Diseño y desarrollo de red neuronal artificial para el reconocimiento de patrones en el proceso industrial del arándano azul de calidad de no exportación producido en la región Valles del Estado de Jalisco

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dc.contributor.advisorSánchez-Carrillo, Felipe
dc.contributor.authorAldrete-Olvera, Román
dc.date.accessioned2023-03-23T19:52:45Z
dc.date.available2023-03-23T19:52:45Z
dc.date.issued2022-12
dc.descriptionA partir de la problemática identificada en la Región Valles del Estado de Jalisco acerca de la generación de una cantidad considerable de arándano azul (Vaccinium corymbosum L) que se segrega por no cumplir con los parámetros de calidad para su exportación, pero que conserva las características de inocuidad para su procesamiento industrial, se desarrolló un código de programación en el software MATLAB® R2022a que facilitará la toma de decisiones en una planta de procesamiento que la sociedad rural AgroImagen SPR de RL de CV pretende construir por etapas en el mediano plazo. Este código de programación se compone a su vez de una red neuronal para reconocimiento de patrones capaz de clasificar lotes de materia prima en cuatros distintas categorías a partir de parámetros fisicoquímicos de entrada fáciles de determinar, que permiten estimar (de manera implícita) rangos de concentraciones de antocianinas que están ligados a su vez a los procesos de transformación más convenientes, de forma tal que los residuos que puedan generarse en estos procesos puedan ser aprovechados para la obtención del compuesto antioxidante previamente mencionado. La prueba de concepto, realizada sobre la red neuronal de reconocimiento de patrones a partir de datos experimentales reales determinados en distintos lotes de arándano azul arrojó niveles de precisión de entre el 72.28% y el 82.25% para la categoría principal estimada por el algoritmo. Debido a la naturaleza bibliográfica de los datos utilizados para el desarrollo de la herramienta de inteligencia artificial incorporada al código de programación, se ha establecido que los niveles de precisión obtenidos son bastante aceptables y que podrán mejorarse mediante la generación de nuevos datos dentro de la organización y mediante el fortalecimiento de una red de valores con organizaciones interesadas en el procesamiento y extracción de antocianinas a partir de los residuos derivados del procesamiento de la frutilla.es_MX
dc.identifier.citationAldrete-Olvera, R. (2022). Diseño y desarrollo de red neuronal artificial para el reconocimiento de patrones en el proceso industrial del arándano azul de calidad de no exportación producido en la región Valles del Estado de Jalisco. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ingeniería de Productos y Procesos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/8734
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherITESOes_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectMachine Learninges_MX
dc.subjectMATLABes_MX
dc.subjectRedes Neuronales Artificialeses_MX
dc.subjectInteligencia Artificiales_MX
dc.titleDiseño y desarrollo de red neuronal artificial para el reconocimiento de patrones en el proceso industrial del arándano azul de calidad de no exportación producido en la región Valles del Estado de Jaliscoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_MX

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