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Un Jan Liau Hing, Emilio Alberto
Vilchez Chumacero, Ricardo
Vilchez Chumacero, Ricardo
2016-08-08T21:11:19Z
2016-08-08T21:11:19Z
2004
http://hdl.handle.net/20.500.14076/1686
En nuestro país existe la necesidad de un sistema que permita identificar o reconocer las diferentes especies de peces, tan abundantes en el mar peruano. Dicha necesidad es más apremiante en la explotación de los recursos pesqueros, es por esta razón que se preparó para los fines aludidos, un estudio técnicas de Inteligencia artificial orientado al desarrollo de un sistema experto que permita el manejo adecuado de información dispersa de la biodiversidad íctica marina peruana y evitar la tragedia de los recursos comunes. La aplicación de las técnicas, principalmente las de inteligencia artificial, a la Clave para identificar Peces Marinos peruanos y al Catalogo comentado de peces marinos del Perú, ambos de IMARPE, que contienen información de las especies ícticas identificadas en el mar peruano, es posible capturar este conocimiento creando una base de conocimientos y codificarlo en Prolog y Clips obteniendo un sistema de software. Al codificar la base de conocimientos se innovará la forma de realizar los estudios en torno a la fauna acuática peruana, por lo tanto, el desarrollo metodológico de los investigadores de biodiversidad íctica ya no será el mismo, el paradigma cambiará ya que contará con más tiempo para evaluar los resultados. Con la seguridad de constituir una importante herramienta de trabajo a los fabricantes de aparejos, Empresas Pesqueras, Ministerio de la Producción, IMARPE, Facultades de Pesquería, profesionales e investigadores de biodiversidad íctica, y al usuario novel que requiera información, con precisión científica. El sistema experto para el sector pesca permitirá concentrar la base de conocimientos de la fauna íctica marina peruana haciendo posible encontrar especies iguales o similares con precisión científico. El sistema experto para el sector pesquero consta de 4 Modulos: Modulo Programación Clips. Tiene como objetivo es identificar la especie marina peruana, conociendo sus caracteres morfológicos; para lograrlo se parte desde la raíz y mediante preguntas el sistema avanza al siguiente nivel, llegando finalmente hasta la especie. Este sistema aprende nuevas características morfológicas y nuevas especies. Modulo Programación Lógica. Tiene como finalidad mostrar los caracteres morfológicos y el nombre de la especie. Es necesario conocer el código de la especie o su nombre científico, y el sistema muestra el recorrido desde la raíz hasta la especie o viceversa. Modulo Base de Datos. En éste se emplea la información contenida en el Catálogo comentado de los Peces marinos del Perú, que registra 1070 especies. Se ha diseñado un modelo de datos y se creó una aplicación en PowerBuilder para el registro de cada una de las especies. Modulo Stella. Muestra la interacción entre la población de peces y la Empresas Pesqueras. Conforme la población de peces disminuye, los barcos de pesca comienzan a generar ganancias cada vez más pequeñas. La reacción natural a esto es aumentar la flota pesquera para intentar mantener las mismas ganancias netas. (es)
Tesis (es)
application/pdf (es)
spa (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (es)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
Repositorio Institucional - UNI (es)
Recursos pesqueros (es)
Técnicas de inteligencia artificial (es)
Biodiversidad íctica (es)
Modulo Stella (es)
Aplicación de los sistemas expertos en el sector pesquero (es)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es)
Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Unidad de Posgrado (es)
Maestría en Ciencias con Mención en Ingeniería de Sistemas (es)
Maestría (es)
Maestro en Ciencias con Mención en Ingeniería de Sistemas (es)
Maestría (es)
Pública



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