1. Universidad Antonio Nariño
  2. Tesis y disertaciones académicas
  3. Maestrías
  4. Maestría en Instrumentación y automatización
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorErazo Ordoñez, Christian Camilo-
dc.creatorOrtiz Daza, Camilo Andrés-
dc.date.accessioned2021-11-03T16:02:27Z-
dc.date.available2021-11-03T16:02:27Z-
dc.date.created2021-06-10-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5156-
dc.description.abstractLate blight (Phythottora Infestas) is a disease that seriously affects potato crops, causing a negative impact on the farmer's economy. This project will generate a computational tool called NeuroPI - 2105 based on a convolutional neural network created by the author, which classifies two types of leafs that are; healthy and sick. The network has been trained with 1304 images from the PlantVillage database, 304 of them correspond to healthy leaves, the remainder being attributed to late blight. The training algorithm has used the Adam gradient descent, the cross-entropy error function, and backpropagation, in order to adjust the synaptic weights and threshold levels in the network.es_ES
dc.description.tableofcontentsEl tizón tardío (Phythottora Infestas) es una enfermedad que afecta seriamente a los cultivos de papa, propiciando un impacto negativo en la economía del agricultor. Este proyecto permitió construir una herramienta computacional llamada NeuroPI – 2105 basada en una red neuronal convolucional creada por el autor, misma que clasifica dos tipos de folios que son; sanos y enfermos. La red ha sido entrenada con 1304 imágenes de la base de datos PlantVillage, 304 de ellas corresponden a hojas sanas, siendo el restante atribuidas al tizón tardío. El algoritmo de entrenamiento ha empleado el gradiente descendente Adam, la función del error de entropía cruzada y la backpropagation, con el fin de ajustar los pesos sinápticos y los niveles de umbral en la red.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectTizón Tardíoes_ES
dc.subjectHerramienta Computacionales_ES
dc.subjectRedes Neuronales Convolucionaleses_ES
dc.subjectMatlabes_ES
dc.subject.ddc633es_ES
dc.titleDesarrollo de una herramienta computacional basada en redes neuronales para el diagnóstico del tizón tardío en cultivos de papaes_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Maestriaes_ES
dc.publisher.programMaestría en Instrumentación y Automatizaciónes_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordLate Blightes_ES
dc.subject.keywordComputational Tooles_ES
dc.subject.keywordConvolutional Neural Networkses_ES
dc.subject.keywordMatlabes_ES
dc.type.spaTesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitation[1] Finagro, «El Momento del Agro,» 30 Octubre 2020. [En línea]. Available: https://www.finagro.com.co/noticias/el-momento-del-agro.es_ES
dc.source.bibliographicCitation[2] Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, «minagricultura,» Marzo 2019. [En línea]. Available: https://sioc.minagricultura.gov.co/Papa/Documentos/2019-03- 31%20Cifras%20Sectoriales.pdf.es_ES
dc.source.bibliographicCitation[3] Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, «Minagricultura,» Junio 2020. [En línea]. Available: https://sioc.minagricultura.gov.co/Papa/Documentos/2020-06- 30%20Cifras%20Sectoriales.pdf.es_ES
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dc.source.bibliographicCitation[5] H. Torres, «Cipotato.org,» Mayo 2002. [En línea]. Available: http://cipotato.org/wpcontent/uploads/2002/05/002485-1.pdf.es_ES
dc.source.bibliographicCitation[6] W. Pérez y G. Forbes, «fao.org,» julio 2011. [En línea]. Available: http://www.fao.org/3/as407s/as407s.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitation[7] T. -Y. Lee, J. -Y. Yu, Y. -C. Chang y J. -M. Yang, «Health Detection for Potato Leaf with Convolutional Neural Network,» de 2020 Indo – Taiwan 2nd International Conference on Computing, Analytics and Networks (Indo-Taiwan ICAN), 2020.es_ES
dc.source.bibliographicCitation[8] F. Liu y Z. Xiao, «Disease Spots Identification of Potato Leaves in Hyperspectral Based on Locally Adaptive 1D-CNN,» de 2020 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computer Applications (ICAICA), 2020.es_ES
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dc.source.bibliographicCitation[10] A. Anton, S. Rustad, G. Shidik y A. Syukur, «Classification of Tomato Plant Diseases Through Leaf Using Gray-Level Co-occurrence Matrix and Color Moment with Convolutional Neural Network Methods,» de Smart Trends in Computing and Communications: Proceedings of SmartCom 2020., Singapore, Springer, 2020.es_ES
dc.description.degreenameMagíster en Instrumentación y Automatizaciónes_ES
dc.description.degreelevelMaestríaes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaes_ES
dc.audienceEspecializadaes_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula11912024424es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Sures_ES
dc.description.degreetypeMonografíaes_ES
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