Simulación en la identificación de mirtáceas basado en redes neuronales artificiales supervisadas
Resumen
Modelar y simular el conocimiento de los especialistas es un
área de constante interés científico-tecnológico. En dominios botánicos
se aplican tecnologías de la Inteligencia Artificial para apoyar la
identificación de especies vegetales, como una estrategia para afrontar
complejos procesos decisorios. La Minería de Datos abarca una
diversidad de técnicas entre ellas las basadas en tecnologías de la
Inteligencia Artificial, como son las Redes Neuronales Artificiales. En el
trabajo se proponen y evalúan algunas soluciones inferenciales
sustentadas en modelos conexionistas supervisados, como una
alternativa de apoyo a la toma de decisiones en la identificación
taxonómica. Finalmente, se justifican los resultados obtenidos en las
simulaciones y se proponen futuras líneas de trabajo. Modeling and simulating the knowledge of specialists, is a
constant area of scientific and technological interest. In botanical
domains technologies are applied in order to support the identification of
plant species, as a strategy to deal with complex decision-making
processes. The Data Mining covers a range of techniques including
those based on the Artificial Intelligence technologies, such as Artificial
Neural Networks. In the paper some connectionism supervised models
are proposed and evaluated, as an alternative to decision-making
support in the taxonomic identification. Finally, the results of simulations
are justified and some future lines are proposed.
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