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dc.creatorSouza, Diego Mendes de-
dc.creatorMadari, Beata Emoke-
dc.creatorGuimarães, Freddy Fernandes-
dc.date.accessioned2018-07-23T12:46:41Z-
dc.date.available2018-07-23T12:46:41Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationSOUZA, Diego M.; MADARI, Beata E.; GUIMARÃES, Freddy F. Aplicação de técnicas multivariadas e inteligência artificial na análise de espectros de infravermelho para determinação de matéria orgânica em amostras de solos. Química Nova, São Paulo, v. 35, n. 9, p. 1738-1745, 2012.pt_BR
dc.identifier.issn0100-4042-
dc.identifier.issne- 1678-7064-
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/handle/ri/15449-
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectArtificial neural networkpt_BR
dc.subjectLS-SVMpt_BR
dc.subjectSoil organic matterpt_BR
dc.titleAplicação de técnicas multivariadas e inteligência artificial na análise de espectros de infravermelho para determinação de matéria orgânica em amostras de solospt_BR
dc.title.alternativeApplication of multivariate calibration and artificial intelligence in the analysis of infrared spectra to quantify organic matter in soil samplespt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoIn this paper studies based on Multilayer Perception Artificial Neural Network and Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) techniques are applied to determine of the concentration of Soil Organic Matter (SOM). Performances of the techniques are compared. SOM concentrations and spectral data from Mid-Infrared are used as input parameters for both techniques. Multivariate regressions were performed for a set of 1117 spectra of soil samples, with concentrations ranging from 2 to 400 g kg-1. The LS-SVM resulted in a Root Mean Square Error of Prediction of 3.26 g kg-1 that is comparable to the deviation of the Walkley-Black method (2.80 g kg-1).pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.identifier.doi10.1590/S0100-4042201200090000-
dc.publisher.departmentInstituto de Química - IQ (RG)pt_BR
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