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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFernandes, Ana Clara G.-
dc.creatorAzevedo, Alcinei M.-
dc.creatorValadares, Nermy R.-
dc.creatorRodrigues, Clóvis H. O.-
dc.creatorBrito, Orlando G.-
dc.creatorAndrade Júnior, Valter C. de-
dc.creatorAspiazú, Ignacio-
dc.date.accessioned2022-08-03T21:51:46Z-
dc.date.available2022-08-03T21:51:46Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationFERNANDES, A. C. G. et al. Fuzzy logic applied to simultaneous selection of sweet potato genotypes. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 40, n. 1, p. 63-70, 2022. DOI: 10.1590/s0102-0536-20220108.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/50815-
dc.description.abstractThe objective of this work was to perform simultaneous selection in sweet potato genotypes and to verify the efficiency of fuzzy systems when compared to the Mulamba & Mock (MM) method. The experiment was carried out in randomized blocks, with 24 sweet potato genotypes, four replications and ten plants per plot. The breeding values were obtained by the mixed model methodology (REML/BLUP), and then the MM index and the gains obtained by the developed fuzzy systems were estimated. There was a predominance of environmental effects over genotypic effects for all traits. These estimates suggest an expressive contribution of the environment for these traits and, consequently, greater difficulty for genetic improvement. Through this, the fuzzy systems stood out in relation to the MM method, as they presented superior selection gains for characters related to human and animal food. The genotypes with potential for human and animal food selected by the fuzzy system were: UFVJM07, UFVJM05, UFVJM09, UFVJM40, UFVJM01, UFVJM25, UFVJM15. The fuzzy logic was efficient in the simultaneous selection of sweet potato genotypes, allowing the selection of plants similar to the desirable ideotype than the MM method.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherAssociação Brasileira de Horticulturapt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceHorticultura Brasileirapt_BR
dc.subjectIpomoea batataspt_BR
dc.subjectSweet potato - Genetic improvementpt_BR
dc.subjectMultiple selectionpt_BR
dc.subjectComputational intelligencept_BR
dc.subjectBatata doce - Melhoramento genéticopt_BR
dc.subjectSeleção múltiplapt_BR
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.titleFuzzy logic applied to simultaneous selection of sweet potato genotypespt_BR
dc.title.alternativeLógica fuzzy aplicada à seleção simultânea de genótipos de batata-docept_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi realizar a seleção simultânea em genótipos de batata-doce e verificar a eficiência de sistemas fuzzy quando comparados ao método Mulamba & Mock (MM). O experimento foi em blocos casualizados, com 24 genótipos de batata-doce, quatro repetições e dez plantas por parcela. Os valores genéticos foram obtidos pela metodologia dos modelos mistos (REML/BLUP), e posteriormente estimados o índice MM e os ganhos obtidos pelos sistemas fuzzy desenvolvidos. Houve predomínio de efeitos ambientais sobre os efeitos genotípicos para todas as características. Essas estimativas sugerem expressiva contribuição do ambiente para esses caracteres e, consequentemente, maior dificuldade para o melhoramento genético. Através disso, os sistemas fuzzy se destacaram em relação ao método de MM, já que apresentaram ganhos de seleção superiores para os caracteres relacionados à alimentação humana e animal. Os genótipos com potencial para alimentação humana e animal selecionados pelo sistema fuzzy foram: UFVJM07, UFVJM05, UFVJM09, UFVJM40, UFVJM01, UFVJM25, UFVJM15. A lógica fuzzy foi eficiente na seleção simultânea de genótipos de batata-doce, permitindo a seleção de plantas semelhantes ao ideótipo desejável do que o método MM.pt_BR
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