ANÁLISIS DE DATOS BASADO EN TÉCNICAS DE BIG DATA Y DATA MINING PARA CULTIVOS EN INVERNADEROS

Karina Liseth Ponce Guevara, Universidad Técnica del Norte, Ibarra - Ecuador, 2017

El presente proyecto es una propuesta del uso de técnicas de Big Data y Data Minig (minería de datos) aplicados a cultivos de hortalizas en el invernadero de la granja “La Pradera”, con el objetivo de analizar los factores que influyen en el crecimiento de los cultivos, y determinar un modelo predictivo de la humedad del suelo.

Table 1. Factors that influence the growth of the crops

Tabla 1. Factores que influyen en los cultivos en invernaderos.

Interfaz Gráfica

VIDEO TUTORIAL DE LA HERRAMIENTA

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Y el artículo científico en el siguiente link:

Información Personal:

  • Karina Liseth Ponce Guevara
  • Ingeniera en Electrónica y Redes de Comunicación de la Universisad Técnica del Norte, Ibarra-Ecuador.
  • Master student in Computer Science, Universidade Federal de Pernambuco, Recife-Brasil.

Publicaciones:

  • Developments on solutions of the normalized-cut-clustering problem without eigenvectors

ISNN 2018 : International Symposium on Neural Networks

2017 IEEE Second Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM)

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QUINTO CONGRESO ECUATORIANO DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN - TIC.EC 2017

Revista Sarance

  • Neighborhood Criterion Analysis for Prototype Selection Applied in WSN

INCISCOS 2017 : 2nd International Conference on Information Systems and Computer Science