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Ciência Rural

Print version ISSN 0103-8478

Abstract

NAAS, Irenilza de Alencar; QUEIROZ, Marcos Paulo Garcia; MOURA, Daniella Jorge de  and  BRUNASSI, Leandro dos Anjos. Estimativa de estro em vacas leiteiras utilizando métodos quantitativos preditivos. Cienc. Rural [online]. 2008, vol.38, n.8, pp. 2383-2387. ISSN 0103-8478.  http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782008000800048.

O Brasil é o sexto maior produtor de leite do mundo, sendo que essa produção cresce a uma taxa anual 4% superior aos demais países produtores. Parte desse aumento na produção de leite deve-se ao uso de diversas tecnologias desenvolvidas para o setor, principalmente, aquelas relacionadas à genética e ao manejo do rebanho. A detecção acurada do cio em vacas é um fator limitante na eficiência reprodutiva do rebanho leiteiro, sendo considerada uma das principais deficiências na reprodução bovina. Falha na identificação do estro com eficiência ocasiona perdas para o produtor. Métodos quantitativos preditivos, baseados em dados históricos e conhecimento especialista, permitem, a partir de uma base de dados organizada, a predição de padrões com baixa percentagem de erro. Este trabalho comparou a precisão das técnicas de estimativa de estro para vacas da raça Holandesa alojadas em galpão freestall, utilizando métodos quantitativos preditivos, por meio da interposição dos pontos intermediários provenientes de série histórica do rebanho. Uma base de regras foi formulada sendo que os valores dos pesos de cada afirmação pertencem a um intervalo de zero a um, e esses limites foram utilizados para gerar a função de pertinência Fuzzy, cuja saída era a predição de estro. Na etapa seguinte, foi aplicada a técnica de Data mining utilizando os parâmetros de movimentação, produção de leite, dias de lactação e comportamento de monta, sendo gerada uma árvore de decisão para analisar os parâmetros mais significativos na previsão de estro em vacas leiteiras. Os resultados indicaram que a presença de estro pode ser detectada com maior precisão usando a observação de movimentação das vacas (87%, erro estimado 4%) ou o comportamento de monta (78%, erro estimado 11%).

Keywords : modelagem preditiva; mineração de dados; lógica Fuzzy.

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