Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5921
Título: | Obtención, clasificacion y análisis de datos de procesos industriales en empresas del ámbito local con fines de optimización mediante el uso de redes neuronales artificiales | Autor: | Fornari, Javier Luccini, Eduardo Vidali, Esteban Parodi, Miguel Ángel Grieco, Sebastián |
Palabras clave: | PROCESOS INDUSTRIALES; REDES NEURONALES; REDES ARTIFICIALES; INGENIERIA INDUSTRIAL; OPTIMIZACION; CLASIFICACION | Fecha de publicación: | 2012 | Editorial: | Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería "Fray Rogelio Bacon". Departamento de Investigación Institucional | Cita: | Fornari, J. et al. Obtención, clasificacion y análisis de datos de procesos industriales en empresas del ámbito local con fines de optimización mediante el uso de redes neuronales artificiales [en línea]. Energeia, 10(10), 2012. Disponible en: https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5921 | Resumen: | Resumen: Se identificaron y clasificaron las variables que caracterizan procesos industriales en el ámbito de la industria metalúrgica, como estrategia para modelizar y optimizar el proceso, a partir de los datos de un conjunto de empresas de la región centro y sur de Santa Fe. Como herramienta integradora de análisis se plantea la aplicación de redes neuronales artificiales, en particular mediante mapas auto-organizativos (SOM, Self-Organizing Maps). Los resultados preliminares confirman que el enfoque utilizado es capaz de proporcionar valiosa información y ofrece posibilidades para la aplicación directa sobre la industria local. | URI: | https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5921 | ISSN: | 1668-1622 | Disciplina: | INGENIERIA | Derechos: | Acceso Abierto | Fuente: | Energeia, 10(10) ISSN 1668-1622 |
Aparece en las colecciones: | ENE 2012 Año 10 nro. 10 |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
obtencion-clasificacion-analisis.pdf | 395,18 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Visualizaciones de página(s)
239
comprobado en 30-abr-2024
Descarga(s)
673
comprobado en 30-abr-2024
Google ScholarTM
Ver en Google Scholar
Este ítem está sujeto a una Licencia Creative Commons