Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.14076/3226
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dc.contributor.advisorPortillo Campbell, José Hugo Patricio-
dc.contributor.authorHuamanchumo De la Cuba, Luis Emilio-
dc.creatorHuamanchumo De la Cuba, Luis Emilio-
dc.creatorHuamanchumo De la Cuba, Luis Emilio-
dc.date.accessioned2017-06-12T23:31:17Z-
dc.date.available2017-06-12T23:31:17Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/3226-
dc.description.abstractLa presente investigación plantea como objetivo estudiar aspectos técnicos relacionados con la implementación de la red neuronal de Análisis de Componentes Principales (ACP) en términos de su capacidad de estimación, generalización y precisión con el fin de establecer criterios óptimos para su validación, evaluación del desempeño e implementación. Para ello, se plantea la hipótesis de que la estructura estadística de los datos influye significativamente en el óptimo desempeño de la red neuronal de ACP en el contexto no supervisado. Se demostró que el algoritmo Hebbiano de la fase de aprendizaje garantiza la calidad de representación de la red debido a que capitaliza eficientemente la información en escenarios con varianza generalizada grande. Al contrario, ante la presencia de outliers tanto en la fase de entrenamiento como de validación éste no logra construir eficientemente la función codificación decodificación que minimice la pérdida. Para alcanzar los objetivos planteados se ha diseñado un experimento aleatorio en diferentes escenarios del espacio parametral, diferentes estructuras de datos y cantidad de datos de entrenamiento. Finalmente, la red ACP se aplica en el campo de la investigación educativa mediante el análisis de datos psicométricos en escala de medición de rango.es
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectTecnologías de Información y la Comunicación (TICs)es
dc.subjectInvestigación educativaes
dc.subjectRedes neuronaleses
dc.titleEfectos de la estructura estadística de datos en la implementación de la Red Neuronal de Análisis de Componentes Principaleses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
thesis.degree.nameMaestro en Ciencias con Mención en Ingeniería de Sistemases
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Unidad de Posgradoes
thesis.degree.levelMaestríaes
thesis.degree.disciplineMaestría en Ciencias con Mención en Ingeniería de Sistemases
thesis.degree.programMaestríaes
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