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Author: search.filters.author.Xodo, DanielSubject: search.filters.subject.Lógica difusa

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    Análisis de una muestra de cereal aplicando lógica difusa
    (Universidad Tecnológica Nacional, 2019) Xodo, Daniel; Matassa, Marcelo Daniel; Galmes, Alberto Federico
    La elección de un tipo de cultivo en período de siembra tiene riesgos asociados a las condiciones del suelo que provocan pérdidas importantes de tiempo de trabajo e inversión para el empresario. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de suelo, y factores climáticos, puede significar importantes economías en variaciones en labor agrícola. Los principales factores que condicionan el riesgo son: régimen de lluvias, humedad del suelo y características y composición del suelo. Estas variables determinan los riesgos económicos, productividad y rendimiento, que son limitantes para los distintos productores o inversores. Un análisis predictivo o estadístico resulta útil para cuantificar su incidencia mediante mediciones sistemáticas, el trabajo presenta una alternativa de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante lógica difusa (Fuzzy Logic).Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional y de la oficina de INTA local y recolección de datos rurales. La aplicación de lógica difusa, con un método Mandani, permitirá determinar las condiciones de riesgo a las labores de siembra y cosecha. A partir del desarrollo de la clasificación de las áreas y condiciones para un tipo de cereal, puede ser determinado en un suelo o un sector agrícola, acotado para cada muestra y determinar el nivel de riesgo asociado, a cada muestra de cereal seleccionado.
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    Análisis de variables de riesgo en producción de leche bovina aplicanco ahp y lógica difusa
    (Universidad Tecnológica Nacional, 2024) Matassa, Marcelo Daniel; Xodo, Daniel; Splendiani, Joaquín
    La producción de leche bovina está asociada a variables, riesgos y condiciones de manejo de rodeo, alimentación del ganado bovino, ubicación geográfica, clima, suelo, recursos y la tecnología, que provocan pérdidas de tiempo, trabajo e inversión. Determinar los riesgos asociados según las condiciones con distintos tipos de variables en estudio es de suma importancia para las economías y los inversores que interviene en el Sector. Los factores que condicionan el riesgo son variables que determinan los riesgos económicos, productividad y rendimiento, son limitantes para los distintos productores o inversores. Un análisis predictivo o estadístico resulta útil para cuantificar su incidencia mediante mediciones sistemáticas, el trabajo presenta alternativas de clasificación de riesgos por área o sector determinado a partir de la combinación de las variables mediante AHP y lógica difusa. Los datos a utilizar son información del Servicio Meteorológico Nacional y de la oficina de INTA local y recolección de datos rurales. La aplicación de método AHP (Analytic hierarchy process) y lógica difusa (Fuzzy Logic), con un método Mandani, permitirá optimizar las condiciones de riesgo a la producción de leche bovina. La clasificación de áreas de desarrollo y condiciones, pueden ser un factor o sector geógráfico o agrícola, para determinar el nivel de riesgo asociado, a cada muestra en estudio.