{"id":62600,"date":"2018-03-09T22:50:28","date_gmt":"2018-03-09T22:50:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/mezcla-de-distribuciones-de-weibull-mediante-redes-neuronales-artificiales-con-datos-censurados\/"},"modified":"2018-03-09T22:50:28","modified_gmt":"2018-03-09T22:50:28","slug":"mezcla-de-distribuciones-de-weibull-mediante-redes-neuronales-artificiales-con-datos-censurados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/mezcla-de-distribuciones-de-weibull-mediante-redes-neuronales-artificiales-con-datos-censurados\/","title":{"rendered":"Mezcla de distribuciones de weibull mediante redes neuronales artificiales con datos censurados"},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Yanira Del Rosario De Paz Santana <\/strong><\/h2>\n

El trabajo de tesis se centra en la utilizaci\u00f3n de redes neuronales artificiales para la estimaci\u00f3n de los par\u00e1metros de una poblaci\u00f3n de tiempos de fallo, que sigue una distribuci\u00f3n de weibull de fallo \u00f3 mezcla de subpoblaciones; bien sea con datos censurados \u00f3 sin censurar. entre los objetivos, se encuentran los de obtener las expresiones matem\u00e1ticas de los estimadores m\u00e1ximo veros\u00edmiles (e.M.V.) De los par\u00e1metros de inter\u00e9s y una vez obtenidas \u00e9stas, se utilizar\u00e1 la red neuronal: perceptr\u00f3n multicapa para la estimaci\u00f3n de \u00e9stos, debido a la complejidad y cantidad de c\u00e1lculos que suponen las expresiones matem\u00e1ticas anteriores. Podar la red neuronal para que sin p\u00e9rdida de generalidad se reduzca la topolog\u00eda de la misma, as\u00ed como dar un criterio sobre el n\u00famero \u00f3ptimo de neuronas de la capa oculta. Por \u00faltimo, se procede a mezclar redes con el fin de mejorar las estimaciones y se comparan los resultados obtenidos con la red y con los estimadores m\u00e1ximos veros\u00edmiles en todos los ejemplos desarrollados en este trabajo. las conclusiones m\u00e1s importantes fueron: – la red mejora los resultados e.M.V. \u00f3 no difieren mucho de los par\u00e1metros reales. – al podar se puede conseguir una buena relaci\u00f3n entre el error y las horas de entrenamiento, al aumentar el tama\u00f1o de la red se pueden llegar a errores absolutos de 0. – se acot\u00f3 el n\u00famero de neuronas de la capa oculta con teoremas y algoritmos gen\u00e9ticos. – tanto en el caso de tener la misma topolog\u00eda como en el que no sean iguales el n\u00c2\u00ba de neuronas de la capa oculta, se observa que la salida obtenida de la mixtura de las redes es mejor que las salidas sin mixturar de las redes.<\/p>\n

 <\/p>\n

Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abMezcla de distribuciones de weibull mediante redes neuronales artificiales con datos censurados<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
    \n
  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Mezcla de distribuciones de weibull mediante redes neuronales artificiales con datos censurados <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Yanira Del Rosario De Paz Santana <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Salamanca<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 25\/01\/2008<\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
      \n
    • Director de la tesis<\/strong>\n
        \n
      • Quintin Martin Martin<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
          \n
        • Presidente del tribunal: Francisco jose Cano sevilla <\/li>\n
        • Antonio P\u00e9rez prados (vocal)<\/li>\n
        • ram\u00f3n Ardanuy albajar (vocal)<\/li>\n
        • Mar\u00eda clara dos Santos pinto silveira (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

           <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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