Una red neuronal backpropagation aplicada a la MicroHistolog?

• Autores: L. Larcher, R. Costaguta
• Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 8, Nº. 23, 2004, págs. 105-109
• Idioma: español
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  • En Argentina la actividad caprina ha sido desde siempre patrimonio de numerosos productores minifundistas, constituyéndose en fuerte componente de las economías regionales. En general, se trata de un sistema de subsistencia debido a que los productores involucrados pertenecen al sector del minifundio con menores recursos. Identificar la composición botánica de la dieta y su variación en el tiempo juegan un papel importante desde la perspectiva de producción de ganado caprino, ya que conocer la dieta es fundamental para corregir las deficiencias nutricionales producidas por la alimentación con forraje nativo, permitiendo diseñar estrategias de manejo tanto del forraje como del estado nutricional del animal. Usualmente, el técnico microcopista es quien a partir del análisis de fragmentos epidérmicos reconoce características de las células contenidas e identifica las especies vegetales ingeridas. Así, la microhistología, que es una de las técnicas mas frecuentemente utilizadas, resulta una tarea complicada puesto que implica el conocimiento de un amplio numero de especies y de caracteres histologicos, dependiendo su éxito en gran medida del entrenamiento y experiencia del técnico que realiza la tarea. En este articulo se presenta una red neuronal del tipo backpropagation inicialmente entrenada para reconocer.