Aplicación de redes neuronales artificiales para la predicción de la recuperación de planta concentradora en Minsur S.A. – Unidad San Rafael
Descripción del Articulo
El presente trabajo contiene el desarrollo y la aplicación de inteligencia artificial o computacional (redes neuronales artificiales). El objetivo de este trabajo ha sido estudiar la predicción de la recuperación de Planta Concentradora mediante el uso de redes neuronales y comparar los resultados o...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
| Repositorio: | UNSA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/6629 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/6629 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Redes Neuronales Artificiales Perceptrón Sinapsis Peso Sináptico https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05 |
| Sumario: | El presente trabajo contiene el desarrollo y la aplicación de inteligencia artificial o computacional (redes neuronales artificiales). El objetivo de este trabajo ha sido estudiar la predicción de la recuperación de Planta Concentradora mediante el uso de redes neuronales y comparar los resultados obtenidos con los reales y establecer los entornos más adecuados para su uso. Para este trabajo se utilizó el software NeuralTools, el cual utiliza la Red Neuronal más eficiente de acuerdo al tipo de salida que se desea (Categoría o Numérico Dependiente) pudiendo ser: Red Neuronal Probabilística y Red Neuronal de Regresión Generalizada. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA), imita la funcionalidad del cerebro humano y se orientan como herramientas para la resolución de problemas prácticos, son capaces de aprender de la experiencia a partir de las señales o datos provenientes del exterior. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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