1000 resultados para corporal index


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The fuzzy logic admits infinite intermediate logical values between false and true. With this principle, it developed in this study a system based on fuzzy rules, which indicates the body mass index of ruminant animals in order to obtain the best time to slaughter. The controller developed has as input the variables weight and height, and as output a new body mass index, called Fuzzy Body Mass Index (Fuzzy BMI), which may serve as a detection system at the time of livestock slaughtering, comparing one another by the linguistic variables "Very Low", "Low", "Average ", "High" and "Very High". For demonstrating the use application of this fuzzy system, an analysis was made with 147 Nellore beeves to determine Fuzzy BMI values for each animal and indicate the location of body mass of any herd. The performance validation of the system was based on a statistical analysis using the Pearson correlation coefficient of 0.923, representing a high positive correlation, indicating that the proposed method is appropriate. Thus, this method allows the evaluation of the herd comparing each animal within the group, thus providing a quantitative method of farmer decision. It was concluded that this study established a computational method based on fuzzy logic that mimics part of human reasoning and interprets the body mass index of any bovine species and in any region of the country.

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A lógica fuzzy admite infinitos valores lógicos intermediários entre o falso e o verdadeiro. Com esse princípio, foi elaborado neste trabalho um sistema baseado em regras fuzzy, que indicam o índice de massa corporal de animais ruminantes com objetivo de obter o melhor momento para o abate. O sistema fuzzy desenvolvido teve como entradas as variáveis massa e altura, e a saída um novo índice de massa corporal, denominado Índice de Massa Corporal Fuzzy (IMC Fuzzy), que poderá servir como um sistema de detecção do momento de abate de bovinos, comparando-os entre si através das variáveis linguísticas )Muito BaixaM, ,BaixaB, ,MédiaM, ,AltaA e Muito AltaM. Para a demonstração e aplicação da utilização deste sistema fuzzy, foi feita uma análise de 147 vacas da raça Nelore, determinando os valores do IMC Fuzzy para cada animal e indicando a situação de massa corpórea de todo o rebanho. A validação realizada do sistema foi baseado em uma análise estatística, utilizando o coeficiente de correlação de Pearson 0,923, representando alta correlação positiva e indicando que o método proposto está adequado. Desta forma, o presente método possibilita a avaliação do rebanho, comparando cada animal do rebanho com seus pares do grupo, fornecendo desta forma um método quantitativo de tomada de decisão para o pecuarista. Também é possível concluir que o presente trabalho estabeleceu um método computacional baseado na lógica fuzzy capaz de imitar parte do raciocínio humano e interpretar o índice de massa corporal de qualquer tipo de espécie bovina e em qualquer região do País.

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A lógica fuzzy admite infinitos valores lógicos intermediários entre o falso e o verdadeiro. Com esse princípio, foi elaborado neste trabalho um sistema baseado em regras fuzzy, que indicam o índice de massa corporal de animais ruminantes com objetivo de obter o melhor momento para o abate. O sistema fuzzy desenvolvido teve como entradas as variáveis massa e altura, e a saída um novo índice de massa corporal, denominado Índice de Massa Corporal Fuzzy (IMC Fuzzy), que poderá servir como um sistema de detecção do momento de abate de bovinos, comparando-os entre si através das variáveis linguísticas )Muito BaixaM, ,BaixaB, ,MédiaM, ,AltaA e Muito AltaM. Para a demonstração e aplicação da utilização deste sistema fuzzy, foi feita uma análise de 147 vacas da raça Nelore, determinando os valores do IMC Fuzzy para cada animal e indicando a situação de massa corpórea de todo o rebanho. A validação realizada do sistema foi baseado em uma análise estatística, utilizando o coeficiente de correlação de Pearson 0,923, representando alta correlação positiva e indicando que o método proposto está adequado. Desta forma, o presente método possibilita a avaliação do rebanho, comparando cada animal do rebanho com seus pares do grupo, fornecendo desta forma um método quantitativo de tomada de decisão para o pecuarista. Também é possível concluir que o presente trabalho estabeleceu um método computacional baseado na lógica fuzzy capaz de imitar parte do raciocínio humano e interpretar o índice de massa corporal de qualquer tipo de espécie bovina e em qualquer região do País.

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OBJECTIVE: To evaluate the growth and body composition of children and adolescents with type 1 diabetes mellitus (T1DM). SUBJECTS AND METHODS: A cohort of 44 patients with T1DM were followed up for approximately four years and compared with a control group. Weight, height, body mass index (BMI), body fat percentage (BF%), fat mass index, waist circumference (WC) and waist-height ratio were determined. RESULTS: In females, in the first evaluation, BF% was lower in patients than in controls, while in the second evaluation, mean WC was higher in patients than in controls. In males, height of the patients was lower in the first evaluation, while body mass index (BMI) was higher in the second one. We did not find any differences among the changes in height, weight and BMI z-scores and BF% or in the distribution of those z-scores between the two evaluations, in both groups. Multiple regression analysis found differences in BMI and waist-height ratio in both sexes and also in WC in females. CONCLUSION: The patients had adequate growth but showed discrepancy in their body composition during the study.

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OBJETIVO: Investigar fatores sociodemográficos, de risco ou de proteção para doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) que se associem ao aumento do índice de massa corporal (IMC) após os 20 anos de idade. MÉTODOS: Estudo transversal com 769 mulheres e 572 homens do Sistema Municipal de Monitoramento de Fatores de Risco para DCNT, 2005, Florianópolis, SC. O aumento do IMC foi definido em percentagem, pela diferença entre o IMC em 2005 e aos 20 anos. RESULTADOS: Desde os 20 anos, o aumento do IMC foi superior a 10% para a maioria dos indivíduos. Nas análises múltiplas, o aumento do IMC foi associado a aumento da idade, baixo nível educacional (mulheres), ser casado (homens), não trabalhar, baixo nível de percepção de saúde, pressão alta, colesterol/triglicerídeos elevados (homens), realização de dieta, sedentarismo e ex-tabagismo (mulheres). CONCLUSÕES: Estratégias de saúde para prevenir o ganho de peso em nível populacional devem considerar principalmente os fatores sociodemográficos.