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dc.contributor.authorSantos, Matilde
dc.contributor.authorMendoza, Bernardo
dc.date.accessioned2020-02-06T12:10:35Z
dc.date.available2020-02-06T12:10:35Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationSantos, M., Mendoza, B. Identificación borrosa de un cultivo experimental. En Actas de las XXXIX Jornadas de Automática, Badajoz, 5-7 de Septiembre de 2018 (pp.888-893). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565.0888 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565es_ES
dc.identifier.isbn978-84-09-04460-3 (UEX)
dc.identifier.isbn978-84-9749-756-5 (UDC electrónico)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/24850
dc.description.abstract[Resumen] En el campo de la producción agrícola es importante contar con un modelo del sistema que permita anticipar las diferentes situaciones debidas a la variabilidad de las condiciones climáticas y la incertidumbre de los datos que se manejan. Una técnica que permite tratar esta problemática es la lógica borrosa. En este trabajo, partiendo de datos registrados de un cultivo experimental de Maralfalfa en la Granja del Cabildo de Gran Canaria, se propone un modelo de reglas borrosas obtenido mediante el método de Wang-Mendel para estimar la producción de materia seca de este cultivo. Los resultados se han comparado con una regresión lineal. El modelo borroso obtenido se ajusta bien a los datos reales disponibles, lo que permitiría su uso para la predicción de la cosechaes_ES
dc.description.abstract[Abstract] In the agricultural field it is important to have a model of the crop production in order to forecast possible situations due to the variability of the weather conditions and the uncertainty in the measures. One technique that allows us to deal with this problem is fuzzy logic. In this work, based on real data obtained from an experimental crop of Elephant Grass in the Gran Canaria Cabildo Farm, a fuzzy model is obtained by the Wang-Mendel method to estimate the dry matter production of this crop. The results have been compared with a linear regression. The fuzzy model is well adjusted to the available real data, thus it can be used for the prediction of the harvest.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherÁrea de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Extremaduraes_ES
dc.relation.hasversionhttp://hdl.handle.net/10662/8748
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565.0888es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/*
dc.subjectAgricultura de precisiónes_ES
dc.subjectLógica fuzzyes_ES
dc.subjectIdentificación de sistemases_ES
dc.subjectMaralfalfa (Pennisetum Purpureum)es_ES
dc.subjectModelo borrosoes_ES
dc.subjectPrecision agriculturees_ES
dc.subjectFuzzy logices_ES
dc.subjectSystems identificationes_ES
dc.subjectElephant Grass (Pennisetum Purpureum)es_ES
dc.subjectFuzzy modeles_ES
dc.titleIdentificación borrosa de un cultivo experimentales_ES
dc.title.alternativeFuzzy Identification of an Experimental Cropes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.startPage888es_ES
UDC.endPage893es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565.0888
UDC.conferenceTitleXXXIX Jornadas de Automáticaes_ES


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