Caracterización de variables utilizando inteligencia computacional para identificar alteraciones en la salud de bovinos
La detección de alteraciones de la salud de los animales mediante pruebas de laboratorio es un proceso complejo que implica relacionar diversas variables y factores clínicos de los individuos; por ello, en esta investigación se evaluaron técnicas de inteligencia computacional que contribuyeron a la...
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Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2015-01-01
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doaj-c1c3b2a3052e4a41995bcac6d0a8c4912020-11-25T02:31:39ZspaUniversidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia Ciencia y Agricultura0122-84202015-01-01121394710.19053/01228420.41123465Caracterización de variables utilizando inteligencia computacional para identificar alteraciones en la salud de bovinosEdgar Leonardo Sarmiento-Pacanchique0Oscar Iván Torres-Corredor1Javier Antonio Ballesteros-Ricaurte2Gustavo Cáceres-Castellanos3Profesional Independiente.Profesional IndependienteUniversidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.La detección de alteraciones de la salud de los animales mediante pruebas de laboratorio es un proceso complejo que implica relacionar diversas variables y factores clínicos de los individuos; por ello, en esta investigación se evaluaron técnicas de inteligencia computacional que contribuyeron a la identificación de patrones de comportamiento de las alteraciones detectadas en las pruebas de hemograma aplicadas en bovinos. Aunque diversos algoritmos de inteligencia computacional son utilizados en la solución de problemas médicos, no se encontró registro de investigaciones en procesos médicos veterinarios. Una vez hecha una minuciosa caracterización de las variables y la evaluación de las técnicas de inteligencia computacional, se determinó que el algoritmo que mejor se ajusta al propósito de análisis de datos planteado es FP-Growth.http://revistas.uptc.edu.co/revistas/index.php/ciencia_agricultura/article/view/4112Análisis de datosAlgoritmosSanidad animalFP-Growth |
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