| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/36KNMP2 |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.58.12 |
| Última Atualização | 2015:04.06.14.06.58 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.58.13 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.12.56 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE--PRE/ |
| Rótulo | lattes: 2720072834057575 1 AnochiSilv:2009:UsReNe |
| Chave de Citação | AnochiSilv:2009:UsReNe |
| Título | Uso de Redes Neurais Artificiais e Teoria de Conjuntos Aproximativos no Estudo de Padrões Climáticos Sazonais  |
| Ano | 2009 |
| Data de Acesso | 17 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 270 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Anochi, Juliana Aparecida 2 Silva, José Demisio Simões da |
| Grupo | 1 LAC-CTE-INPE-MCT-BR 2 LAC-CTE-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 juliana.anochi@lac.inpe.br 2 demisio@lac.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | juliana.anochi@lac.inpe.br |
| Nome do Evento | Congresso Brasileiro de Redes Neurais / Inteligência Computacional, 9 |
| Localização do Evento | Ouro Preto, MG |
| Data | 25-28 out. |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | Artigo |
| Histórico (UTC) | 2009-12-23 14:00:47 :: lattes -> marciana :: 2010-01-04 17:53:51 :: marciana -> administrator :: 2018-06-05 00:12:56 :: administrator -> marciana :: 2009 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Climate Forecasting Rough Sets Theory Artificial Neural Networks Previsão Climática Teoria dos Conjuntos Aproximativos Redes Neurais Artificiais |
| Resumo | This work presents an Artificial Intelligence based approach for attribute reduction of reanalysis climate data to build a climate forecasting model using artificial neural networks. The methodology uses Rough Sets Theory for retrieving relevant information from the available data, thus reducing the correlation redundancy among the variables used for forecasting purposes. Neural network based forecasting models are developed for Northeast Brazil, by learning the seasonal behavior of the precipitation variable. RESUMO: Este trabalho utiliza técnicas de Inteligência artificial baseado em um método de redução de atributos, para realiza- ção de previsão climática usando um modelo de Rede Neural Artificial. Para o desenvolvimento desta metodologia utilizou-se a Teoria dos Conjuntos Aproximativos para extrair informações relevantes dos dados, visando reduzir a redundância entre as vari- áveis. O processo de previsão climática foi desenvolvido sobre a região Nordeste do Brasil, para aprender o comportamento sazonal da variável de precipitação. |
| Área | COMP |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Uso de Redes... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/36KNMP2 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/36KNMP2 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | anochi_uso.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes marciana administrator marciana |
| Grupo de Leitores | administrator marciana |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | marciana |
| atualizar | |