Aplicación móvil recomendadora de planes alimenticios personalizados para la mejora de hábitos de alimentación de los estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería en Computación e Informática de la UNPRG
Descripción del Articulo
El presente proyecto de investigación tiene como objetivo general implementar una aplicación móvil recomendadora de planes alimenticios personalizados, para la mejora de hábitos de alimentación de los estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería en Computación e Informática de la UNPRG. Para...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2020 |
| Institución: | Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo |
| Repositorio: | UNPRG-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/8699 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12893/8699 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Aplicación móvil Planes alimenticios Sistema experto Lógica difusa Algoritmo heurístico http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 |
| Sumario: | El presente proyecto de investigación tiene como objetivo general implementar una aplicación móvil recomendadora de planes alimenticios personalizados, para la mejora de hábitos de alimentación de los estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería en Computación e Informática de la UNPRG. Para realizar este proyecto, se ha optado por utilizar dos metodologías: una para el desarrollo del sistema experto y otra, para la implementación de la aplicación móvil. El sistema experto ha sido desarrollado basado en las fases de la Metodología Buchanan: identificación, conceptualización, formalización, implementación, testeo y revisión del prototipo. La aplicación móvil ha sido implementada bajo los fundamentos de la Metodología Mobile – D, que cuenta con las siguientes fases: exploración, inicialización, producción, estabilización y pruebas. El sistema experto cuenta con dos módulos esenciales, que serán el “corazón” de éste: un módulo difuso y, un módulo de algoritmos heurísticos. El módulo difuso, ayudará a un mejor cálculo de las necesidades calóricas del usuario; mientras que el algoritmo heurístico, será el responsable de la distribución en la recomendación de los alimentos. El desarrollo del sistema experto ha sido utilizando lenguajes de programación como PHP y Python; para la aplicación móvil se ha utilizado el lenguaje Kotlin y; como Sistema Gestor de Base de Datos: MariaDB. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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