Redes neurais artificiais na discriminação de populações
Redes neurais artificiais na discriminação de populações de retrocruzamento com diferentes graus de similaridade
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A correta classificação de indivíduos é de extrema importância para fins de preservação da variabilidade genética existente bem como para a maximização dos ganhos. As técnicas de estatística multivariada comumente utilizada nessas situações são as funções discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um indivíduo inicialmente desconhecido em uma das g populações prováveis ou grupos pré-definidos. Entretanto, para altos níveis de similaridade como é o caso de populações de retrocruzamentos esses métodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito...
A correta classificação de indivíduos é de extrema importância para fins de preservação da variabilidade genética existente bem como para a maximização dos ganhos. As técnicas de estatística multivariada comumente utilizada nessas situações são as funções discriminantes de Fisher e de Anderson, que permitem alocar um indivíduo inicialmente desconhecido em uma das g populações prováveis ou grupos pré-definidos. Entretanto, para altos níveis de similaridade como é o caso de populações de retrocruzamentos esses métodos tem se mostrado pouco eficientes. Atualmente, muito se fala de um novo paradigma de computação, as redes neurais artificiais, que podem ser utilizadas para resolver diversos problemas da Estatística, como agrupamento de indivíduos similares, previsão de séries temporais e em especial, os problemas de classificação. O objetivo desse trabalho foi realizar um estudo comparativo entre as funções discriminantes de Fisher e de Anderson e as redes neurais artificiais quanto ao número de classificações incorretas de indivíduos sabidamente pertencentes a diferentes populações simuladas de retrocruzamento, com crescentes níveis de similaridade.
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