Arvore de decisão aplicada a bancos de dados de incubatorio de matrizes de postura

• Main Author: Lima, Marcelo Gomes Ferreira
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2007
• Subjects: Mineração de dados (Computação); Inteligência artificial; Industria avicola; Data mining (Computer); Artificial intelligence; Poultry industry
• Online Access: LIMA, Marcelo Gomes Ferreira. Arvore de decisão aplicada a bancos de dados de incubatorio de matrizes de postura. 2007. 80f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/257012>. Acesso em: 11 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/257012

Orientador: Luiz Henrique Antunes Rodrigues === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola === Made available in DSpace on 2018-08-11T14:21:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_MarceloGomesFerreira_M.pdf: 1187384 bytes, checksum: c8afd722e3c0a9ff22e8f9cdff828369 (MD5) Previous issue date: 2007 === Resumo: Incubatório de ovos é um setor de grande importância na Avicultura de postura. Com a redução dos custos dos equipamentos de informática cresce o armazenamento de dados para gerenciamento do processo produtivo. A Mineração de Dados surge como uma técnica para identificar conhecimentos novos e úteis nos bancos de dados. Neste sentido, este trabalho tem por objetivo explorar a técnica Arvore de Decisão em banco de dados de dados de incubatórios de matrizes de postura visando a elaboração de padrões de incubação. Foram disponibilizados, pela empresa Hy-Line do Brasil Ltda, dados de incubação entre os anos de 2002 e 2006 das linhagens Hy-Line W-36, Hy-Line Brown e Lohmann LSL. Dois experimentos foram realizados para cada linhagem. Valores acima dos estabelecidos pela empresa como desejado para o índice ¿fêmeas nascidas vendáveis¿, foram identificados como relevantes para a geração das regras no primeiro experimento e no segundo, valores abaixo do estabelecidos pela empresa. Foi utilizado o algoritmo Entropia C4.5 e o software SASEnterprise Miner como ferramenta de análise . Como conclusão deste estudo, foi possível observar que com técnica estudada, os dados utilizados no gerenciamento de produção são suficientes para identificar conhecimentos novos, úteis e aplicáveis a fim de melhorar a produtividade das empresas incubadoras, atendendo a demanda com diminuição do desperdício === Abstract: Hatchery is a sector of high importance in the egg production. Due to the cost reduction of computers there is an increase in data storage for the production management process. Data Mining has appeared as a technique to identify new and useful knowledge in databases. This paper aims to explore the Decision Tree technique in hatchery databases to identify the best standards of the incubation process. The data set used in this research was supplied by Hy-Line do Brasil Ltda., corresponding to the incubation period of 2002-2006, from the strains Hy-line W-36, Hy-line Brown and Lohmann LSL. Two experiments were carried out for each strain. For the first experiment, values higher than the company¿s standards for saleable females were identified as relevant to generate the rules. In the opposite way, the second experiment evaluated values lower than the standards values. The algorithm Entropy C 4.5 and the software SAS-Enterprise Miner 4.3. were used for data analysis. The conclusion is that the technique and the management of attributes can be used to identify new, useful and applicable knowledge in order to increase hatcheries productivity, attending the demand with less waste === Mestrado === Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável === Mestre em Engenharia Agrícola