Métodos de Caracterização de Genótipos de melão por Cluster Fuzzy
| dc.contributor.advisor | Melo, Stefeson Bezerra de | |
| dc.contributor.advisormail | stefeson@ufersa.edu.br | |
| dc.contributor.author | Costa, Hellen Vitória Araújo | |
| dc.contributor.referee1 | Melo, Stefeson Bezerra de | |
| dc.contributor.referee2 | Ramos, Cezar Augusto | |
| dc.contributor.referee3 | Lima, Elydmilla Dawilly Souza | |
| dc.coverage.spatial | Angicos | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-13T17:59:36Z | |
| dc.date.available | 2026-03-13T17:59:36Z | |
| dc.date.issued | 2025-12-09 | |
| dc.description.abstract | O estudo caracterizou 21 genótipos de melão amarelo cultivados em Mossoró e Baraúna utilizando o método de clusterização Fuzzy C-Means (FCM) para agrupar os materiais com base em nove características dos frutos. Três classes foram formadas, mostrando que os genótipos se agrupam principalmente por características do fruto, e não apenas pelo ambiente de cultivo. As variáveis mais importantes na definição dos grupos foram o diâmetro longitudinal, o peso e o comprimento do fruto. A Classe 2 apresentou frutos maiores e mais doces, sendo a mais promissora para o mercado. O FCM mostrou-se eficiente para lidar com incertezas dos dados agrícolas e útil para apoiar programas de melhoramento genético do melão. | |
| dc.description.abstract2 | This study characterized 21 yellow melon genotypes cultivated in Mossoró and Baraúna using the Fuzzy C-Means (FCM) clustering method to group the materials based on nine fruit characteristics. Three classes were formed, showing that the genotypes cluster mainly by fruit characteristics, and not only by the growing environment. The most important variables in defining the groups were longitudinal diameter, weight, and fruit length. Class 2 presented larger and sweeter fruits, being the most promising for the market. FCM proved efficient in handling uncertainties in agricultural data and useful for supporting melon breeding programs. | |
| dc.description.physical | 14 f. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.bibliographicCitation | COSTA, Hellen Vitoria Araujo. Métodos de caracterização de genótipos de melão por Cluster Fuzzy. 2025. 14 f. TCC (Graduação) - Curso de Ciência e Tecnologia, Departamento de Ciências Exatas e Tecnologia da Informação, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Angicos, 2025. Disponível em: https://repositorio.ufersa.edu.br/home. Acesso em: 06 fev. 2026. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/15100 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro Multidisciplinar de Angicos - CMA | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Departamento de Ciências Exatas e Tecnologia da Informação | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.license | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA E TECNOLOGIA | |
| dc.subject.keyword | Análise de agrupamento fuzzy | |
| dc.subject.keyword | Qualidade de frutos | |
| dc.subject.keyword | Caracterização Morfologica | |
| dc.subject.keyword | Fuzzy cluster analysis | |
| dc.subject.keyword | Fruit quality | |
| dc.subject.keyword | Morphological characterization | |
| dc.title | Métodos de Caracterização de Genótipos de melão por Cluster Fuzzy | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |