Simulación en la identificación de mirtáceas 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 deci...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/53129 |
| 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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