SIMULACIÓN EN LA IDENTIFICACIÓN DE MIRTACEAS BASADO EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES SUPERVISADAS
Modelar y simular el conocimiento de los especialistas es un área de constante interés científico-tecnológico. En dominios botánicos se aplican tecnologías de la Inteligencia Artificial para apoyar la identificación de especies vegetales, como una estrategia para afrontar complejos procesos decisori...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/24351 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Modelar y simular el conocimiento de los especialistas es un área de constante interés científico-tecnológico. En dominios botánicos se aplican tecnologías de la Inteligencia Artificial para apoyar la identificación de especies vegetales, como una estrategia para afrontar complejos procesos decisorios. La Minería de Datos abarca una diversidad de técnicas entre ellas las basadas en tecnologías de la Inteligencia Artificial, como son las Redes Neuronales Artificiales. En el trabajo se proponen y evalúan algunas soluciones inferenciales sustentadas en modelos conexionistas supervisados, como una alternativa de apoyo a la toma de decisiones en la identificación taxonómica. Finalmente, se justifican los resultados obtenidos en las simulaciones y se proponen futuras líneas de trabajo. |
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