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dc.contributor.advisorIbañez Quispe, Vladimiroes_PE
dc.contributor.authorCardenas Mariño, Flor Cagniyes_PE
dc.date.accessioned2021-03-17T14:04:22Z
dc.date.available2021-03-17T14:04:22Z
dc.date.issued2021-01-29
dc.identifier.urihttp://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/15546
dc.description.abstractLos malos hábitos alimenticios y la mala nutrición son un problema que se encuentra latente en nuestra sociedad y es la causante de diversas enfermedades y muertes en el mundo. Muchas veces nos obligamos a consumir alimentos tan solo para saciar el apetito ya sea por cuestiones de trabajo, otras actividades y/o por falta de conocimiento y no consideramos las necesidades nutricionales diarias para nuestro cuerpo. Por otro lado, no es fácil gestionar nuestros alimentos con los componentes necesarios para una dieta balanceada. Esta investigación tiene como objetivo diseñar un sistema experto que recomiende dietas saludables tomando en consideración los datos de las personas como la edad, el peso, la talla y el nivel de actividad física para obtener las kilocalorías diarias requeridas mediante la lógica difusa, por otro lado mostrar una plan de menú considerando el de desayuno, media mañana, almuerzo, media tarde y cena de acuerdo con los gustos de la persona mediante la lógica de primer orden, una vez obtenida las kilocalorías y la lista de menús mediante un algoritmo de selección el sistema experto selecciona el plan de menú que más se ajuste a las kilocalorías de las persona, además la persona puede decidir si quiere subir de peso o bajar de peso, entonces el sistema experto muestra el plan que más se ajuste a las necesidades de la persona. Para validar el modelo propuesto se ha tomado en cuenta 200 personas del dataset kaggle, de los cuales se tomó los datos personales necesarios y además se simuló los gustos y preferencias de cada persona en la comida de cada persona, finalmente al aplicar el modelo, el sistema experto recomienda para cada persona el plan de menú de acuerdo con kilocalorías y gustos.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.sourceUniversidad Nacional del Altiplanoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.subjectRecomendación de dieta saludablees_PE
dc.titleModelo de recomendación de dietas saludables mediante algoritmos de óptimización, lógica difusa y lógica de primer ordenes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.nameDoctoris Scientiae en Ciencias de la Computaciónes_PE
thesis.degree.disciplineCiencias de la Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.levelDoctoradoes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0277-4945es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctores_PE
renati.discipline611028es_PE
renati.jurorCoyla Idme, Elmees_PE
renati.jurorAliaga Payehuanca, Elvis Augustoes_PE
renati.jurorJuarez Vargas, Juan Carloses_PE
renati.author.dni45422233
renati.advisor.dni01216522


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