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https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5921
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Fornari, Javier | es |
dc.contributor.author | Luccini, Eduardo | es |
dc.contributor.author | Vidali, Esteban | es |
dc.contributor.author | Parodi, Miguel Ángel | es |
dc.contributor.author | Grieco, Sebastián | es |
dc.date.accessioned | 2019-06-06T01:03:39Z | - |
dc.date.available | 2019-06-06T01:03:39Z | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.citation | 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 | es |
dc.identifier.issn | 1668-1622 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5921 | - |
dc.description.abstract | 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. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería "Fray Rogelio Bacon". Departamento de Investigación Institucional | es |
dc.rights | Acceso Abierto | es |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es |
dc.source | Energeia, 10(10) | es |
dc.source | ISSN 1668-1622 | es |
dc.subject | PROCESOS INDUSTRIALES | es |
dc.subject | REDES NEURONALES | es |
dc.subject | REDES ARTIFICIALES | es |
dc.subject | INGENIERIA INDUSTRIAL | es |
dc.subject | OPTIMIZACION | es |
dc.subject | CLASIFICACION | es |
dc.title | 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 | es |
dc.type | Artículo | es |
uca.path | Energeia|ENE 2012 Año 10 nº 10 | es |
uca.disciplina | INGENIERIA | es |
uca.filename | /home/data-uca-generic/folder_generic_revistas/Revistas_Ros/energeia/energeia10/obtencion-clasificacion-analisis/metadata.xml | es |
uca.issnrd | 1 | es |
uca.affiliation | Fil: Fornari, Javier. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Luccini, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Luccini, Eduardo. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Vidali, Esteban. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Parodi, Miguel Ángel. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Parodi, Miguel Ángel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentina | es |
uca.affiliation | Fil: Grieco, Sebastián. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentina | es |
uca.orden | 04 | es |
uca.version | publishedVersion | es |
item.languageiso639-1 | es | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
Aparece en las colecciones: | ENE 2012 Año 10 nro. 10 |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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