Caracterización de variables utilizando inteligencia computacional para identificar alteraciones en la salud de bovinos

Ciencia y Agricultura

Edgar Leonardo Sarmiento-Pacanchique¹  Oscar Iván Torres-Corredor²  Javier Antonio Ballesteros-Ricaurte³  Gustavo Cáceres-Castellanos³ 

[1] Profesional Independiente.;Profesional Independiente;Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.;

关键词: Análisis de datos;    Algoritmos;    Sanidad animal;    FP-Growth;   

DOI  :  10.19053/01228420.4112

来源: DOAJ

【 摘 要 】

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.

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