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Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
Esta investigación ha permitido construir una Red Neuronal Artificial RNA con Función de Base Radial, y que utiliza la distancia de Mahalanobis RND, para la mejora de la calidad de diseño de procesos, obteniendo mejores resultados que los obtenidos con los análisis estadísticos tradicionales para los diseños experimentales y las RNA ya existentes, para los casos que se trabaje con varias variables dependientes e independientes y en los que sus relaciones no sean lineales. Asimismo, al RND permite obtener parámetros de entrada para lograr un nivel de calidad deseado; para ello se aplica una metodología que usa las RNA Inversa y Directa a la vez.
Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
Esta investigación ha permitido construir una Red Neuronal Artificial RNA con Función de Base Radial, y que utiliza la distancia de Mahalanobis RND, para la mejora de la calidad de diseño de procesos, obteniendo mejores resultados que los obtenidos con los análisis estadísticos tradicionales para los diseños experimentales y las RNA ya existentes, para los casos que se trabaje con varias variables dependientes e independientes y en los que sus relaciones no sean lineales. Asimismo, al RND permite obtener parámetros de entrada para lograr un nivel de calidad deseado; para ello se aplica una metodología que usa las RNA Inversa y Directa a la vez.
Redes Neuronales de Base Radial aplicadas a la mejora de la calidad
Juan Cevallos Ampuero (author)
2008
Article (Journal)
Electronic Resource
Unknown
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APLICACIÓN DE REDES NEURONALES PARA OPTIMIZAR PROBLEMAS MULTIRESPUESTA EN MEJORA DE LA CALIDAD
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