Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura

El proceso de diagnóstico mediante criterios y métodos complementarios es un arte muy complejo aplicado a la identificación de la enfermedad responsable del padecimiento o la estimación del riesgo de las complicaciones. El diagnóstico, tanto humano como animal y vegetal, es una tarea que requiere pr...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Valdivieso Duarte, Joseline Alfonsina (author)
Format: bachelorThesis
Sprache:spa
Veröffentlicht: 2021
Schlagworte:
Online Zugang:http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20941
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
_version_ 1858355771047149568
author Valdivieso Duarte, Joseline Alfonsina
author_facet Valdivieso Duarte, Joseline Alfonsina
author_role author
collection Repositorio Universidad Politécnica Salesiana
dc.contributor.none.fl_str_mv Quiroz Martinez, Miguel Angel
dc.creator.none.fl_str_mv Valdivieso Duarte, Joseline Alfonsina
dc.date.none.fl_str_mv 2021-09-16T17:49:11Z
2021-09-16T17:49:11Z
2021
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20941
dc.language.none.fl_str_mv spa
dc.rights.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Politécnica Salesiana
instname:Universidad Politécnica Salesiana
instacron:UPS
dc.subject.none.fl_str_mv DIAGNOSTICO FITOSANITARIO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REDES NEURONALES
SISTEMAS EXPERTOS
MINERÍA DE DATOS
BASES DE DATOS
dc.title.none.fl_str_mv Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
description El proceso de diagnóstico mediante criterios y métodos complementarios es un arte muy complejo aplicado a la identificación de la enfermedad responsable del padecimiento o la estimación del riesgo de las complicaciones. El diagnóstico, tanto humano como animal y vegetal, es una tarea que requiere precisión, dada la importancia que puede tener una decisión equivocada. Gracias al desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación y a los inagotables avances de la informática, el diagnóstico fitosanitario en la agricultura, en la actualidad, se basa en las aplicaciones de la inteligencia artificial, que ve como referencia en varias de sus principales técnicas, así como en los sistemas expertos, la lógica difusa, las redes neuronales, la minería de datos.
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id UPS_08bb2d43d7d576fa65229d29ea92d891
instacron_str UPS
institution UPS
instname_str Universidad Politécnica Salesiana
language spa
network_acronym_str UPS
network_name_str Repositorio Universidad Politécnica Salesiana
oai_identifier_str oai:dspace.ups.edu.ec:123456789/20941
publishDate 2021
reponame_str Repositorio Universidad Politécnica Salesiana
repository.mail.fl_str_mv .
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Politécnica Salesiana - Universidad Politécnica Salesiana
repository_id_str 1737
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/
spelling Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agriculturaValdivieso Duarte, Joseline AlfonsinaDIAGNOSTICO FITOSANITARIOINTELIGENCIA ARTIFICIALREDES NEURONALESSISTEMAS EXPERTOSMINERÍA DE DATOSBASES DE DATOSEl proceso de diagnóstico mediante criterios y métodos complementarios es un arte muy complejo aplicado a la identificación de la enfermedad responsable del padecimiento o la estimación del riesgo de las complicaciones. El diagnóstico, tanto humano como animal y vegetal, es una tarea que requiere precisión, dada la importancia que puede tener una decisión equivocada. Gracias al desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación y a los inagotables avances de la informática, el diagnóstico fitosanitario en la agricultura, en la actualidad, se basa en las aplicaciones de la inteligencia artificial, que ve como referencia en varias de sus principales técnicas, así como en los sistemas expertos, la lógica difusa, las redes neuronales, la minería de datos.The diagnostic process using complementary criteria and methods is a very complex art applied to identifying the disease responsible for the condition or estimating the risk of complications. Diagnosis, both human, animal and plant, is a task that requires precision, given the importance that a wrong decision can have. Thanks to the development of information and communication technologies and the inexhaustible advances in information technology, phytosanitary diagnosis in agriculture is currently based on the applications of artificial intelligence, which it sees as a reference in several of its main techniques, as well as expert systems, fuzzy logic, neural networks, data mining.Quiroz Martinez, Miguel Angel2021-09-16T17:49:11Z2021-09-16T17:49:11Z2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20941spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Politécnica Salesianainstname:Universidad Politécnica Salesianainstacron:UPS2021-09-16T17:49:16Zoai:dspace.ups.edu.ec:123456789/20941Institucionalhttps://dspace.ups.edu.ec/Institución privadahttps://www.ups.edu.ec/https://dspace.ups.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:17372021-09-16T17:49:16Repositorio Universidad Politécnica Salesiana - Universidad Politécnica Salesianafalse
spellingShingle Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
Valdivieso Duarte, Joseline Alfonsina
DIAGNOSTICO FITOSANITARIO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REDES NEURONALES
SISTEMAS EXPERTOS
MINERÍA DE DATOS
BASES DE DATOS
status_str publishedVersion
title Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
title_full Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
title_fullStr Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
title_full_unstemmed Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
title_short Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
title_sort Estudio comparativo de las técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades en la agricultura
topic DIAGNOSTICO FITOSANITARIO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
REDES NEURONALES
SISTEMAS EXPERTOS
MINERÍA DE DATOS
BASES DE DATOS
url http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20941