro Sant anna Isabela, Cruz Cosme Damiao
Published by Novas Edições Acadêmicas, United States (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
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The Book Depository
(London, United Kingdom)
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Book Description Novas Edições Acadêmicas, United States, 2015. Paperback. Condition: New. Language: Portuguese . Brand New Book ***** Print on Demand *****.A correta classificacao de individuos e de extrema importancia para fins de preservacao da variabilidade genetica existente bem como para a maximizacao dos ganhos. As tecnicas de estatistica multivariada comumente utilizada nessas situacoes sao as funcoes discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um individuo inicialmente desconhecido em uma das g populacoes provaveis ou grupos pre-definidos. Entretanto, para altos niveis de similaridade como e o caso de populacoes de retrocruzamentos esses metodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computacao, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatistica, como agrupamento de individuos similares, previsao de series temporais e em especial, os problemas de classificacao. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funcoes discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao numero de classificacoes incorretas de individuos sabidamente pertencentes a diferentes populacoes simuladas de retrocruzamento, com crescentes niveis de similaridade. Seller Inventory # AAV9786130158163

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De Castro Sant anna Isabela, Cruz Cosme Damiao
Published by Novas Edições Acadêmicas, United States (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
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(London, United Kingdom)
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Book Description Novas Edições Acadêmicas, United States, 2015. Paperback. Condition: New. Language: Portuguese . This book usually ship within 10-15 business days and we will endeavor to dispatch orders quicker than this where possible. Brand New Book. A correta classificacao de individuos e de extrema importancia para fins de preservacao da variabilidade genetica existente bem como para a maximizacao dos ganhos. As tecnicas de estatistica multivariada comumente utilizada nessas situacoes sao as funcoes discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um individuo inicialmente desconhecido em uma das g populacoes provaveis ou grupos pre-definidos. Entretanto, para altos niveis de similaridade como e o caso de populacoes de retrocruzamentos esses metodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computacao, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatistica, como agrupamento de individuos similares, previsao de series temporais e em especial, os problemas de classificacao. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funcoes discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao numero de classificacoes incorretas de individuos sabidamente pertencentes a diferentes populacoes simuladas de retrocruzamento, com crescentes niveis de similaridade. Seller Inventory # LIE9786130158163

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de Castro Sant'Anna Isabela
Published by Novas Edições Acadêmicas (2016)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
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Book Description Novas Edições Acadêmicas, 2016. Paperback. Condition: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Seller Inventory # ria9786130158163_lsuk

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De Castro Sant anna Isabela, Cruz Cosme Damiao
Published by Novas Edições Acadêmicas, United States (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
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Book Depository International
(London, United Kingdom)
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Book Description Novas Edições Acadêmicas, United States, 2015. Paperback. Condition: New. Language: Portuguese . Brand New Book ***** Print on Demand *****. A correta classificacao de individuos e de extrema importancia para fins de preservacao da variabilidade genetica existente bem como para a maximizacao dos ganhos. As tecnicas de estatistica multivariada comumente utilizada nessas situacoes sao as funcoes discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um individuo inicialmente desconhecido em uma das g populacoes provaveis ou grupos pre-definidos. Entretanto, para altos niveis de similaridade como e o caso de populacoes de retrocruzamentos esses metodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computacao, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatistica, como agrupamento de individuos similares, previsao de series temporais e em especial, os problemas de classificacao. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funcoes discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao numero de classificacoes incorretas de individuos sabidamente pertencentes a diferentes populacoes simuladas de retrocruzamento, com crescentes niveis de similaridade. Seller Inventory # AAV9786130158163

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De Castro Sant'anna Isabela
Published by Novas Edicoes Academicas (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
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Book Description Novas Edicoes Academicas, 2015. PAP. Condition: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # IQ-9786130158163

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De Castro Sant'anna Isabela
Published by Novas Edicoes Academicas (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
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Book Description Novas Edicoes Academicas, 2015. PAP. Condition: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # LQ-9786130158163

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Isabela de Castro Sant'Anna
Published by Novas Edições Acadêmicas Aug 2015 (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
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BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K.
(Bergisch Gladbach, Germany)
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Book Description Novas Edições Acadêmicas Aug 2015, 2015. Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - A correta classificação de indivíduos é de extrema importância para fins de preservação da variabilidade genética existente bem como para a maximização dos ganhos. As técnicas de estatística multivariada comumente utilizada nessas situações são as funções discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um indivíduo inicialmente desconhecido em uma das g populações prováveis ou grupos pré-definidos. Entretanto, para altos níveis de similaridade como é o caso de populações de retrocruzamentos esses métodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computação, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatística, como agrupamento de indivíduos similares, previsão de séries temporais e em especial, os problemas de classificação. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funções discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao número de classificações incorretas de indivíduos sabidamente pertencentes a diferentes populações simuladas de retrocruzamento, com crescentes níveis de similaridade. 120 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786130158163

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Isabela de Castro Sant'Anna
Published by Novas Edições Acadêmicas Aug 2015 (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
New Taschenbuch Quantity Available: 1
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Rheinberg-Buch
(Bergisch Gladbach, Germany)
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Book Description Novas Edições Acadêmicas Aug 2015, 2015. Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - A correta classificação de indivíduos é de extrema importância para fins de preservação da variabilidade genética existente bem como para a maximização dos ganhos. As técnicas de estatística multivariada comumente utilizada nessas situações são as funções discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um indivíduo inicialmente desconhecido em uma das g populações prováveis ou grupos pré-definidos. Entretanto, para altos níveis de similaridade como é o caso de populações de retrocruzamentos esses métodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computação, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatística, como agrupamento de indivíduos similares, previsão de séries temporais e em especial, os problemas de classificação. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funções discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao número de classificações incorretas de indivíduos sabidamente pertencentes a diferentes populações simuladas de retrocruzamento, com crescentes níveis de similaridade. 120 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786130158163

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9.

Isabela de Castro Sant'Anna
Published by Novas Edições Acadêmicas Aug 2015 (2015)
ISBN 10: 6130158165 ISBN 13: 9786130158163
New Taschenbuch Quantity Available: 1
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AHA-BUCH GmbH
(Einbeck, Germany)
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Book Description Novas Edições Acadêmicas Aug 2015, 2015. Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - A correta classificação de indivíduos é de extrema importância para fins de preservação da variabilidade genética existente bem como para a maximização dos ganhos. As técnicas de estatística multivariada comumente utilizada nessas situações são as funções discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um indivíduo inicialmente desconhecido em uma das g populações prováveis ou grupos pré-definidos. Entretanto, para altos níveis de similaridade como é o caso de populações de retrocruzamentos esses métodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computação, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatística, como agrupamento de indivíduos similares, previsão de séries temporais e em especial, os problemas de classificação. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funções discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao número de classificações incorretas de indivíduos sabidamente pertencentes a diferentes populações simuladas de retrocruzamento, com crescentes níveis de similaridade. 120 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786130158163

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