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Bibliographic Details
Main Author: M. Julia Flores
Format: Artículo científico
Language:es
Published: Asociación Española para la Inteligencia Artificial 2006
Subjects:
Online Access:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92502908
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Table of 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´&#305 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 a˜nos 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