El arroz es el cereal que más se cultiva en el Perú, por lo tanto, la industria molinera debe estar a la altura de la situación. Su valor comercial está directamente relacionado con el grado de calidad del producto, el cual se determina en base a un conjunto de componentes, tales como: granos rojos, tizosos totales, tizosos parciales, granos dañados, mezcla varietal contrastante, materia extraña y granos quebrados. Está investigación aborda la problemática de un molino de la ciudad de Ferreñafe, en dicha empresa, el análisis para determinar la calidad del arroz se realiza manualmente y en base a su experiencia, lo que trae consigo una estimación básica de su valor comercial, además de requerir una inversión considerable de tiempo para su clasificación. Ante esto se propuso una aplicación web que apoye el proceso de producción y que permita clasificar el arroz a partir de su calidad, sirviéndose de la inteligencia artificial. La solución se desarrolló siguiendo la metodología propuesta por Mariño y Primorac, así como Scrum. En cuanto a los objetivos, se logró identificar que el uso de redes neuronales resulta conveniente para resolver la problemática de esta investigación, asimismo, el modelo resultante fue evaluado mediante validación cruzada, al igual que empleando la métrica de “balanced accuracy”, de esta manera se alcanzó una precisión del 99.08% garantizando la fiabilidad de la implementación.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usat.edu.pe/oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/5541 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Lujan Piscoya, Jesus Fernando |
| Contributors | Iman Espinoza, Ricardo David |
| Publisher | Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, PE |
| Source Sets | Universidad Catolica Santo Toribio de Mogrovejo |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
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