Diagnóstico de fallas en transformadores basados en SVM y RNA - Torres Quijije, Ángel Iván;De La Torre, Andrés;Pisco Vanegas, Juan Carlos
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La investigación muestra una solución al diagnóstico del contenido de los gases en el aceite, utilizando técnicas de aprendizaje supervisado para entrenamiento multiclase entre las cuales están las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM, Support Vector Machines), esta última es una buena herramienta para la clasificación de patrones pequeños porque minimiza los errores al clasificar los datos de entrenamiento y obtiene una mejor habilidad de generalización según Jair Cervantes en su tesis doctoral del 2009 titulada "Clasificación de grandes conjunto de…mehr

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Produktbeschreibung
La investigación muestra una solución al diagnóstico del contenido de los gases en el aceite, utilizando técnicas de aprendizaje supervisado para entrenamiento multiclase entre las cuales están las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM, Support Vector Machines), esta última es una buena herramienta para la clasificación de patrones pequeños porque minimiza los errores al clasificar los datos de entrenamiento y obtiene una mejor habilidad de generalización según Jair Cervantes en su tesis doctoral del 2009 titulada "Clasificación de grandes conjunto de datos vía Maquinas de Vectores Soporte y aplicaciones en sistemas biológicos " de la especialidad de Ingeniería Eléctrica del Instituto Politécnico Nacional de México.
Autorenporträt
Ángel Iván Torres Quijije, Ing en Electrónica y Telecomunicaciones (EPN), Máster de Conectividad y Redes de Ordenadores (UTEQ). José Luis Tubay Vergara, Ing. en Sistemas y Máster de Conectividad y Redes de Ordenadores (UTEQ). Andrea Raquel Zuñiga Paredes, Ing. en Sistemas Computacionales (UG), Máster en Gerencia de Innovaciones Educativas (UTEQ).