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...
- 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
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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. |
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Barón Velandia, JulioLeal Lara, Daniel David2022-11-28T17:41:47Z2022-11-28T17:41:47Z2022-05-23http://hdl.handle.net/11349/30518Esta 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.This proposal focuses on the elaboration of a model that allows the early detection of the Xanthomonas Campestris disease by applying Machine Learning techniques, characterized by their high interpretability, improved by means of optimization algorithms, allowing to accurately identify the state of a plant (Healthy or diseased), so that farmers can take early action reducing the impact generated by the disease in the presentation and yield of the crop.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Algoritmos de optimizaciónAnálisis de imágenesAprendizaje automáticoEnfermedad Xanthomonas campestrisMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasXanthomonasXanthomonas campestrisAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Sistemas difusosPatología vegetalOptimization algorithmsImage analysisXanthomonas campestris deseaseMachine learningModelo para detección de Xanthomonas campestris aplicando técnicas de machine learning mejoradas mediante algoritmos de optimización.Model for detection of Xanthomonas campestris applying machine learning techniques improved by optimization algorithms.masterThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALPDFA RIUD MODELO PARA DETECCIÓN DE XANTHOMONAS CAMPESTRIS APLICANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING MEJORADAS MEDIANTE ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN.pdfPDFA RIUD MODELO PARA DETECCIÓN DE XANTHOMONAS CAMPESTRIS APLICANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING MEJORADAS MEDIANTE ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN.pdfLealLaraDanielDavid2022.pdfapplication/pdf3830720http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/30518/1/PDFA%20RIUD%20MODELO%20PARA%20DETECCI%c3%93N%20DE%20XANTHOMONAS%20CAMPESTRIS%20APLICANDO%20T%c3%89CNICAS%20DE%20MACHINE%20LEARNING%20MEJORADAS%20MEDIANTE%20ALGORITMOS%20DE%20OPTIMIZACI%c3%93N.pdf31531f1c45c74e12a594ab9410dbdfc8MD51open accessLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y 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