Sistema inteligente para calificar alpacas en función su fibra fina

Abstract

En la secuencia de la cadena de valor de la fibra de alpaca,la medición es realizada por observación basada en el conocimiento tradicional. La valorización depende en muchos casos de la experiencia empírica, lo cual dificulta entender la riqueza intrínseca del hato.Dando como consecuencia vellonespoco sostenibles en el tiempo.La contribución principal, pretende comprender el potencial de las alpacas, no sólo por el diámetro de la fibra, sino por sus otras características, estandarizando criteriosa través de los estereotipos. Este trabajo está sustentado sobre publicaciones relacionadas a las características de la fibra en sus diferentes dimensiones, proponiendo una solución que permita asignar un valor característico en los individuos, que resulte equiparable entre su morfología y genética. Diseñando un modelo de redes neuronales artificiales y reglas de asociación, quehizo posible transformar la percepción de los expertos en un valor característico definida por una escala de calificación. Se realizaron diferentes ensayos experimentales en Cusco, Puno y Huancayo. Aplicando la prueba de Friedman, como método de comparación entre tres tratamientos. Se utilizó el estadístico (H0, α<0.05), como parámetro de decisión. Finalmente, el artefactorespondió en forma similar a los otros tratamientos, manteniendo el estándar de la NTP 231.300:2004 y elOFDA-100. Con cierto grado de madurez, este artefacto puede convertirse en referente nacional y ayudar a la toma de decisiones en estrategias de mejoramiento de la especie. -- Palabras clave: Redes Neuronales Artificiales, Reglas de asociación, Fibra Fina, OFDA

-- In the sequence of the value chain the alpaca fiber, the measurement it’s made by observation and supported on classic knowledge. The quality depends in many cases of empirical experience, difficult to understand the herd intrinsic richness. Giving due fleece unsustainable in the time. The main contribution aims understand his alpaca potential. Don’t only for fiber diameter, but for his other characteristics been to standard criteria through of the sterotypes. This job to be supported of publish relational with fiber characteristics in his dimensions different, proposing a solve how allow to assign a characteristic value individuals, resulting comparable between his genetic and morphologic. Designing a model artificial neural network and rules of association, it made possible to transform the perception of the experts on characteristics value defined for a scale of qualify. Were different tests experimental in Cusco, Puno and Huancayo, applying the test of Friedmann, as method of comparison between three treatments. So used the statistical (H0, α<0.05), as parameter of decision. Finally, the artifact responded in form similar from others treatments, keeping the standard NTP 231.300:2004 y el OFDA-100.With true grade of maduraty, this artifact can become in a national framework and to help to making decision in strategies of improvement of the species. -- Keywords: Artificial Neural Network, Rules Association, Fine Fiber, OFDA.