Determinación del contenido de cadmio en granos de cacao mediante la aplicación de redes neuronales e imágenes hiperespectrales

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dc.contributor.advisorIpanaqué Alama, Williames
dc.contributor.authorCheca Roman, Keyla Virginiaes
dc.contributor.otherUniversidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.es
dc.coverage.spatialPerúes
dc.date.accessioned2023-01-24T05:24:30Z
dc.date.available2023-01-24T05:24:30Z
dc.date.issued2023-01-24es
dc.date.submitted2022-12es
dc.description.abstractLos objetivos de esta tesis se centran en investigar la aplicabilidad de las imágenes hiperespectrales y de las metodologías inteligencia artificial para determinar el contenido de cadmio en granos de cacao seco. La investigación se concentra en implementar metodologías de Machine Learning, Deep Learning combinadas con imágenes hiperespectrales y análisis químico para predecir el contenido de cadmio en muestras de granos de cacao. Con tal fin se aplicaron las metodologías de Machine Learning: Regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) y Regresión de vectores de soporte (SVR) y de Deep Learning, Perceptrón multicapa (MLP) con retropropagración. Además, se usaron los algoritmos de selección de bandas debido a la gran multicolinealidad de las variables de entrada: Algoritmo de proyecciones sucesivas (SPA) y Muestreo Reponderado Adaptativo Competitivo (CARS). Finalmente, se destaca la superioridad del modelo CARS-MLP para encontrar las bandas espectrales que contienen la información crucial para la predicción del contenido de cadmio. Se concluye que el estudio evidencia la gran capacidad de las imágenes hiperespectrales para la determinación de contenido de cadmio aplicando modelos de Machine Learning y Deep Learning. Los resultados obtenidos de los modelos propuestos demuestran la aplicabilidad de esta metodología confiable, rápida y basada en métodos no destructivos y supone una oportunidad para utilizarse en la práctica para la determinación del contenido de cadmio en granos de cacao secos. Asimismo se concluye que los algoritmos de selección de bandas espectrales SPA y CARS lograron destacables desempeños haciendo uso de parte de la información espectral de la muestra, ya que mejoraron significativamente la precisión de los modelos de MLP al combinarse con estos algoritmos.es
dc.description.sponsorshipEste trabajo fue financiado por el Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica (Fondecyt - Perú) en el marco del esquema de financiamiento “Becas de Mentorías María Reiche 2021-01 [número de contrato E053-2021-PROCIENCIA].es
dc.format.extent2,37 MBes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.identifier.citationCheca, K. (2022). Determinación del contenido de cadmio en granos de cacao mediante la aplicación de redes neuronales e imágenes hiperespectrales (Tesis para optar el título de Ingeniera Mecánico-Eléctrica). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Mecánico-Eléctrica. Piura, Perú.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11042/5801
dc.languageEspañoles
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Piuraes
dc.publisher.countryPEes
dc.relation.publishversion1es
dc.relation.requiresAdobe Readeres
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.holderKeyla Virginia Checa Romanes
dc.rights.licenseCreative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacionales
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad de Piuraes
dc.sourceRepositorio Institucional Pirhua - UDEPes
dc.subjectCacao -- Contaminación -- Investigacioneses
dc.subjectCadmio -- Efectoses
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial) -- Aplicacioneses
dc.subject.ddc629.8es
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03es
dc.titleDeterminación del contenido de cadmio en granos de cacao mediante la aplicación de redes neuronales e imágenes hiperespectraleses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
renati.advisor.dni06422494
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4039-4422es
renati.author.dni71306785
renati.discipline713076es
renati.jurorChinguel Arrese, César Albertoes
renati.jurorManrique Silupú, José Josées
renati.jurorIpanaqué Alama, Williames
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánico-Eléctricaes
thesis.degree.grantorUniversidad de Piura. Facultad de Ingenieríaes
thesis.degree.nameIngeniera Mecánico-Eléctricaes
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