Modelo para detección de Xanthomonas campestris aplicando técnicas de machine learning mejoradas mediante algoritmos de optimización.

Esta propuesta se centra en la elaboración de un modelo que permita la detección temprana de la enfermedad Xanthomonas Campestris aplicando técnicas de Machine Learning, caracterizadas por su alta interpretabilidad, mejoradas mediante algoritmos de optimización, permitiendo identificar de manera pre...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30518
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/30518
Palabra clave:
Algoritmos de optimización
Análisis de imágenes
Aprendizaje automático
Enfermedad Xanthomonas campestris
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicas
Xanthomonas
Xanthomonas campestris
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Sistemas difusos
Patología vegetal
Optimization algorithms
Image analysis
Xanthomonas campestris desease
Machine learning
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:Esta propuesta se centra en la elaboración de un modelo que permita la detección temprana de la enfermedad Xanthomonas Campestris aplicando técnicas de Machine Learning, caracterizadas por su alta interpretabilidad, mejoradas mediante algoritmos de optimización, permitiendo identificar de manera precisa el estado de una planta (Sana o enferma), con el objeto de que los agricultores puedan tomar acciones tempranas reduciendo el impacto que genera la enfermedad en la presentación y rendimiento del cultivo.