Diseño e implementación de un sistema electrónico para clasificar patrones de ebriedad aplicando redes neuronales con métodos de retro propagación

• Autores: Alberca Munive, Luis Enrico, Gibaja Cusi, Edwin Omar
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/5402
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/5402
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Seguridad vial; Propagación inversa (inteligencia artificial); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Esta tesis tiene por objetivo presentar una alternativa innovadora, viable, fácil de utilizar y portable para clasificar patrones de ebriedad, la justificación de esta investigación está en la alta tasa de accidentes que se presentan en el país a consecuencia de conductores ebrios. Hoy en el mercado peruano existen equipos de medición de nivel de etanol en la sangre de una persona, sin embargo, el costo de estos equipos tiene un valor aproximado de 4 o 5 veces mayor al equipo que se emplea en este proyecto; adicionalmente, estos no realizan una clasificación del nivel de etanol en la sangre de la persona para que sea tomada como referencia por un agente policial.