AGRUPAMENTO DE DADOS COMO METODO DE CLASSIFICAÇÃO DOS CAFÉS NAS REGIÕES DAS MATAS DE MINAS E MANTIQUEIRA

Sammy Guedouani, Luiza Monteiro Souza, Aracy Camilla Tardin Pinheiro, Ricardo Rodrigues de Oliveira Neto, Ricardo Henrique Silva Santos, Ney Sussumu Sakiyama, José Luis Santos Rufino

Resumo


Os cafés especiais vêm ganhando grande espaço no mundo, principalmente no agronegócio 4.0 e isso vai até a utilização de sistemas de informação SI e inteligência artificial IA. Uma estatística de análise que vem se destacando é baseada no uso de Redes Neurais Artificias as RNAs em suma são sistemas computacionais constituídos de entrada, processamento e saída, sistemas similares às do cérebro humano, além do método de plotagem de caixas Box Plots, classificação dos parâmetros. O presente trabalho busca utilizar RNAs nas análises dos resultados da bebida de café para correlacionar as notas das bebidas com alguns elementos agronômicos (modo de produção, cultivar, secagem) e ambientais (altitude) e classificar os elementos ambientais e agronômicos com a qualidade do café (nota final) utilizando a ferramenta de plotagem de caixas Box Plots. Os dados foram obtidos no concurso de cafés especiais organizados pelo SENAR-MG em 2017. Nessas simulações utilizou-se o software STATISTICA 12, tanto para aplicar uma RNA quanto Box Plots. Desse modo foi possível encontrar uma rede neural com índices de treinamento e validação de 88% e 74%, que representa alta correlação entre a variáveis de entrada e saída. Além disso os resultados de dispersão e frequência dos erros percentuais foi inferior a 2,5%, que é interpretado como alta exatidão, e livre e erros. A plotagem de caixas classificou as notas dos cafés com os elementos agronômicos e ambientais, ou seja, cafés do tipo cereja descascado com maiores altitudes e possíveis combinações de cultivar e secador, tinham potencial de produção de cafés com maiores notas. Desse modo, tanto o uso de RNA quanto Box Plots são boas ferramenta de análises para correlacionar a qualidade final de bebida.


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