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dc.contributor.advisorGERRERO RIVERA, RUBEN%46328-
dc.contributor.advisorORTIZ MEDINA, JOSUE%270380-
dc.contributor.authorMATURINO BARRAZA, ARMANDO RAUL-
dc.creatorMATURINO BARRAZA, ARMANDO RAUL%1167072-
dc.date.accessioned2024-06-19T15:43:56Z-
dc.date.available2024-06-19T15:43:56Z-
dc.date.issued2024-05-22-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7914-
dc.descriptionEn esta tesis se detalla el diseño e implementación de una red neuronal en un sistema embebido de gama media para la clasificación de nutrientes de suelo agrícola, se rediseñó un espectrofotómetro para la determinación de la respuesta espectral de muestras de suelo agrícola. La caracterización del sensor se realizó mediante la herramienta webplotdigitizer de acuerdo con la información obtenida de la hoja de datos del fabricante, determinando la gráfica que relaciona la longitud de onda con la salida normalizada del sensor. Se construyó un dataset con la información de la respuesta espectral ingresándola en la plataforma Edge Impulse® con la cual se realizó el entrenamiento de una red neuronal con 600 épocas y una tasa de aprendizaje del 0.001 obteniendo un porcentaje de precisión de 83.3%, y una función de pérdida de 0.38 validando la identificación y clasificación de los diferentes tipos de suelo analizados.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otheraprendizaje automático, espectrografía, muestras de suelo, red neuronal, sistemas embebidoses_MX
dc.titleDetección mediante redes neuronales de macronutrientes del sustrato de invernaderoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorMARTINEZ RIVERA , JOSE ANTONIO%279485-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Durangoes_MX
Collection(s) :Maestría en Ingeniería

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