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
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Descripción
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| 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. | |
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Internacional
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Si |
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JCR del ISI
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No |
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Título de la revista
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International Journal "Information Content and Processing", Volume 2, Number 1 |
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ISSN
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23675128 |
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Factor de impacto JCR
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Información de impacto
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Volumen
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2/2015 |
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DOI
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Número de revista
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Desde la página
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43 |
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Hasta la página
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51 |
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Ranking
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Ver publicación en Archivo digital upm
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