Estudio comparativo del comportamiento de métodos de estimación de funciones continuas en el pronóstico de la tensión de ruptura por termofluencia en aceros ferríticos
| dc.contributor.advisor | Morell Pérez, Carlos | |
| dc.contributor.advisor | Valencia Morales, Eduardo | |
| dc.contributor.author | Donís Díaz, Carlos Alberto | |
| dc.coverage.spatial | 1016432 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2016-06-08T14:18:02Z | |
| dc.date.available | 2016-06-08T14:18:02Z | |
| dc.date.issued | 2008-07-08 | |
| dc.description.abstract | En el presente trabajo se realiza un estudio del comportamiento de varios modelos de estimación de funciones continuas en el pronóstico de la tensión de ruptura por termofluencia en aceros ferríticos, cuestión fundamental para el diseño de nuevas aleaciones dentro de la Ciencia de los Materiales. El estudio tiene como antecedentes el empleo, en esta problemática, de métodos empíricos, semi-empíricos y más recientemente de Redes Neuronales. En la investigación se experimenta con varios modelos, desde aquellos tradicionales como son las Regresiones Lineales pasando por modelos bien establecidos como las Redes Neuronales (se utilizó un MLP) hasta modelos de reciente creación y desarrollo dentro del campo del aprendizaje automatizado como es el caso de las Máquinas de Soporte de Vectores para Regresión (SVMR) y los Procesos Gaussianos. También se utilizaron variantes del algoritmo de Optimización basado en Enjambre de Partículas (PSO) dentro de varios procesos de optimización implementados en la investigación. Al analizar los resultados de los experimentos se pudo observar que los modelos de SVMR y Procesos Gaussianos resultaron los de mejor prestación. En la explicación teórica se justifica el mejor resultado de SVMR respecto al MLP debido al mejor comportamiento que ofrece el Principio de Minimización del Riesgo Estructural en que se basa el primer modelo respecto al Principio de Minimización del Riesgo Empírico en que se basa el segundo. Los Procesos Gaussianos, además de su eficiente comportamiento, permiten establecer el nivel de incertidumbre de la predicción en nuevos casos por lo cual se recomienda su uso en esta problemática. | en_US |
| dc.description.sponsorship | Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computación | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/5755 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computación | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Estudio Comparativo | en_US |
| dc.subject | Comportamiento | en_US |
| dc.subject | Métodos de Estimación | en_US |
| dc.subject | Funciones Continuas | en_US |
| dc.subject | Tensión de Ruptura | en_US |
| dc.subject | Pronóstico | en_US |
| dc.subject | Termofluencia | en_US |
| dc.subject | Aceros Ferríticos | en_US |
| dc.subject.other | Weka | en_US |
| dc.subject.other | Inteligencia Artificial | en_US |
| dc.title | Estudio comparativo del comportamiento de métodos de estimación de funciones continuas en el pronóstico de la tensión de ruptura por termofluencia en aceros ferríticos | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | master | en_US |