Santana Ching, IvánAlvarado Capó, YelenysMadruga Peláez, Alexandra2020-02-272020-02-272019-06-12https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/12435La automatización en el interior de las casas de cultivo posee una gran importancia, ya que garantiza precisión y fiabilidad. Una supervisión, medición y análisis de los aspectos físicos y fenómenos en dichas casas; mejora la gestión de los cultivos y la toma de decisiones. Con el propósito de lograr una correcta toma de decisiones, se puede realizar un modelado del riego en cultivo protegido para comprender mejor los cambios y condiciones climáticas que se produce dentro de ellas. El objetivo de este trabajo es diseñar un modelo de riego para el cultivo protegido del Solanum lycopersicum L., basado en la ingeniería del conocimiento y los mapas cognitivos difusos, que permita una estimación de variables de impacto productivo. Inicialmente se determinaron las variables y se confecciono un modelo inicial aplicando la ingeniería del conocimiento. Luego, se evaluó dicho modelo, el cual se decidió ajustar mediante el proceso de aprendizaje; utilizando el algoritmo del gradiente descendente. Por último, se valoró el modelo obtenido por los expertos y se realizó un análisis estadístico para la comparación entre el modelo inicial brindado por la ingeniería del conocimiento, y el obtenido por la biblioteca de software. Los resultados fueron diez variables involucradas en el riego del cultivo protegido de S. lycopersicum, que demostraron la efectividad de la ingeniería del conocimiento. La biblioteca de software logró un modelo de riego para el cultivo protegido de S. lycopersicum con un error cuadrático medio de 0,95 %. Los expertos valoraron el modelo de aceptable; ya que logró la estimación de variables de impacto productivo para ayudar en la toma de decisiones en la producción del S. lycopersicum. El análisis estadístico corroboró los excelentes resultados del modelo obtenido, pues presentó una buena correlación y concordancia los valores estimados con respecto a los reales de producción.esEste 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 LicenseMapas Cognitivos DifusosAutomatización de RiegoModelaciónThesis