Inteligência Computacional Aplicada ao Melhoramento Genético

Estoque: 5 Marca: UFVDisponibilidade: Imediata Referência:

Série Científica
Sinopse: Esta obra trata da utilização de inteligência computacional na solução de problemas de estudos na área de Genética e Melhoramento. Nela são apresentados aspectos teóricos e exemplos práticos nesta área, em relação a redes neurais artificiais, rede de base radial, mapa auto-organizável e lógica fuzzy. A utilização desse conjunto de técnicas no melhoramento de plantas e animais ainda é recente, porém já existe comprovação de que elas podem ser empregadas de forma a complementar ou substituir as técnicas biométricas tradicionais. Com a colaboração de vários autores experientes nas áreas de Genética, Estatística e Computação, este livro destaca-se por agregar exemplos e scripts computacionais, que permitirão ao leitor incorporar prontamente esse novo paradigma na análise e interpretação de seus dados experimentais. Espera-se que ele contribua para a formação de profissionais melhoristas, a difusão de conhecimento e o desenvolvimento de produtos tecnológicos fundamentados na inteligência computacional, em benefício da agroindústria brasileira.

Prefácio, 11

Capítulo I. Introdução ao Uso do Matlab, 13

Capítulo II. Inteligência Computacional, 57

Capítulo III. RNA – Modelo de McCulloch e Pitts, 73

Capítulo IV. RNA – Modelo Perceptron de Única Camada, 92

Capítulo V. RNA – Modelo de Widrow e Hoff (1959) – Adaline, 121

Capítulo VI. RNA – Perceptron Multicamadas, 151

Capítulo VII. RNA – Aplicação em Estudos Classificatórios, 189

Capítulo VIII. RNA – Aplicação em Estudos de Predição de Valores Fenotípicos, 215

Capítulo IX. RNA – Aplicação em Estudos de Seleção Genômica Ampla, 241

Capítulo XI. RNA – Aplicação em Estudos de Adaptabilidade e Estabilidade Fenotípica, 278

Capítulo XII. RBF – Redes Funções de Base Radial, 292