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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2006
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92502908 |
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| _version_ | 1866817314998976512 |
|---|---|
| author | M. Julia Flores |
| author_facet | M. Julia Flores |
| contents | Selección genética para la mejora de la raza ovina manchega mediante técnicas de Minería de Datos M. Julia Flores José A. Gámez Juan L. Mateo José M. Puerta Ingeniería a de datos Miner´ı modelos bayesianos La estimaci´on del m´erito o valor gen´etico (Breeding value en ingl´es) juega un papel muy importante enel Esquema de Selecci´on de la Raza Ovina Manchega (ESROM), el cual comenz´o hace quince anos con elobjetivo de mejorar las cifras en cuanto a la producci´on de la oveja manchega. En el esquema ESROM elvalor gen´etico se estima cada semestre empleando el modelo de evaluaci´on gen´etica BLUP. En este trabajoestudiamos el uso de t´ecnicas de miner´ıa de datos para obtener una clasificaci´on de dicho valor gen´etico(modelo predictivo). Igualmente, se intentar´a aplicar t´ecnicas de aprendizaje de redes Bayesianas que captenel modelo y las relaciones entre los distintos factores influyentes en la determinaci´on del m´erito gen´etico(modelo descriptivo).Nuestro objetivo no es por supuesto el de sustituir el uso de BLUP para el esquema de selecci´on ESROM,sino al contrario, pretendemos aprender tanto con t´ecnicas supervisadas como no supervisadas de aquellosresultados obtenidos mediante la metodolog´ıa BLUP. Adem´as, a partir de los modelos aprendidos podremosextraer informaci´on preliminar sobre el valor gen´etico de un animal, que puede resultar de gran utilidad. Seemplear´an t´ecnicas de clasificaci´on con el fin de identificar buenos (subconjuntos de) predictores. 2006 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92502908 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.29 Vol.10 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_92502908 |
| language | es |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Asociación Española para la Inteligencia Artificial |
| spellingShingle | Selección genética para la mejora de la raza ovina manchega mediante técnicas de Minería de Datos M. Julia Flores Ingeniería a de datos Miner´ı modelos bayesianos Selección genética para la mejora de la raza ovina manchega mediante técnicas de Minería de Datos M. Julia Flores José A. Gámez Juan L. Mateo José M. Puerta Ingeniería a de datos Miner´ı modelos bayesianos La estimaci´on del m´erito o valor gen´etico (Breeding value en ingl´es) juega un papel muy importante enel Esquema de Selecci´on de la Raza Ovina Manchega (ESROM), el cual comenz´o hace quince anos con elobjetivo de mejorar las cifras en cuanto a la producci´on de la oveja manchega. En el esquema ESROM elvalor gen´etico se estima cada semestre empleando el modelo de evaluaci´on gen´etica BLUP. En este trabajoestudiamos el uso de t´ecnicas de miner´ıa de datos para obtener una clasificaci´on de dicho valor gen´etico(modelo predictivo). Igualmente, se intentar´a aplicar t´ecnicas de aprendizaje de redes Bayesianas que captenel modelo y las relaciones entre los distintos factores influyentes en la determinaci´on del m´erito gen´etico(modelo descriptivo).Nuestro objetivo no es por supuesto el de sustituir el uso de BLUP para el esquema de selecci´on ESROM,sino al contrario, pretendemos aprender tanto con t´ecnicas supervisadas como no supervisadas de aquellosresultados obtenidos mediante la metodolog´ıa BLUP. Adem´as, a partir de los modelos aprendidos podremosextraer informaci´on preliminar sobre el valor gen´etico de un animal, que puede resultar de gran utilidad. Seemplear´an t´ecnicas de clasificaci´on con el fin de identificar buenos (subconjuntos de) predictores. 2006 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92502908 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.29 Vol.10 |
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| topic | Ingeniería a de datos Miner´ı modelos bayesianos |
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