Evaluador inteligente de daño fenológico en la planta de trigo
El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo y los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos, se propone una nueva forma...
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Universidad Autonoma del Estado de Mexico
2019
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oai:doaj.org-article:c6b23184f84148368fa98664fb907db32021-11-11T14:46:40ZEvaluador inteligente de daño fenológico en la planta de trigo1405-02692395-8782https://doi.org/10.30878/ces.v26n3a7https://doaj.org/article/c6b23184f84148368fa98664fb907db32019-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10459650007https://doaj.org/toc/1405-0269https://doaj.org/toc/2395-8782El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo y los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos, se propone una nueva forma de evaluación del cultivo que permita pronosticar el daño probable por etapa fenológica por medio de una red neuronal artificial entrenada con datos históricos del comportamiento climático global e impacto fenológico. Un sistema de resultados interpreta la salida y constituye la interfaz de usuario. La propuesta fue validada y mostró su capacidad de generalización alcanzando alta precisión de 84%, por lo que se considera adecuada.Silvia Soledad Moreno GutiérrezAlfredo Toriz PalaciosSócrates López PérezJorge Alberto Ruiz VanoyeUniversidad Autonoma del Estado de Mexicoarticleredes neuronales artificialesestrategia tecnológicafenología del trigoevaluacióncambio climáticoScienceQSocial SciencesHENCiencia Ergo Sum, Vol 26, Iss 3, p 64 (2019) |
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El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo y los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos, se propone una nueva forma de evaluación del cultivo que permita pronosticar el daño probable por etapa fenológica por medio de una red neuronal artificial entrenada con datos históricos del comportamiento climático global e impacto fenológico. Un sistema de resultados interpreta la salida y constituye la interfaz de usuario. La propuesta fue validada y mostró su capacidad de generalización alcanzando alta precisión de 84%, por lo que se considera adecuada. |
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