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

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Martínez Martínez, Víctor
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2016
País:España
Institución:Universidad de Valladolid
Repositorio:UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid
OAI Identifier:oai:uvadoc.uva.es:10324/16709
Acceso en línea:https://doi.org/10.35376/10324/16709
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/16709
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Redes neuronales (Informática)-Aplicaciones industriales
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spelling Artificial neural networks applied to the resolution of regression and classification multivariate analysis problems in the agricultural and the industrial fieldsMartínez Martínez, VíctorRedes neuronales (Informática)-Aplicaciones industrialesEl 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.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaGómez Gil, JaimeAguiar Pérez, Javier ManuelUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación2016info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://doi.org/10.35376/10324/16709http://uvadoc.uva.es/handle/10324/16709reponame:UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolidinstname:Universidad de ValladolidEspañolinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/oai:uvadoc.uva.es:10324/167092026-06-13T12:44:47Z
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