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Applying fuzzy logic to estimate the parameters of the length-weight relationship

Bitar, S. D.; Campos, C. P.; Freitas, C. E. C..
Braz. J. Biol.; 76(3)2016.
Artigo em Inglês | VETINDEX-Express | ID: vti-744765

Resumo

Abstract We evaluated three mathematical procedures to estimate the parameters of the relationship between weight and length for Cichla monoculus: least squares ordinary regression on log-transformed data, non-linear estimation using raw data and a mix of multivariate analysis and fuzzy logic. Our goal was to find an alternative approach that considers the uncertainties inherent to this biological model. We found that non-linear estimation generated more consistent estimates than least squares regression. Our results also indicate that it is possible to find consistent estimates of the parameters directly from the centers of mass of each cluster. However, the most important result is the intervals obtained with the fuzzy inference system.
Resumo Empregamos três procedimentos matemáticos, regressão com mínimos quadrados ordinários com dados log-transformados, estimação não-linear e uma combinação de análise multivariada e lógica fuzzy para estimar os parâmetros da relação peso × comprimento para Cichla monoculus. Nosso objetivo foi apresentar uma abordagem alternativa que considere as incertezas inerentes ao modelo. Observamos que as estimativas da estimação não-linear foram mais consistentes que as obtidas por regressão linear sobre dados log-transformados. Nossos resultados também mostraram que é possível obter estimativas dos parâmetros diretamente dos centros de máximos formados dos grupos por uma análise de agrupamento k-means. No entanto, os resultados mais importantes foram os intervalos obtidos com o sistema de inferência fuzzy.
Biblioteca responsável: BR68.1