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Método de algoritmo genético (GA-VSS) aplicado en la selección de variables significativas del proceso de industrialización para un modelo predictivo de la calidad del atún en conserva

By:

Contreras Parra, Nancy Janneth [autor]

Contributor(s):

Tripaldi Cappelletti, Piercosimo [director de Tesis]

Material type: Text

TextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Posgrados, 2016Description: 45 páginas; DigitalContent type:

texto

Media type:

computadora

Carrier type:

recurso en línea

Subject(s):

Other classification:

UDA-BG T11808

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Dissertation note: Magíster en Gestión de la Calidad y Seguridad Alimentaria Abstract: El presente estudio plantea la aplicación del Método de algoritmo genético (GA-VSS) para la selección de variables significativas del proceso de industrialización del atún, con el fin de construir un modelo predictivo de la calidad. Basado en el análisis cuasi-experimental de la producción, la función objetivo es el cumplimiento del peso escurrido de conservas en envase flexible. Tres niveles de calidad fueron establecidos para categorizar los casos de estudio, realizándose un pre-tratamiento y depuración de los datos. La selección derivó en cuatro variables significativas que se clasificaron mediante Algoritmo de árbol de decisiones CART para su aplicación en el proceso.

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Item type	Current library	Shelving location	Call number	Status	Barcode
Tesis	Biblioteca Hernán Malo González	Digital	UDA-BG T11808 (Browse shelf(Opens below))	Available	T11808

Magíster en Gestión de la Calidad y Seguridad Alimentaria

El presente estudio plantea la aplicación del Método de algoritmo genético (GA-VSS) para la selección de variables significativas del proceso de industrialización del atún, con el fin de construir un modelo predictivo de la calidad. Basado en el análisis cuasi-experimental de la producción, la función objetivo es el cumplimiento del peso escurrido de conservas en envase flexible. Tres niveles de calidad fueron establecidos para categorizar los casos de estudio, realizándose un pre-tratamiento y depuración de los datos. La selección derivó en cuatro variables significativas que se clasificaron mediante Algoritmo de árbol de decisiones CART para su aplicación en el proceso.

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