Artificial neural networks applied to the resolution of regression and classification multivariate analysis problems in the agricultural and the industrial fields

Abstract

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.