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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 ...
Aplicación en agricultura de precisión de esquemas actuales de reconocimiento visual
(Universidad Nacional de Córdoba Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales., 2018)
En esta tesis se aplican modelos de clasificación de imágenes como son vectores de Fisher y redes neuronales convolucionales a problemas de agricultura de precisión, como la clasificación de especies de plantas, variedades ...