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dc.contributor.advisorSalazar Serván, Segundo Ramón
dc.contributor.authorMasgo Ventura, Heling Kristtel
dc.contributor.authorVergaray Jauregui, Cesar Manuel
dc.date.accessioned2024-04-04T15:39:58Z
dc.date.available2024-04-04T15:39:58Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14077/3790
dc.description.abstractEl café es unos de los productos más comercializables a nivel mundial y en el Perú es el primer producto agrícola de exportación, la región Amazonas se ubica como una de las primeras regiones en producción de café. Por tanto, es un cultivo de gran importancia. Pero como en toda producción agrícola existen enfermedades y plagas que perjudican el producto y muchas veces son tardías su diagnóstico y detección. El desconocimiento de estas enfermedades o plagas trae como consecuencia pérdidas de los cultivos en su totalidad o una desmejora de la calidad del producto final. Debido a toda esta problemática se realizó la presente investigación, desarrollando e implementando un Sistema Experto (SE) con reconocimiento de imágenes, basado en Inteligencia Artificial (IA), con el objetivo de brindar eficiencia al reconocer al patógeno encontrado en los cultivos de café. Para el desarrollo del sistema se usó la metodología propuesta por Joseabel Cegarra y Johan Ortigoza usada para trabajar con sistemas expertos. Se detectaron tres enfermedades en las plantaciones de café, Antracnosis, Ojo de gallo y la Roya, donde como resultados finales se obtuvo un nivel de eficiencia del 92% del Sistema Experto en detección de las enfermedades de la Roya con un 91%, Ojo de gallo con un 94% y la Antracnosis con un 92%.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonases_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectSistema expertoes_PE
dc.subjectCafées_PE
dc.subjectReconocimiento de imágeneses_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.titleSistema experto basado en reconocimiento de imágenes y reglas para el diagnóstico de plagas cafeteras.es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es_PE
renati.advisor.dni09606298
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0009-0002-5228-0748es_PE
renati.author.dni75422321
renati.author.dni77062119
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorSanta Cruz Acosta, Roberto Carlos
renati.jurorPérez Astonitas, Roberto
renati.jurorRíos Campos, Carlos Alberto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas. Facultad de Ingeniería de Sistemas y Mecánica Eléctricaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE


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