Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad

Esta investigación ha permitido construir una Red Neuronal Artificial RNA con Función de Base Radial, y que utiliza la distancia de Mahalanobis RND, para la mejora de la calidad de diseño de procesos, obteniendo mejores resultados que los obtenidos con los análisis estadísticos tradicionales para l...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Juan Cevallos Ampuero
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universidad Nacional Mayor de San Marcos 2008-12-01
Series:Industrial Data
Subjects:
Online Access:https://revistas.gnbit.net/index.php/idata/article/view/6052
id doaj-07f5ab9c394849cdade1d573b6071b6f
record_format Article
spelling doaj-07f5ab9c394849cdade1d573b6071b6f2021-06-08T04:35:45ZspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosIndustrial Data1560-91461810-99932008-12-0111210.15381/idata.v11i2.6052Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidadJuan Cevallos Ampuero0Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú Esta investigación ha permitido construir una Red Neuronal Artificial RNA con Función de Base Radial, y que utiliza la distancia de Mahalanobis RND, para la mejora de la calidad de diseño de procesos, obteniendo mejores resultados que los obtenidos con los análisis estadísticos tradicionales para los diseños experimentales y las RNA ya existentes, para los casos que se trabaje con varias variables dependientes e independientes y en los que sus relaciones no sean lineales. Asimismo, al RND permite obtener parámetros de entrada para lograr un nivel de calidad deseado; para ello se aplica una metodología que usa las RNA Inversa y Directa a la vez. https://revistas.gnbit.net/index.php/idata/article/view/6052Redes neuronales de base radialFunciones de base radialRedes neuronales de diseño exactoPerceptrón multicapa con aprendizaje backpropagation
collection DOAJ
language Spanish
format Article
sources DOAJ
author Juan Cevallos Ampuero
spellingShingle Juan Cevallos Ampuero
Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
Industrial Data
Redes neuronales de base radial
Funciones de base radial
Redes neuronales de diseño exacto
Perceptrón multicapa con aprendizaje backpropagation
author_facet Juan Cevallos Ampuero
author_sort Juan Cevallos Ampuero
title Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
title_short Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
title_full Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
title_fullStr Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
title_full_unstemmed Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
title_sort redes neuronales de base radial aplicadas a la mejora de la calidad
publisher Universidad Nacional Mayor de San Marcos
series Industrial Data
issn 1560-9146
1810-9993
publishDate 2008-12-01
description Esta investigación ha permitido construir una Red Neuronal Artificial RNA con Función de Base Radial, y que utiliza la distancia de Mahalanobis RND, para la mejora de la calidad de diseño de procesos, obteniendo mejores resultados que los obtenidos con los análisis estadísticos tradicionales para los diseños experimentales y las RNA ya existentes, para los casos que se trabaje con varias variables dependientes e independientes y en los que sus relaciones no sean lineales. Asimismo, al RND permite obtener parámetros de entrada para lograr un nivel de calidad deseado; para ello se aplica una metodología que usa las RNA Inversa y Directa a la vez.
topic Redes neuronales de base radial
Funciones de base radial
Redes neuronales de diseño exacto
Perceptrón multicapa con aprendizaje backpropagation
url https://revistas.gnbit.net/index.php/idata/article/view/6052
work_keys_str_mv AT juancevallosampuero redesneuronalesdebaseradialaplicadasalamejoradelacalidad
_version_ 1721390881548795904