Reconocimiento de patrones en campos aleatorios de Markov mediante modelos bayesianos para la agricultura de precisión

Baumgartner, Josef

dc.contributor.advisor	Pucheta, Julián
dc.contributor.author	Baumgartner, Josef
dc.date.accessioned	2016-08-31T14:22:08Z
dc.date.available	2016-08-31T14:22:08Z
dc.date.issued	2016
dc.identifier	T DCI 3868 Ba
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11086/3628
dc.description	Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2016	es
dc.description.abstract	Trata novedoso modelos matemáticos capaces de analizar e interpretar datos relacionados a la agricultura. Estos datos pueden ser macroscópico, como imágenes digitales o microscópicos, como sensores de humedad de suelos.	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales.
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/	*
dc.subject	Agricultura
dc.subject	Algoritmos
dc.title	Reconocimiento de patrones en campos aleatorios de Markov mediante modelos bayesianos para la agricultura de precisión	es
dc.type	doctoralThesis	es