Redes neuronales artificiales, una herramienta útil para el procesamiento de datos de cosecha

dc.contributor.advisorGustabello Cogle, Robby
dc.contributor.authorPeláez Toledo, Aldo
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2019-09-09T13:48:27Z
dc.date.available2019-09-09T13:48:27Z
dc.date.issued2019-06-15
dc.description.abstractEn este trabajo se aborda la sistematización de los elementos teórico-conceptuales que definen a las redes neuronales artificiales, y su aplicación a datos de cosecha de la combinada cañera CASE IH A8000. La arquitectura que se utiliza es el perceptrón multicapa con retropropagación, además se experimenta con el método de Levenberg-Marquardt. Los resultados obtenidos en los softwares WEKA y Matlab demuestran la factibilidad de la aplicación de las redes neuronales a datos de cosecha.en_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/11336
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Automática y Sistemas Computacionalesen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectRedes Neuronales Artificialesen_US
dc.subjectCosecha de la Combinada Cañera CASE IH A8000en_US
dc.subjectProcesamiento de Datosen_US
dc.titleRedes neuronales artificiales, una herramienta útil para el procesamiento de datos de cosechaen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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