Utilização da modelagem matemática (redes neurais artificiais) na classificação de autotetraploides de bananeira (Musa acuminata Colla)

Abstract

Objetivou-se desenvolver uma metodologia para possibilitar a classificação de plantas de bananeira submetidas à indução de duplicação cromossômica utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA). Os dados utilizados neste trabalho foram retirados de uma tese já apresentada, cujo autor estudou a correlação entre a massa fresca de discos foliares e o conteúdo de DNA. A RNA foi implementada com a função de classificação. A taxa de aprendizado e o termo momentum adotados foram respectivamente iguais a 0,01 e 0,2, o número de épocas de treinamento foi 1000. Esses valores foram determinados por meio de tentativa e erro. Para o treinamento, 90% das plantas foram utilizadas e, para validação, 10% do total de 114 autotetraploides produzidos artificialmente por meio de exposição ao antimitódico colchicina. A RNA classificou corretamente 10 das 11 amostras utilizadas para validação. A estatística Kappa foi de 63,33%, o que indica que a RNA pode ainda ser melhorada. A rede neural artificial do tipo Multi Layer Perceptron implementada é eficaz na pré-seleção de poliploides desejáveis de bananeira Tong Dok Mak.