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Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas
(Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales., 2016)
Centra modelos predictivos basados en redes neuronales destinados a pronosticar datos históricos de lluvia observados para la toma de desiciones. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorarse en numerosos ...
Reconocimiento de patrones en campos aleatorios de Markov mediante modelos bayesianos para la agricultura de precisión
(Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales., 2016)
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.