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1.
J. Anim. Behav. Biometeorol. ; 7(1): 18-24, Jan.2019. tab, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: vti-20004

Resumo

Thermal environment management have been a barrier to increase quail production, once it exerts direct and indirect effects on egg production and welfare. The objective of this study was to develop a fuzzy model to predict feed intake of Japanese laying quails. The model was developed based on data derived from field measurements, laboratory and the literature, regarding the environmental influence on feed intake (FI, g) of Japanese quail in laying. Air temperature (°C) and relative humidity (%) were defined as input variable, and FI as output variable. Mandanis inference and center of gravity deuzzification methods were used for developing the model, as well as, trapezoidal membership functions for the input and output variables. The standard deviation (SD) among the values of observed and predicted FI by the fuzzy model, ranged from 0.01 g to 1.10 g, and the average deviation was 0.41 g. The average error (AE) and coefficient of determination (R²) found were 2.22% and 0.93, respectively. Therefore, the low values of SD, AE and high values R² indicate that the fuzzy model can be applied to estimate feed intake of Japanese quails.(AU)


Assuntos
Animais , Coturnix , Ração Animal , Comportamento Alimentar , Temperatura , Ingestão de Alimentos , Lógica Fuzzy
2.
J. Anim. Behav. Biometeorol ; 7(1): 18-24, Jan.2019. tab, graf
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: biblio-1484261

Resumo

Thermal environment management have been a barrier to increase quail production, once it exerts direct and indirect effects on egg production and welfare. The objective of this study was to develop a fuzzy model to predict feed intake of Japanese laying quails. The model was developed based on data derived from field measurements, laboratory and the literature, regarding the environmental influence on feed intake (FI, g) of Japanese quail in laying. Air temperature (°C) and relative humidity (%) were defined as input variable, and FI as output variable. Mandani’s inference and center of gravity deuzzification methods were used for developing the model, as well as, trapezoidal membership functions for the input and output variables. The standard deviation (SD) among the values of observed and predicted FI by the fuzzy model, ranged from 0.01 g to 1.10 g, and the average deviation was 0.41 g. The average error (AE) and coefficient of determination (R²) found were 2.22% and 0.93, respectively. Therefore, the low values of SD, AE and high values R² indicate that the fuzzy model can be applied to estimate feed intake of Japanese quails.


Assuntos
Animais , Comportamento Alimentar , Coturnix , Ingestão de Alimentos , Ração Animal , Temperatura , Lógica Fuzzy
3.
Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-219898

Resumo

Os efeitos do aumento da temperatura decorrente das mudancas climaticas globais estao diretamente relacionados a sobrevivencia dos peixes e, portanto, com sua mortalidade natural (M). Este parametro e um dos mais importantes na avaliacao de estoques pesqueiros e considerar as incertezas nas estimativas de M e fundamental para o sucesso do gerenciamento desses estoques. Alem disso, os padroes encontrados nas incertezas de M podem ser usados em abordagens mais holisticas, baseado nos agrupamentos de especies com diferentes caracteristicas de historia de vida. Para modelar matematicamente essas incertezas, utilizou-se a Teoria dos Conjuntos Fuzzy para avaliar os efeitos do aumento da temperatura sobre M e, consequentemente, sobre o Rendimento por Recruta (Y/R) de peixes com diferentes estrategias de vida, considerando os cenarios do IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Os modelos gerados confirmaram que o aumento da temperatura ocasiona um aumento em M e uma diminuicao no Y/R para todas as especies, entre o cenario atual e o cenario mais pessimista do IPCC. Alem disso, especies com caracteristicas de historia de vida oportunistas foram as que apresentam maior aumento de M, diminuicao de Y/R e maiores incertezas de M e Y/R. Tambem foram estimados intervalos com possibilidades de rendimento maximo sustentavel (MSY) e suas respectivas mortalidades por pesca (FMSY), fornecendo pontos de referencia biologicos (PRB) para a gestao pesqueira. As especies com caracteristicas de historia de vida oportunistas apresentaram maior variacao na diminuicao de MSY. Como essas especies sao mais propensas ao risco, por apresentar maior incerteza, recomenda-se cenarios mais conservadores na escolha de PRBs para essas especies. Portanto, o presente estudo contribuiu para o gerenciamento pesqueiros abordando as incertezas inerentes aos efeitos das mudancas climaticas globais e no gerenciamento de estoques baseado nos agrupamentos de especies com diferentes caracteristicas de historia de vida.


The effects of the increase in temperature due to global climate changes are directly related to fish survival and, therefore, with their natural mortality (M). This parameter is one of the most important in the fish stocks assement and considering the uncertainties in the estimates of M is fundamental for the success of the management of these stocks. In addition, the patterns found in the uncertainties of M can be used in more holistic approaches, based on groupings of species with different characteristics of life history. To mathematically model these uncertainties, the Fuzzy Set Theory was used to evaluate the effects of the temperature increase on M and, consequently, on the Recruit Yield (Y / R) of fish with different life strategies, considering the scenarios of the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). The generated models confirmed that the increase in temperature causes an increase in M and a decrease in Y / R for all species, mainly comparing the current scenario and the most pessimistic scenario of the IPCC. In addition, species with opportunistic life history characteristics were those with the greatest increase in M, decrease in Y / R and highest uncertainties in M and Y / R. Intervals with maximum sustainable yield possibilities (MSY) and their respective fishing mortality (FMSY) were also estimated, providing biological reference points (PRB) for fisheries management. Species with opportunistic life history characteristics showed greater variation in decreasing MSY. As these species are more prone to risk, due to their greater uncertainty, more conservative scenarios are recommended when choosing PRBs for these species. Therefore, the present study contributed to fisheries management by addressing the uncertainties inherent in the effects of global climate change and in stock management based on groupings of species with different characteristics of life history.

4.
Ci. Rural ; 42(1)2012.
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: vti-707680

Resumo

Cloacal temperature (CT) of broiler chickens is an important parameter to classify its comfort status; therefore its prediction can be used as decision support to turn on acclimatization systems. The aim of this research was to develop and validate a system using the fuzzy set theory for CT prediction of broiler chickens. The fuzzy system was developed based on three input variables: air temperature (T), relative humidity (RH) and air velocity (V). The output variable was the CT. The fuzzy inference system was performed via Mamdani's method which consisted in 48 rules. The defuzzification was done using center of gravity method. The fuzzy system was developed using MAPLE® 8. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of CT was 0.13°C. The proposed fuzzy system was found to satisfactorily predict CT based on climatic variables. Thus, it could be used as a decision support system on broiler chicken growth.


A temperatura cloacal (TC) de frangos de corte é um importante parâmetro para classificar a sua condição de conforto, portanto, a sua predição pode ser usada no suporte à decisão de acionamento de sistemas de climatização. Objetivou-se com a presente pesquisa desenvolver e validar um sistema, utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy para predição da TC de frangos de corte. O sistema fuzzy foi desenvolvido com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar (T), umidade relativa (UR) e velocidade do ar (V), tendo, como variável de saída, a TC. A inferência fuzzy foi realizada por meio do método tipo Mamdani, que consistiu na elaboração de 48 regras e a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade. O sistema fuzzy foi desenvolvido no ambiente computacional MAPLE® 8. Resultados experimentais, usados para a validação, mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos de TC foi de 0,13°C. O sistema fuzzy proposto prediz satisfatoriamente a TC com base nas variáveis climáticas, podendo ser utilizado como suporte à decisão em sistemas de criação de frangos de corte.

5.
Artigo em Inglês | LILACS-Express | VETINDEX | ID: biblio-1478768

Resumo

Cloacal temperature (CT) of broiler chickens is an important parameter to classify its comfort status; therefore its prediction can be used as decision support to turn on acclimatization systems. The aim of this research was to develop and validate a system using the fuzzy set theory for CT prediction of broiler chickens. The fuzzy system was developed based on three input variables: air temperature (T), relative humidity (RH) and air velocity (V). The output variable was the CT. The fuzzy inference system was performed via Mamdani's method which consisted in 48 rules. The defuzzification was done using center of gravity method. The fuzzy system was developed using MAPLE® 8. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of CT was 0.13°C. The proposed fuzzy system was found to satisfactorily predict CT based on climatic variables. Thus, it could be used as a decision support system on broiler chicken growth.


A temperatura cloacal (TC) de frangos de corte é um importante parâmetro para classificar a sua condição de conforto, portanto, a sua predição pode ser usada no suporte à decisão de acionamento de sistemas de climatização. Objetivou-se com a presente pesquisa desenvolver e validar um sistema, utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy para predição da TC de frangos de corte. O sistema fuzzy foi desenvolvido com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar (T), umidade relativa (UR) e velocidade do ar (V), tendo, como variável de saída, a TC. A inferência fuzzy foi realizada por meio do método tipo Mamdani, que consistiu na elaboração de 48 regras e a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade. O sistema fuzzy foi desenvolvido no ambiente computacional MAPLE® 8. Resultados experimentais, usados para a validação, mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos de TC foi de 0,13°C. O sistema fuzzy proposto prediz satisfatoriamente a TC com base nas variáveis climáticas, podendo ser utilizado como suporte à decisão em sistemas de criação de frangos de corte.

6.
Piracicaba; s.n; 01/08/2005. 119 p.
Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-6137

Resumo

O objetivo geral desta pesquisa consiste na avaliação de diferentes sistemas de alojamento para matrizes gestantes, visando caracterizar aspectos quantitativos e qualitativos do ambiente e as variáveis que influenciam o sistema de produção, determinando as condições favoráveis ao melhor desempenho animal, baseada nas respostas ao ambiente de criação. O experimento foi realizado no período compreendido entre 04/01 e 11/03/2005, em uma propriedade de produção industrial de suínos, localizada no município de Elias Fausto, estado de São Paulo. A pesquisa foi desenvolvida no setor de gestação, com 24 matrizes primíparas, 12 fêmeas alojadas em baias individuais (T1) e 12 animais em baias coletivas (T2) e posteriormente na maternidade, onde foram quantificados os índices de produção dos leitões provenientes do estudo. O trabalho foi dividido basicamente em três etapas, em função da forma de avaliação dos dados: análise bioclimática; análise dos sistemas de produção; avaliação de sistemas inteligentes disponíveis, lógica fuzzy e redes neurais artificiais (RNAs) para o estudo de padrões de conforto térmico ambiental e predição dos índices zootécnicos, peso no nascimento e número de leitões mumificados, com base nos dados de temperatura ambiente e taxa respiratória das matrizes. A avaliação bioclimática foi realizada por meio do registro das variáveis meteorológicas (temperatura ambiente, umidade do ar, temperatura de globo negro e velocidade do vento) e ambientais (concentração de gases), na sala de gestação e no ambiente externo, possibilitando a caracterização da eficiência térmica, pelos índices de temperatura de globo e umidade (ITGU) e entalpia específica (h) e da condição de salubridade da instalação. A análise do sistema de produção teve, como variáveis respostas aos tratamentos avaliados, as relações comportamentais, os parâmetros fisiológicos e os índices zootécnicos. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com dois tratamentos e 67 blocos, e as médias, comparadas pelo teste de Tukey. As variáveis meteorológicas e ambientais apontam o sistema de confinamento em baias coletivas como aquele que permitu melhor condicionamento térmico natural às matrizes em gestação. Com relação à concentração de gases, os teores médios não superaram as concentrações consideradas críticas para as matrizes. Os parâmetros fisiológicos e os índices zootécnicos apresentaram valores mais adequados para o T2, assim como seu reflexo no desempenho da parição dos leitões. A avaliação comportamental, realizada pelo monitoramento por meio do registro de imagens de vídeo, apontou menor incidência de comportamentos resultantes do estresse ambiental, estereotipias e interações agressivas referentes ao estabelecimento de uma organização social no T2 comparativamente ao T1. O uso da teoria dos conjuntos fuzzy permitiu que se fizesse uma alusão entre os dados resultantes do trabalho experimental com os estabelecidos pela literatura, por intermédio de uma base de regras estabelecidas, para a determinação do conforto ambiental aplicado a matrizes na fase de gestação. O sucesso das redes neurais esteve diretamente relacionado com a sua alta versatilidade, permitindo as aproximações propostas neste trabalho para a predição dos índices zootécnicos


This study evaluated different housing systems for pregnant sows aiming to describe quantitative and qualitative aspects of environment, as well as variables that have effect on production system. The optimal conditions for animal performance improvement have been determined analyzing behavioral data took in breeding environment. Trial was carried out from january 4th to march 11th 2005 in a farm specialized in industrial production of pork, located in Elias Fausto City, São Paulo State. In gestation facility 24 gilts were allocated:12 in individual stalls (T1) and 12 in group housing (T2). Further, in farrowing housing, piglets were evaluated in relation to their production variables. Basicaly, this study was divided in three steps in function of the way chose for data analysis: bioclimatic analysis; analysis of the production systems; evaluation of the available intelligent systems: fuzzy logic and artificial neural nets (ANNs) for studing environmental thermal confort patterns and prediction of produtive indexes, birth weights and number of mummifed piglets, based on data of environmental temperature and sow respiratory rates. Bioclimatic evaluation was realized by registering metheorological variables (environmental temperature, air humidity, dark globe temperature and wind velocity) and environmental variables (concentration of gases) inside of parturition room and in external environment, which permitted to characterize thermal efficiency by indexes of globe temperature and humidity (IGTH) and specific enthalpy (h) and salubrious condition of facility. The analysis of production system had as variables the answers to treatments, the behavioral relationships, physiological parameters and productive indexes. Experimental design was randomized blocks with two treatments and 67 blocks. Means were compared by Tukey test. Metheorological and environmental variables indicated the confinement system in group-houses as that permitted the better natural thermal monitoring for pregnant gilts. In relation to concentration of gases, mean levels did not exceed the concentrations considered limitating for sows. Physiological parameters and productive indexes were more adequate in T2, which reflected in performance during parturition. Behavior evaluation, realized by image monitoring using video cameras, showed lower incidence of behaviors related to environmental stress, stereotypies and agressive interactions caused by social organization establishment within group-housing system. The fuzzy set theory permitted to compare experimental data with those reported in cientific papers through rules created for proportionating well-fare of sows during gestation period. The success of neural nets was directly related to it high versatility, wich allowed aproximating productive indexes for predictions proposed in this work

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