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el presente artículo expone el diseño de una arquitectura de red para reconocimiento de patrones orientada a la clasificación automática de dos tipos de peces: mojarra y tilapia. Se emplea una arquitectura basada en aprendizaje profundo mediante una red neuronal convolucional (RNC) para la cual se determina la base de datos a emplear y los diferentes hiperparámetros que la componen. Se logra obtener, mediante análisis por matriz de confusión, un desempeño del 100% de la red bajo las condiciones controladas el sistema de clasificación, es decir: color de banda transportadora uniforme y uso de luz día.

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