Classificação linear de bovinos: criação de um modelo de decisão baseado na conformação de tipo “true type” como auxiliar a tomada de decisão na seleção de bovinos leiteiros
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Vaccaro, Guilherme Luís Roehe | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/3189069617286709 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Sousa, Rogério Pereira de | |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2016-11-01T15:54:48Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2016-11-01T15:54:48Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2016-08-29 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | The selection of dairy cattle through the use of the rating system with linear type traits, reflected in increased production, the productive life of the animal, the standardization of the flock, among others. This operational research obtained their information through library research and basic analysis of actual ratings data. This study aimed to generate a dairy cattle classification model based on "true type" to assist the evaluators in the processing and analysis of data, helping in decision making and the selection of the cow to milk fitness, making the data safe for future reference. In this research, applies computational methods to the classification of dairy cows by using data mining and fuzzy logic. Therefore, we conducted the analysis on a data base with 144 animals records classified between good and excellent categories. Analysis is made with the use of WEKA tool for extraction of association rules with Apriori algorithm, using as objective metrics, support / confidence and lift to determine the degree of dependency rule. To create the decision model with fuzzy logic, it was made use of R using the tool sets package. Through the results obtained in the mining rules, it was possible to identify the relevant rules with confidence classification model above 90%, indicating that the characteristics assessed (antecedent) imply other characteristics (consequent), with a high confidence. As for the results obtained by the fuzzy decision model, it is observed that the classification model based on subjective assessments is susceptible to misclassification, suggesting then the use of results obtained by association rules as a way to aid goal in the final classification cow for dairy fitness | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | A seleção de bovinos leiteiros, através da utilização do sistema de classificação com características lineares de tipo, reflete no ganho de produção, na vida produtiva do animal, na padronização do rebanho, entre outros. Esta pesquisa operacional obteve suas informações através de pesquisas bibliográficas e análise de base de dados de classificações reais. O presente estudo, objetivou a geração de um modelo de classificação de bovinos leiteiros baseado em “true type”, para auxiliar os avaliadores no processamento e análise dos dados, ajudando na tomada de decisão quanto a seleção da vaca para aptidão leiteira, tornando os dados seguros para futuras consultas. Nesta pesquisa, aplica-se métodos computacionais à classificação de vacas leiteiras mediante a utilização mineração de dados e lógica fuzzy. Para tanto, realizou-se a análise em uma base de dado com 144 registros de animais classificados entre as categorias boa e excelente. A análise ocorreu com a utilização da ferramenta WEKA para extração de regras de associação com o algoritmo apriori, utilizando como métricas objetivas, suporte / confiança, e lift para determinar o grau de dependência da regra. Para criação do modelo de decisão com lógica fuzzy, fez-se uso da ferramenta R utilizando o pacote sets. Por meio dos resultados obtidos na mineração de regras, foi possível identificar regras relevantes ao modelo de classificação com confiança acima de 90%, indicando que as características avaliadas (antecedente) implicam em outras características (consequente), com uma confiança alta. Quanto aos resultados obtidos pelo modelo de decisão fuzzy, observa-se que, o modelo de classificação baseado em avaliações subjetivas fica suscetível a erros de classificação, sugerindo então o uso de resultados obtidos por regras de associação como forma de auxílio objetivo na classificação final da vaca para aptidão leiteira. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | IFTO - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Tocantins | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5896 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Classificação linear | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Data mining | en |
| Assunto (dc.subject) | Regras de associação | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Lógica fuzzy | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Linear classification | en |
| Assunto (dc.subject) | Association rules | en |
| Assunto (dc.subject) | Fuzzy logic | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção | pt_BR |
| Título (dc.title) | Classificação linear de bovinos: criação de um modelo de decisão baseado na conformação de tipo “true type” como auxiliar a tomada de decisão na seleção de bovinos leiteiros | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
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