| Summary: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação, 2016. === Made available in DSpace on 2016-09-20T04:16:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 === A utilização de abrigos de cultivos, que são estruturas de madeira ou aço cobertas por algum material translucido, vem crescendo a cada ano pelo fato de manter a cultura protegida das intempéries, pragas e doenças. O cultivo em abrigos demanda cuidados adicionais do agricultor, como o controle das variáveis climáticas no interior do abrigo, tais como temperatura, umidade relativa do ar e luminosidade. Existem alguns sistemas de controle que podem auxiliar o agricultor nesta tarefa, porém muitas vezes a definição do que fazer fica por conta do próprio agricultor demandando atenção e tempo do mesmo. Nesta dissertação é proposto o uso de lógica fuzzy e redes neurais artificiais, duas técnicas de inteligência computacional, para o desenvolvimento de um sistema de controle autônomo para o monitoramento de abrigos de cultivos. O objetivo do trabalho é comparar o desempenho de ambas as técnicas a fim de avaliar a eficiência do sistema de controle. Para tanto, foram realizados experimentos em um mini abrigo para uma cultura específica, o tomate, sendo que os resultados obtidos com ambas as técnicas de inteligência computacional foram comparados entre si, bem como com dados de controle considerados ideais para este tipo de problema.<br> === Abstract: The use of crop shelters, which are wooden structures or iron covered by a translucent material, is growing every year because of maintaining the culture protected from the weather, pests and diseases. Growing demand in shelters additional farmer's care, such as the control of climate variables inside the shelter, such as temperature, relative humidity and light. There are some control systems that can help the farmer in this task, but often the definition of what to do is for the farmer himself demanding attention and even time. This thesis proposes the use of fuzzy logic and neural networks, two computational intelligence techniques for the development of an autonomous control system for monitoring crops shelters. The objective is to compare the performance of both techniques in order to evaluate the control system efficiency. Therefore, experiments were performed in a mini under crops for a particular crop, the tomato, and the results obtained with both computational intelligence techniques were compared, as well as optimal considered control data for this type of problem.
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