Sistema inteligente para calificar alpacas en función su fibra fina

• Autor: Valcarcel Ascencios, Sergio Paulo
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2011
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/175
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/175
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales (Computación); Alpaca (Telas); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la secuencia de la cadena de valor de la fibra de alpaca,la medición es realizada por observación basada en el conocimiento tradicional. La valorización depende en muchos casos de la experiencia empírica, lo cual dificulta entender la riqueza intrínseca del hato.Dando como consecuencia vellonespoco sostenibles en el tiempo.La contribución principal, pretende comprender el potencial de las alpacas, no sólo por el diámetro de la fibra, sino por sus otras características, estandarizando criteriosa través de los estereotipos. Este trabajo está sustentado sobre publicaciones relacionadas a las características de la fibra en sus diferentes dimensiones, proponiendo una solución que permita asignar un valor característico en los individuos, que resulte equiparable entre su morfología y genética. Diseñando un modelo de redes neuronales artificiales y reglas de asociación, quehizo posible transformar la percepción de los expertos en un valor característico definida por una escala de calificación. Se realizaron diferentes ensayos experimentales en Cusco, Puno y Huancayo. Aplicando la prueba de Friedman, como método de comparación entre tres tratamientos. Se utilizó el estadístico (H0, α<0.05), como parámetro de decisión. Finalmente, el artefactorespondió en forma similar a los otros tratamientos, manteniendo el estándar de la NTP 231.300:2004 y elOFDA-100. Con cierto grado de madurez, este artefacto puede convertirse en referente nacional y ayudar a la toma de decisiones en estrategias de mejoramiento de la especie. -- Palabras clave: Redes Neuronales Artificiales, Reglas de asociación, Fibra Fina, OFDA