Diseño de una red neuronal artificial para la detección temprana de factores contaminantes específicos en fuentes hídricas de Colombia
En el proyecto se aborda con una breve introducción a la inteligencia artificial y su línea de estudio llamada Redes Neuronales Artificiales - R.N.A, pasando por la explicación de algunos términos inherentes a las R.N.A. que son de gran utilidad para la comprensión de la investigación realizada y la...
- Autores:
-
Vargas Martínez, José David
Medina Gómez, Frankin Alexander
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/17342
- Palabra clave:
- Fuentes Hídricas De Colombia
Diseño De Una Red Neuronal Artificial
Contaminantes
Colombian Water Sources
Pollutants
Design of an Artificial Neural Network
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En el proyecto se aborda con una breve introducción a la inteligencia artificial y su línea de estudio llamada Redes Neuronales Artificiales - R.N.A, pasando por la explicación de algunos términos inherentes a las R.N.A. que son de gran utilidad para la comprensión de la investigación realizada y la total comprensión de los estudios con sus resultados finales. La monografía titulada: DISEÑO DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA DE FACTORES CONTAMINANTES ESPECÍFICOS EN FUENTES HÍDRICAS DE COLOMBIA. Con este titulo se describe el proyecto surgido en uno de los semilleros de investigación de la Universidad Cooperativa De Colombia. |
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Vargas Martínez, José DavidMedina Gómez, Frankin Alexander2020-03-31T16:02:22Z2020-03-31T16:02:22Z2015https://hdl.handle.net/20.500.12494/17342Vargas Martínez, J. D.avid y Medina Gómez, F. A. (2015). Diseño de una red neuronal artificial para la detección temprana de factores contaminantes específicos en fuentes hídricas de Colombia. (tesis de pregrado). Universidad Cooperativa de Colombia, BogotáEn el proyecto se aborda con una breve introducción a la inteligencia artificial y su línea de estudio llamada Redes Neuronales Artificiales - R.N.A, pasando por la explicación de algunos términos inherentes a las R.N.A. que son de gran utilidad para la comprensión de la investigación realizada y la total comprensión de los estudios con sus resultados finales. La monografía titulada: DISEÑO DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA DE FACTORES CONTAMINANTES ESPECÍFICOS EN FUENTES HÍDRICAS DE COLOMBIA. Con este titulo se describe el proyecto surgido en uno de los semilleros de investigación de la Universidad Cooperativa De Colombia.The project is addressed with a brief introduction to artificial intelligence and branch of study called Artificial Neural Networks, through the explanation of some terms inherent in RNA, which they are useful for understanding the research and thorough understanding of the studies with their final results. The monograph entitled: DESIGNING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR EARLY DETECTION OF FACTORS SPECIFIC CONTAMINANTS IN SOURCES OF COLOMBIAN WATER. With this title the project emerged in one of the hotbeds of research described Colombia University. In context it works hand in hand with environmental aspects, considering that the proposed solution for a problem of environmental origin, for this purpose the project has engineers with doctorate degrees who act as advisors with regard to this issue.1.1General. -- 1.2Específicos. -- Conformar Y Seleccionar Las Variables Necesarias Con Las Indicaciones De Un Asesor Experto. -- 1.3El Artículo. -- 1.3.1Parágrafo- 1.3.2Parágrafo. -- 1.4En El Artículo. -- 1.4.1Parágrafo 1. -- 1.4.2 Parágrafo 2. -- 1.5El Artículo 41. -- 1.6 El Artículo 42. -- 1.6.1 Parágrafo 1. -- 1.6.2Parágrafo 2. -- 1.7El Artículo 45. --1.8Artículo 48. --1.9Estudio Y Medición Del Ica Realizado Por El Ideam. -- 1.10Metodología De Cálculo. -- Perceptrón Simple. -- 2.1Perceptrón Multicapa. --Determinar La Función Apropiada Para El Método De Aprendizaje Adecuado A La Red Neuronal Artificial Supervisada. 2.2 El Algoritmo De Aprendizaje Para El Ajuste De Los Pesos Está Planteada Así:. -- 2.3Fórmula De Aumento De Los Pesos:. -- 2.4Fórmula De Cálculo Para La Variación De Los Pesos:. -- Especificar El Tipo De Datos Y Entrenamiento Para El Vector De Entrada A La Función De Aprendizaje. -- 2.5Entrenamiento. -- 2.5.1Tipo De Entrenamiento. -- Presentar La Función De Salida O Respuesta Esperada Que Satisfaga A La Red.. -- Capítulo 3 Resultados. -- 3.1Conclusiones. -- 3.1.1 Conclusión:. -- 3.1.2 Conclusión:. -- 3.1.3Conclusión:. -- 3.1.4 Conclusión:. -- Referencias.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngeniería de SistemasBogotáFuentes Hídricas De ColombiaDiseño De Una Red Neuronal ArtificialContaminantesColombian Water SourcesPollutantsDesign of an Artificial Neural NetworkDiseño de una red neuronal artificial para la detección temprana de factores contaminantes específicos en fuentes hídricas de ColombiaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribución – No comercial – Sin Derivarinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cb2011, A. A.-J. (s.f.). Aprendizaje Automático. Gonzalo Pajares Martisanz-Jesús Manuel de la Cruz García. Ediciones de la U. Bogotá 2011.agregada, S. d.-S.–D. (s.f.). Sistema de Información Ambiental de Colombia - SIAC – Demanda Hídrica sectorial Nacional agregada.Andréis”., D. y. (s.f.). Diagnóstico y Evaluación de la Calidad Ambiental Marina en el Caribe y Pacifico colombiano (2011). Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras “José Benito Vives De Andréis”.CAR, C. A. (s.f.). Corporación Autonoma Regional de Cundinamarca - CAR. IDEAM - Instituto de Hidrología, M. y. (s.f.). IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.SIVICAP, G. S.–S. (2010). SIVICAP, Grupo Salud Ambiental – SRNL, Instituto Nacional de Salud.varios, U. a.–A. (s.f.). Una aproximación práctica a las Redes Neuronales – Autores varios-Universidad del Valle Edición Primera, 2009.Evaluación asimétrica de una red neuronal artificial: Aplicación al caso de la inflación en Colombia. Jalil Barney Munir Andres - Misas Arango Martha Ali. Editorial del Banco de la República. Bogotá 2006.Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales. Fernando Villada - Diego Raúl Cadavid - Juan David Molina. Editorial de la Universidad de Antioquia. Antioquia 2008.PublicationORIGINAL2015-dieno-neuronal-colombia.pdf2015-dieno-neuronal-colombia.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1156799https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/adc83bfb-d627-4e2f-b568-c639ba3ac980/download9ab325e6eddfeb1257b8b172afda8556MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/e7e7882f-8803-4a58-9e52-89f14a29bd10/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD52THUMBNAIL2015-dieno-neuronal-colombia.pdf.jpg2015-dieno-neuronal-colombia.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2778https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/5c6d484c-a49f-4272-83c7-131980edd742/download48dd94b755df09bbcd0e9cf7f8128e13MD53TEXT2015-dieno-neuronal-colombia.pdf.txt2015-dieno-neuronal-colombia.pdf.txtExtracted texttext/plain55081https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/2eda0cdc-31df-42c1-b3a5-6b5693182bac/download041b9d83bd5a9622a2e3f4d559add264MD5420.500.12494/17342oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/173422024-08-10 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