Diagnóstico preventivo de laminite em bovinos de leite
AUTOR(ES)
Mollo Neto, Mario, Nääs, Irenilza de A., Carvalho, Victor C. de, Conceição, Antonio H. Q.
FONTE
Eng. Agríc.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2014-06
RESUMO
Esta pesquisa teve como objetivo desenvolver um sistema especialista baseado em inferência Fuzzy para prevenir a laminite em vacas leiteiras. O comprimento do casco, parâmetros nutricionais e propriedades do piso (rugosidade) foram utilizados para construir o sistema de inferência Fuzzy. A arquitetura do sistema especialista foi definida utilizando a Unified Modeling Language (UML). Os dados foram coletados em um rebanho leiteiro comercial, usando dois diferentes subgrupos (H1 e H2), a fim de validar as funções de inferência Fuzzy. O número de respostas Verdadeiro Positivo (TP), Falso Positivo (FP), Verdadeiro Negativo (TN) e Falso Negativo (FN) foram utilizados para a construção do classificador, contra um padrão-ouro estabelecido. A função da possibilidade de incidência da lesão (LIP) desenvolvida indica a chance de a vaca apresentar laminite. A percentagem de laminite obtida em H1 foi de 8,40%, e em H2 foi de 1,77%. Os resultados alcançados estimam uma Possibilidade de incidência de lesão (LIP) de 5,00% em H1, e de 2,00% em H2. A simulação utilizando o sistema em H1 apresentou a diferença de 3,40% a partir dos dados reais de incidência de laminite, enquanto em H2 a diferença entre a simulação e os dados reais foi de 0,23%, indicando a eficiência do sistema de tomada de decisão.
ASSUNTO(S)
apoio à decisão sistema especialista inferência fuzzy
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