2026-05-05T21:35:41Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/167092021-06-23T20:11:48Zcom_10324_30605com_10324_894col_10324_41
Artificial neural networks applied to the resolution of regression and classification multivariate analysis problems in the agricultural and the industrial fields
Martínez Martínez, Víctor
Gómez Gil, Jaime
Aguiar Pérez, Javier Manuel
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
Redes neuronales (Informática)-Aplicaciones industriales
El principal objetivo de esta tesis es diseñar, implementar y evaluar modelos específicos basados en Redes Neuronales Artificiales (RNAs) para procesos agrícolas e industriales. Estos modelos considerarán un conjunto de variables diferente a los utilizados en la literatura científica, minimizarán el conocimiento previo incluido en su diseño y optimizarán su desempeño en términos de tiempo de procesado y de capacidad de cómputo.
La metodología propuesta en esta tesis se aplica a cinco procesos agrícolas e industriales: el proceso de curado de tabaco, el proceso de secado del pasto varilla (Panicum virgatum), el mantenimiento predictivo de una máquina, la evaluación de piezas de acero en una línea de producción y la detección temprana de enfermedades en plantas.
Los resultados obtenidos sugieren la idoneidad de las RNAs para resolver problemas multivariable de clasificación y regresión tanto en problemas de ámbito agrícola o industrial como en problemas similares de otros ámbitos.
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
2016-04-08T06:20:59Z
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2016
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/16709
b1733618
10.35376/10324/16709
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