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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorFornari, Javieres
dc.contributor.authorLuccini, Eduardoes
dc.contributor.authorVidali, Estebanes
dc.contributor.authorParodi, Miguel Ángeles
dc.contributor.authorGrieco, Sebastiánes
dc.date.accessioned2019-06-06T01:03:39Z-
dc.date.available2019-06-06T01:03:39Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationFornari, 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/123456789/5921es
dc.identifier.issn1668-1622-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5921-
dc.description.abstractResumen: 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.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería "Fray Rogelio Bacon". Departamento de Investigación Institucionales
dc.rightsAcceso Abiertoes
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es
dc.sourceEnergeia, 10(10)es
dc.sourceISSN 1668-1622es
dc.subjectPROCESOS INDUSTRIALESes
dc.subjectREDES NEURONALESes
dc.subjectREDES ARTIFICIALESes
dc.subjectINGENIERIA INDUSTRIALes
dc.subjectOPTIMIZACIONes
dc.subjectCLASIFICACIONes
dc.titleObtención, clasificacion y análisis de datos de procesos industriales en empresas del ámbito local con fines de optimización mediante el uso de redes neuronales artificialeses
dc.typeArtículoes
uca.pathEnergeia|ENE 2012 Año 10 nº 10es
uca.disciplinaINGENIERIAes
uca.filename/home/data-uca-generic/folder_generic_revistas/Revistas_Ros/energeia/energeia10/obtencion-clasificacion-analisis/metadata.xmles
uca.issnrd1es
uca.affiliationFil: Fornari, Javier. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentinaes
uca.affiliationFil: Luccini, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentinaes
uca.affiliationFil: Luccini, Eduardo. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentinaes
uca.affiliationFil: Vidali, Esteban. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentinaes
uca.affiliationFil: Parodi, Miguel Ángel. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentinaes
uca.affiliationFil: Parodi, Miguel Ángel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Física de Rosario. Grupo de Energía Solar; Argentinaes
uca.affiliationFil: Grieco, Sebastián. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería. Departamento de Investigación; Argentinaes
uca.orden04es
uca.versionpublishedVersiones
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1es-
Aparece en las colecciones: ENE 2012 Año 10 nro. 10
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