Generación de un modelo mediante el uso de redes neuronales artificiales para la detección de mastitis en vacas lecheras del INTA Estación Experimental Agropecuaria Rafaela

El presente informe corresponde al Trabajo Final de Grado de la carrera Ingeniería en Informática de la Universidad Católica de Santiago del Estero, Departamento Académico Rafaela. El objetivo del trabajo era facilitar la detección de mastitis en vacas lecheras del Instituto Nacional de Tecnología A...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Ferrero, Mariano
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2014
Materias:
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
inteligencia artificial
Connectionism and neural nets
redes neuronales
mastitis
perceptón multicapa
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42051
http://43jaiio.sadio.org.ar/proceedings/EST/7_727-2553-1-DR.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El presente informe corresponde al Trabajo Final de Grado de la carrera Ingeniería en Informática de la Universidad Católica de Santiago del Estero, Departamento Académico Rafaela. El objetivo del trabajo era facilitar la detección de mastitis en vacas lecheras del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria Estación Experimental Agropecuaria Rafaela, utilizando herramientas de software, más específicamente, redes neuronales artificiales. La presencia de mastitis en vacas lecheras es uno de los eventos sanitarios con mayor incidencia en los rodeos de la Argentina. La enfermedad tiene como principal característica, luego de un período de tiempo, la disminución en los volúmenes de producción, causando pérdidas económicas. El trabajo incluye una descripción y justificación del problema abordado, desarrollo del marco teórico, marco metodológico y las distintas fases que permitieron construir y entrenar diversos modelos de redes neuronales. En la etapa final se realizó dicho entrenamiento con distintas redes del tipo Perceptrón Multicapa, alcanzando diversos resultados. El mejor rendimiento se obtuvo a partir de la selección de aquellos animales que se encontraban en su primer tercio de lactancia, utilizando 25 neuronas en la capa oculta y una segmentación de los conjuntos de estimación, validación y prueba de 80%, 10% y 10% respectivamente.
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