Artificial neural networks discriminate lettuce seeds with different levels of thermoinhibition

Resumo:

A termoinibição causa perdas importantes para os produtores, os quais não dispõem de cultivares comerciais com sementes termotolerantes. Há escassez de técnicas otimizadoras capazes de discriminar cultivares termotolerantes e termosensíveis com eficiência. Objetivou-se avaliar o uso de redes neurais para discriminar diferentes níveis de termoinibição em sementes de alface. Foram avaliadas sementes de 18 cultivares quanto à termoinibição considerando às características de primeira e última contagem de germinação e índice de velocidade de germinação, em sementes submetidas às temperaturas de 20, 25, 30 e 35 °C. As sementes remanescentes, que não germinaram, foram submetidas ao teste de tetrazólio. As análises foram realizadas imediatamente após a colheita das sementes e repetidas após seis meses de armazenamento. Uma análise discriminante e o Mapa Auto-Organizável de Kohonen (SOM) por Redes Neurais Artificiais (RNA’s) foram realizados. As redes neurais discriminam as cultivares de alface e as organiza quanto a tolerância a termoinibição das sementes por meio do Mapa Auto-Organizável de Kohonen. A análise discriminante indentifica de maneira coerente o genótipo Everglades e Luiza como tolerantes a termoinibição.

Termos para indexação:
inteligência computacional; colheita; Lactuca sativa L.; dormência de sementes; armazenamento