Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/20.500.14076/3152
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Sotelo Villena, Juan Carlos | - |
dc.contributor.author | Aliaga Geldres, Daniel Eduardo Ysaías | - |
dc.creator | Aliaga Geldres, Daniel Eduardo Ysaías | - |
dc.creator | Aliaga Geldres, Daniel Eduardo Ysaías | - |
dc.date.accessioned | 2017-06-07T22:56:05Z | - |
dc.date.available | 2017-06-07T22:56:05Z | - |
dc.date.issued | 2005 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14076/3152 | - |
dc.description.abstract | La capacidad de aprendizaje de las Redes Neuronales ha hecho que encuentren muchas áreas en donde pueden ser aplicables, especialmente en la resolución de problemas pertenecientes a la ciencia e ingeniería. En el presente proyecto de tesis ha quedado plenamente demostrado el potencial de esta tecnología en la rama de las Ciencias Biológicas. Este proyecto ha tenido la finalidad de contar con una aplicación móvil que, en base a Redes Neuronales, sirva para la identificación y reconocimiento de plantas cactáceas en el campo de trabajo, el cual es un trabajo imprescindible para la determinación del estado de nuestros ecosistemas en el Perú. Para ello se ha tenido que pasar por una etapa de investigación, en la que primero, se recogieron conceptos básicos de Taxonomía Vegetal a fin de tener una mayor familiaridad con los términos que los biólogos utilizan, así como la problemática que afrontan en su labor Luego se determinó un gran problema que afrontan los biólogos al realizar su trabajo de campo relacionado con la identificación de especímenes. A continuación, se focalizó el estudio de esta problemática en las plantas Cactáceas por considerarlo una de las familias de plantas más representativas y de mayor beneficio potencial para nuestro país. Así mismo se tuvo que realizar un estudio sobre las técnicas usadas para la construcción de sistemas inteligentes mediante Redes Neuronales para así estar en la capacidad de determinar el tipo de modelo que mejor se ajustará a los requerimientos del sistema deseado. Finalmente se tuvo investigar cómo las tecnologías móviles pueden ofrecer la solución ideal para requerimientos que involucren trabajo en campo, así como las metodologías de desarrollo que se ofrecen, eligiendo finalmente la metodología provista por la empresa Microsoft. Una vez realizada toda la investigación de por medio, se pudo tener un panorama total sobre la problemática de estudio y en base a esto realizar el Análisis y Diseño de la solución. Para ello se siguió de forma estricta la metodología Orientada a Objetos la cual permite plasmar de una manera metódica y ordenada los requerimientos, así como la solución del sistema deseado. De esta forma se pudo definir dos subsistemas necesarios para la solución: Un subsistema para el mantenimiento de la información, el cual fue implementado como una aplicación Web, y, un subsistema para el reconocimiento de los especímenes, el cual se implementó como una aplicación móvil. Precisamente en la etapa de Implementación y Pruebas se procedió con la programación de ambos subsistemas y el análisis de los resultados de las pruebas de los mismos, con lo cual se pudo determinar las fortalezas y debilidades que tiene el sistema completo. El resultado final: un sistema con las características de un sistema experto que proporcione al usuario la opción de realizar, mediante un proceso de planteamiento de alternativas sobre las características de la planta, la identificación del género y la subfamilia a la que pertenece. | es |
dc.description.uri | Tesis | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es |
dc.source | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.source | Repositorio Institucional - UNI | es |
dc.subject | Redes neuronales | es |
dc.subject | Plantas cactáceas | es |
dc.subject | Taxonomía vegetal | es |
dc.title | Desarrollo de una aplicación móvil en base a redes neuronales para el reconocimiento de plantas cactáceas | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas | es |
thesis.degree.level | Título Profesional | es |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es |
thesis.degree.program | Ingeniería | es |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería de Sistemas |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
aliaga_gd.pdf | 9,02 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons
Indexado por:
![Indexado por](/image/indexado.png)