%0 Conference Proceedings
%@holdercode {isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S}
%@tertiarymark Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
%@nexthigherunit 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
%@resumeid
%@resumeid 8JMKD3MGP5W/3C9JHH2
%B Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 32.
%X Este artigo visa mostrar um método de redução de atributos, baseado em técnicas de inteligência artificial para a realização de previsão de precipitação sazonal sobre dados de reanálise. A metodologia usa a Teoria dos Conjuntos Aproximativos para extrair informações relevantes dos dados, visando reduzir os esforços computacionais na realização dos estudos de previsão climática.
%@mirrorrepository sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
%T Mineração de Dados Meteorológicos pela Teoria dos Conjuntos Aproximativos para Aplicação na Previsão de Precipitação Sazonal
%@electronicmailaddress juliana.anochi@lac.inpe.br
%@electronicmailaddress demisio@lac.inpe.br
%@secondarytype PRE CN
%8 8 a 11 de setembro
%@usergroup administrator
%@usergroup juliana.anochi@lac.inpe.br
%@group LAC-CTE-INPE-MCT-BR
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%@e-mailaddress juliana.anochi@lac.inpe.br
%3 278_JulianaAnochi_AnaisCNMAC.pdf
%@issn 1984-820X
%2 sid.inpe.br/mtc-m19/2010/09.02.12.19.15
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
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%P 204 - 210
%4 sid.inpe.br/mtc-m19/2010/09.02.12.19
%D 2009
%A Anochi, Juliana Aparecida,
%A Silva, José Demisio Simões da,
%C Cuiabá-MT
%@area COMP