Desarrollo de un sistema predictivo basado en inteligencia artificial para la prevención de distress y mortalidad en peces mediante condiciones ambientales en sistemas acuapónicos

El presente trabajo aborda el problema de la detección tardía de condiciones fisiológicas críticas como el estrés y la mortalidad en peces dentro de sistemas acuapónicos. Aunque el monitoreo en tiempo real mediante sensores permite registrar variables fisicoquímicas del agua, las limitaciones de los...

Full description

Autores:

Fandiño Pelayo, Jorge Saul

Tipo de recurso:

Doctoral thesis

Fecha de publicación:

2025

Institución:

Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:

Repositorio UNAB

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/32229

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/20.500.12749/32229

Palabra clave:

Aquaponics
Artificial intelligence
Distress
Neural networks
Supervised classification
Engineering
Theory of machines
Machine learning (Artificial intelligence)
Natural computing
Support vector machines
Physiology
Climatic changes
Ingeniería
Teoría de las máquinas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Computación natural
Máquinas de vectores de soporte
Fisiología
Cambios climáticos
Acuaponía
Inteligencia artificial
Estrés fisiológico
Redes neuronales
Clasificación supervisada

Rights

License

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/