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Nuevos diseños en el tratamiento de datos del ganado bovino retinto

  • Autores: José Miguel Jurado López
  • Directores de la Tesis: José María Caridad y Ocerín (dir. tes.) Árbol académico, Antonio Rodero Franganillo (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2003
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Adela García Guzmán (presid.) Árbol académico, Antonio Molina Alcalá (secret.) Árbol académico, Lorenzo Monserrat Bermejo (voc.) Árbol académico, Andrés Muñoz Serrano (voc.) Árbol académico, Araceli Rabasco Mangas (voc.) Árbol académico
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • En este trabajo se pone a punto una metodología basada en las redes neuronales artificiales para el tratamiento de datos provinientes de las series de testaje que se desarrollan en el Esquema Nacional de Selección de la Raza Retinta, con el objeto de extraer el mayor partido posible a tal información, Unos delos principales problemas que se aborda es la corrección de efectos que son inherentes a la serie en la que el animal haya sido testdo; en ese sentido, se diseñan unos filtros que posibilitan la comparación directa de animales que fueron evaluados en series distintas, lo que hasta la fecha resultaba muy difícil.

      Fruto de los experimentos que se pueden encontrar en la Memoria es una estimación d ela carga de subjetividad que puede afectar a las distintas variables que en las series se detrminan, concluyendose que la correspondiente a la valoración morfológica viene afectada por sesgos subjetivos considerables.

      Asimismo, se sugiere una posible metodología, basada igualmente en el empleo de redes neuronales, para la estimación de pesos del ganado a determinadas fechas.

      En definitiva, se introduce el empleo de las redes neuronales artificiales en el campo de la mejora genética de razas autóctonas, en el que las peculiaridades y los cortos cardinales de los conjuntos de animales considerados pueden hacer aconsejable este tipo de métodos frente a otras técnicas estadísticas cuya potencia se aprecia sobre conjuntos más numerosos.


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