UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREDIÇÃO DE ESTRESSE EM OVELHAS PRENHAS
Resumen
Este trabalho teve como objetivo avaliar o estresse térmico na fase de gestação e maternidade na ovinocultura com o uso de RNA, com base em variáveis térmicas ambientais e fisiológicas de ovelhas gestantes. A pesquisa foi realizada no Centro Tecnológico de Ovinos (CTO) da Universidade Anhanguera Uniderp utilizando 30 matrizes alojadas em um piquete comum durante as fases de pré e pós gestação, onde foram classificados três indicadores de estresse em função da frequência respiratória (Leve, Moderado e Alto). Para tanto, foi implementada uma RNA Multilayer Perceptron com uma camada de entrada, uma oculta (com sete neurônios) e uma camada de saída, com função de ativação tangente hiperbólica e softmax. A temperatura ambiente do ar, a umidade relativa, e as temperaturas da pele, do corpo, da lã, da cabeça, a retal e a frequência respiratória foram consideradas variáveis de entrada. Como variável de saída foi considerada o estresse animal. Os resultados podem ser considerados satisfatórios, visto que a RNA apresentou erro de entropia cruzada de 2,337 e predições incorretas de 1,1% em predizer o nível de estresse térmico das ovelhas.
