Modelado de red neuronal artificial de rendimiento de tomate de invernadero y materia seca aérea
Autores: López-Aguilar, Kelvin; Benavides-Mendoza, Adalberto; González-Morales, Susana; Juárez-Maldonado, Antonio; Chiñas-Sánchez, Pamela; Morelos-Moreno, Alvaro
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Modelado de red neuronal artificial de rendimiento de tomate de invernadero y materia seca aérea
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Red neuronal
Simulación
Materia seca
Rendimiento de fruta fresca
Cultivo de tomate
Capas ocultas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas no lineales, como los sistemas biológicos, pueden ser simulados mediante técnicas de redes neuronales artificiales (ANN). Este estudio tiene como objetivo utilizar ANN para simular la materia seca aérea acumulada (hojas, tallos y frutos) y el rendimiento de frutos frescos de un cultivo de tomate.
Descripción
Los sistemas no lineales, como los sistemas biológicos, pueden ser simulados mediante técnicas de redes neuronales artificiales (ANN). Este estudio tiene como objetivo utilizar ANN para simular la materia seca aérea acumulada (hojas, tallos y frutos) y el rendimiento de frutos frescos de un cultivo de tomate.