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  1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
  2. Tesis de Posgrado
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  4. Instituto Tecnológico de Colima
  5. MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
  6. MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

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dc.contributor.authorGarcía Alcalá, Isis S.-
dc.creatorGarcía Alcalá, Isis S. %934468-
dc.date.accessioned2021-07-11T06:34:09Z-
dc.date.available2021-07-11T06:34:09Z-
dc.date.issued2020-08-14-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1499-
dc.descriptionActualmente, la enfermedad conocida como la Sigatoka Negra es el principal problema fitosanitario que afecta la producción de este frutal en el país, así como en América Central, Sudamérica y el Caribe, generando pérdidas que abarcan dese 50 hasta 100% del producto. Para ayudar a mantener el control de calidad del banano, se propone la realización de un sistema de procesamiento digital de imágenes utilizando redes neuronales, para la identificación de Sigatoka Negra en el cultivo del plátano.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titlePROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES UTILIZANDO REDES NEURONALES PARA IDENTIFICAR LA SIGATOKA NEGRA EN EL CULTIVO DEL PLÁTANOes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGarcía Díaz, Noel %292758-
dc.contributor.directorGarcía Virgen, Juan %435602-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Colimaes_MX
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