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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad de los Andes
2015
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=507550628003 |
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Inhaltsangabe:
- Redes neuronales artificiales para estimar el contenido de nitrógeno en plantas leguminosas Anna Gabriela Pérez Ronald Rodríguez Maldonado Stancho Pavlov Francklin Rivas Echeverría Ingeniería NGR232 Rhizobium fluorescencia redes neuronales Vigna unguiculata En este trabajo se presenta una aplicación en reconocimiento de patrones, utilizando redes neuronales artificiales para analizar señales de fluorescencia clorofílica (FC), con el fin de identificar y clasificar grupos de plantas de Vigna unguiculata (L.) Walp (fríjol) cultivadas en medios hidropónicos que contenían diferentes cantidades de nitrógeno (N) y las señales de fluorescencia de otro grupo de plantas cuyas semillas fueron inoculadas antes de su germinación con la bacteria Rhizobium variedad NGR232. Previo al entrenamiento neuronal se realizó un exhaustivo análisis estadístico multivariante, con la finalidad de detectar diferencias en los vectores de medias de los medios de cultivo y reducir el número de variables o puntos de las curvas de fluorescencia. El objetivo principal de este trabajo es desarrollar una herramienta para identificar la carencia de N en plantas de fríjol y otras leguminosas de mayor producción en agricultura. 2015 artículo científico 1316-7081 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=507550628003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=5075 Ciencia e Ingeniería application/pdf Universidad de los Andes Ciencia e Ingeniería (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.36