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dc.creatorVázquez, Juan Carlos Jesús
dc.creatorCastillo, Julio Javier
dc.creatorRojas, María del carmen
dc.creatorMarciszack, Marcelo Martín
dc.date.accessioned2023-02-13T20:11:35Z
dc.date.available2023-02-13T20:11:35Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.isbn978-950-863-101-5
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/7508
dc.description.abstractComo modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET, el software desarrollado de redes neuronales artificiales emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subjectRedes Neuronaleses_ES
dc.subjectriego en saludes_ES
dc.subjectsistema complejoes_ES
dc.subjectsistema no lineales_ES
dc.titleRedes Neuronales Artificiales aplicadas a ciencias Socialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.holderMarciszack, Marcelo Martínes_ES
dc.description.affiliationFil: Marciszack, Marcelo Martín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Vázquez, Juan Carlos Jesús. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Castillo, Julio Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Rojas, María del carmen. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información; Argentina.es_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.use[X] Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). [X] No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. [X] Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.). [NO] Compartir igual (Share Alike): La explotación autorizada incluye la creación de obras derivadas siempre que se mantenga la misma licencia al ser divulgadas.es_ES


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