Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
ARTIFICIAL ANALYSIS OF MOLECULAR MARKER LOCI LINKED TO TREE RESISTANCE RESPONSE BY AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Año:2015
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial,
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc),
  • Ingenierías
Datos
Descripción
One of the biggest challenges that software developers face is to make an accurate estimate of the project effort. Radial basis function neural networks have been used to software effort estimation in this work using NASA dataset. This paper evaluates and compares radial basis function versus a regression model. The results show that radial basis function neural network have obtained less Mean Square Error than the regression method.
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
International Journal "Information Content and Processing", Volume 2, Number 1
ISSN
23675128
Factor de impacto JCR
Información de impacto
Volumen
2/2015
DOI
Número de revista
Desde la página
43
Hasta la página
51
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Angel Luis Castellanos Peñuela (UPM)
  • Autor: Juan Bautista Castellanos Peñuela (UPM)
  • Autor: Jorge Fernández (Universidad Complutense)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Computación Natural
  • Departamento: Inteligencia Artificial
  • Departamento: Matemática Aplicada
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