Diseño de un agente inteligente basado en una red neuronal artificial supervisada. Validación en un dominio botánico
Artificial Neural Networks (ANN) were created to simulate the components and functions of the human brain. The properties of ANN enable problems apply in pattern recognition and classification, as they are able to discover no apparent relationships between variables, and both give meaning to data. A...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa
2021
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I10-R359-article-331952021-09-20T14:43:43Z Diseño de un agente inteligente basado en una red neuronal artificial supervisada. Validación en un dominio botánico Mariño, Sonia I. Primorac, Carlos R. intelligent agents smart techniques artificial neural networks recognition systems identification botanical applications domains. agentes inteligentes técnicas inteligentes redes neuronales artificiales sistemas de reconocimiento aplicaciones en dominios botánicos identificación Artificial Neural Networks (ANN) were created to simulate the components and functions of the human brain. The properties of ANN enable problems apply in pattern recognition and classification, as they are able to discover no apparent relationships between variables, and both give meaning to data. An intelligent agent whose performance is monitored element models of RNA is described. Validation was applied to the automatic identification of three plant species of Rollinia: R. salicifolia, R. emarginata and R. rugulosa. The constructed and validated models are presented, and the one selected from the best results obtained by evaluating the Mean Square Error and the percentage of errors, this was incorporated into the intelligent agent. The agent consists of a user interface to ensure its use. The proposal may be adapted to other knowledge’s domains. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) se crearon para simular los componentes y las funciones del cerebro humano. Las propiedades de las RNA permiten aplicarlas en problemas de reconocimiento de patrones y clasificación, dado que son capaces de descubrir relaciones no aparentes entre variables, y por la tanto, dan significado a los datos. Se describe un agente inteligente cuyo elemento de desempeño son modelos supervisados de RNA. Su validación se aplicó para la identificación automática de tres especies vegetales del género Rollinia: R. salicifolia, R. emarginata y R. rugulosa. Se presentan los modelos construidos, validados, y aquel seleccionado a partir de los mejores resultados obtenidos mediante la evaluación del Error Cuadrático Medio y del porcentaje de los errores, éste se incorporó al agente inteligente. El agente consta de una interfaz de usuario a fines de asegurar su uso. La propuesta podrá adaptarse a otros dominios de conocimiento. ARK CAICYT: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s18539777/w7ehe0kze Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa 2021-05-29 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf text/html https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/33195 Revista de la Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa; Vol. 29 Núm. 49 (2021): MAYO 1853-9777 0329-7322 spa https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/33195/33662 https://revistas.unc.edu.ar/index.php/epio/article/view/33195/35152 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
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