Modelo para detección de Xanthomonas campestris aplicando técnicas de machine learning mejoradas mediante algoritmos de optimización.

Barón Velandia, JulioLeal Lara, Daniel David2022-11-282022-11-282022-05-23http://hdl.handle.net/11349/30518Esta propuesta se centra en la elaboración de un modelo que permita la detección temprana de la enfermedad Xanthomonas Campestris aplicando técnicas de Machine Learning, caracterizadas por su alta interpretabilidad, mejoradas mediante algoritmos de optimización, permitiendo identificar de manera precisa el estado de una planta (Sana o enferma), con el objeto de que los agricultores puedan tomar acciones tempranas reduciendo el impacto que genera la enfermedad en la presentación y rendimiento del cultivo.This proposal focuses on the elaboration of a model that allows the early detection of the Xanthomonas Campestris disease by applying Machine Learning techniques, characterized by their high interpretability, improved by means of optimization algorithms, allowing to accurately identify the state of a plant (Healthy or diseased), so that farmers can take early action reducing the impact generated by the disease in the presentation and yield of the crop.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Algoritmos de optimizaciónAnálisis de imágenesAprendizaje automáticoEnfermedad Xanthomonas campestrisModelo para detección de Xanthomonas campestris aplicando técnicas de machine learning mejoradas mediante algoritmos de optimización.masterThesisMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasXanthomonasXanthomonas campestrisAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Sistemas difusosPatología vegetalOpenAccessModel for detection of Xanthomonas campestris applying machine learning techniques improved by optimization algorithms.Optimization algorithmsImage analysisXanthomonas campestris deseaseMachine learningAbierto (Texto Completo)