Desarrollo de un sistema experto que permita dar apoyo a la nutrición de aves en la granja avícola “Milton Mario” en el cantón Saquisilí provincia de Cotopaxi.


Abstract:

El presente proyecto de investigación está orientado al desarrollo de un sistema experto que permita dar apoyo a la nutrición de aves en granjas avícolas, enfocada para funcionar como una herramienta de ayuda para avicultores. El desarrollo de la presente investigación se conforma de 4 etapas fundamentales: La primera etapa consta de determinar el comportamiento del sistema y conocer las bases necesarias para su implementación a partir del análisis de las necesidades. En la segunda etapa se lleva a cabo el diseño de la arquitectura del sistema para obtener un mejor entendimiento de la estructura. La tercera etapa cosiste en el desarrollo y codificación del proyecto según lo establecido por la metodología Mobile-D y Buchanan, así como también en la implementación de los componentes estructurales (bases de datos, base de conocimiento, motor de inferencia, modelo pbkp_redictivo e interfaz de usuario). Finalmente, en la cuarta etapa se ejecutan las pruebas al sistema con el fin de examinar si se cumple con todos los requerimientos planteados en la primera fase, de igual manera se efectúa una valoración de eficacia de la pbkp_redicción brindada por este software haciendo uso de métricas de evaluación denominada matriz de confusión. Obteniendo como resultado final el desarrollo de un sistema experto que permita dar apoyo a la nutrición de aves en granjas avícolas, sistematizando el procesamiento del diagnóstico alimenticio animal de una manera manual a un procedimiento inteligente. Optimizándose el tiempo de respuesta entre el método tradicional de diagnóstico alimentico y el aplicativo desarrollado en un 75.55%, es decir el sistema experto desarrollado en la presente investigación permite obtener la misma asesoría técnica de un experto humano, pero si la necesidad de que esté presente y cobre un bkp_redito económico por sus servicios prestados. Aumentando la calidad de los productos de la granja debido a la eficiencia del 98.33% entre el método tradicional y el sistema planteado en esta investigación.

Año de publicación:

2021

Keywords:

  • MATRIZ DE CONFUSIÓN
  • COMPONENTE SOFTWARE
  • Alimentación avícola
  • MODELO PREDICTIVO
  • APRENDIZAJE SUPERVISADO

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Inteligencia artificial
  • Ciencia agraria

Áreas temáticas:

  • Ganadería