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dc.contributor.advisorTuest a Monteza, Víctor Alexci
dc.contributor.authorOlano Chávez, Wilfredo Cristóbal
dc.date.accessioned2020-01-23T20:16:49Z
dc.date.available2020-01-23T20:16:49Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/6553
dc.description.abstractLa producción de mangos en el Per ú constituye una fuente muy impor tante en la economía. El uso de sistemas de clasificación automática todavía no se aplica ampliamente para apoyar la producción y distr ibución la cual es realizada por una persona considerada exper ta. Así que el objetivo de este trabajo es implementar una técnica no destr uctiva para automatizar el procedimiento de la clasificación de los mangos según su estado de madurez utilizando el sensor de color RGB TCS3200 para la extracción de las caracter ísticas de color. El conjunto de datos se recolectó en fases verde, semi maduro y maduro. A continuación, se realiza el preprocesamiento de los datos el cual consiste en conver tir las muestras RGB al modelo de color CIE L*a*b* para trabajar con datos semejantes a como el ser humano percibe el color. La extracción de caracter ísticas de color cor responde a la intensidad dominante del canal cromático (a*), la saturación (C*), el tono (h*) y la diferencia total del color ( ∆ E) del canal domínate croma (a*) del modelo de color CIE L*a*b*; las cuales describen la característica del color del mango. La clasificación se realiza utilizando los algoritmos supervisados Árbol de decisión y k-vecinos más cercanos (k-NN). Los resultados obtenidos se dan a partir de la técnica de validación cruzada k-fold la cual especifica que el árbol de decisión generó una exactitud promedio de (94%, 93%, 76%, 60%) y k-NN (100%, 97%, 67%, 48%) respectivamente en un tiempo de rendimiento que varía entre 0.64 y 0.74 milisegundos.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectClasificación automáticaes_PE
dc.subjectcaracterística de colores_PE
dc.subjecttécnica no destructivaes_PE
dc.subjectárbol de decisiónes_PE
dc.subjectk-Vecino más cercano (k-NN)es_PE
dc.subjectvalidación cruzada k-foldes_PE
dc.titleAlgoritmos de clasificación para determinar el estado de madurez del fruto de mangoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.discipline612076es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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