Tecnologia RFID aplicada à Agrocomputação: um estudo de caso utilizando descoberta de conhecimento em base de dados
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.furg.br/handle/1/9974 |
Resumo: | Avicultura é um importante setor da economia brasileira, representando 1.5% do PIB brasileiro, bem como, cinco milhões de empregos diretos e indiretos. Destaca-se também a privilegiada posição brasileira no cenário mundial, estando entre os três primeiros do mundo, quando se trata da produção e consumo da ave, e em primeiro lugar quando refere-se a exportações da mesma. Como forma de contribuir com este contexto, o presente trabalho buscou determinar por intermédio da descoberta de conhecimento em base de dados um modelo de classificação, apoiado em variáveis ambientais, como: temperatura, umidade relativa do ar, luminosidade, peso e idade dos frangos de corte, capaz de predizer o peso dos frangos de corte, perante as variáveis citadas previamente. Para efetivar tal tarefa, foi utilizado o método de monitoramento automático, RFID, que pode ser visto como uma tecnologia de identificação que opera sob ondas de rádio, capaz de enviar e armazenar dados de forma remota. Concomitante ao uso desta tecnologia, foi empregada a descoberta de conhecimento em bases de dados com objetivo de descobrir padrões implícitos nos conjuntos de dados, transformando os dados sem significado em informação útil. Por fim, o presente trabalho apresenta dois estudos de caso, mostrando como as variáveis citadas anteriormente, influenciaram no desempenho comportamental e nutricional dos frangos de corte, bem como, o modelo classificatório citado anteriormente. Por meio do modelo, foi possível compreender a atuação das variáveis climáticas no processo de ganho de peso das aves de corte. |
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Rodrigues, Alex Sandro de PaulaBarwaldt, Regina2021-12-17T13:58:39Z2021-12-17T13:58:39Z2017RODRIGUES, Alex Sandro de Paula. Tecnologia RFID aplicada à Agrocomputação : um estudo de caso utilizando descoberta de conhecimento em base de dados. 2017. 67 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Computação) – Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2017.http://repositorio.furg.br/handle/1/9974Avicultura é um importante setor da economia brasileira, representando 1.5% do PIB brasileiro, bem como, cinco milhões de empregos diretos e indiretos. Destaca-se também a privilegiada posição brasileira no cenário mundial, estando entre os três primeiros do mundo, quando se trata da produção e consumo da ave, e em primeiro lugar quando refere-se a exportações da mesma. Como forma de contribuir com este contexto, o presente trabalho buscou determinar por intermédio da descoberta de conhecimento em base de dados um modelo de classificação, apoiado em variáveis ambientais, como: temperatura, umidade relativa do ar, luminosidade, peso e idade dos frangos de corte, capaz de predizer o peso dos frangos de corte, perante as variáveis citadas previamente. Para efetivar tal tarefa, foi utilizado o método de monitoramento automático, RFID, que pode ser visto como uma tecnologia de identificação que opera sob ondas de rádio, capaz de enviar e armazenar dados de forma remota. Concomitante ao uso desta tecnologia, foi empregada a descoberta de conhecimento em bases de dados com objetivo de descobrir padrões implícitos nos conjuntos de dados, transformando os dados sem significado em informação útil. 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Como forma de contribuir com este contexto, o presente trabalho buscou determinar por intermédio da descoberta de conhecimento em base de dados um modelo de classificação, apoiado em variáveis ambientais, como: temperatura, umidade relativa do ar, luminosidade, peso e idade dos frangos de corte, capaz de predizer o peso dos frangos de corte, perante as variáveis citadas previamente. Para efetivar tal tarefa, foi utilizado o método de monitoramento automático, RFID, que pode ser visto como uma tecnologia de identificação que opera sob ondas de rádio, capaz de enviar e armazenar dados de forma remota. Concomitante ao uso desta tecnologia, foi empregada a descoberta de conhecimento em bases de dados com objetivo de descobrir padrões implícitos nos conjuntos de dados, transformando os dados sem significado em informação útil. 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