Modelo neuro-simbólico para la estimación de la producción de pienso en cooperativas agrícolas

  1. González González, David
Supervised by:
  1. Juan Francisco Gálvez Gálvez Director
  2. Rosalía Laza Fidalgo Director

Defence university: Universidade de Vigo

Fecha de defensa: 29 November 2010

Committee:
  1. Buenaventura Clares Rodríguez Chair
  2. Florentino Fernández Riverola Secretary
  3. Pedro Villar Castro Committee member
  4. Fernando Díaz Gómez Committee member
  5. Luis Jiménez Linares Committee member

Type: Thesis

Teseo: 309272 DIALNET

Abstract

En este trabajo se presenta un sistema neuro-simbólico para la estimación de la producción de pienso en cooperativas agrícolas de forma automática. Es un trabajo de investigación aplicado a la empresa, que permite trasladar al trabajo real de campo de la empresa lo obtenido en la investigación. se vio con los datos aportados por la empresa que los sistemas de razonamiento basado en casos pdrían adaptarse a las necesidades señaladas, pero no son suficientes para alcanzar el objetivo final. Estos sistemas de razonamiento basado en casos se han utilizado conjuntamente con varias redes neuronales para formar un sistema híbrido que nos permita realizar la estimación de la producción de pienso de forma satisfactoria. Las redes neuronales se utilizan principalmente en la fase de adaptación del sistema de razonamiento. La justificación de las hipótesis defendidas y las decisiones tomadas con respecto a los diferentes algoritmos y combinaciones se hace en forma práctica al trabajo diario. Los resultados a partir de los experimentos realizados con el modelo propuesto se comparan con los obtenidos en años anteriores por la empresa, lo que permite la realización de un análisis cuantitativo y cualitativo de la eficacia del sistema desarrollado. Por último y a la vista de los resultados obtenidos tras las experimentación realizada se concluye que la utilización de diferentes redes neuronales en la fase de adaptación de un sistema de razonamiento basado en casos de especial interés para realizar previsiones a futuro del comportamiento de tendencias de consumo en las industrias ganaderas.