Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Tackling business intelligence with bioinspired deep learning
Año:2018
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc),
  • Ingenierías,
  • Economía de negocios
Datos
Descripción
To tackle the complex problem of providing business intelligence solutions based on business data, bioinspired deep learning has to be considered. This paper focuses on the application of artificial metaplasticity learning in business intelligence systems as an alternative paradigm of achieving a deeper information extraction and learning from arbitrary size data sets. As a case study, artificial metaplasticity multilayer perceptron applied to the automation of credit approval decision based on collected client data is analyzed, showing its potential and improvements over the state-of-the-art techniques. This paper successfully introduces the relevant novelty that the artificial neural network itself estimates the pdf of the input data to be used in the metaplasticity learning, so it is much closer to the biologic reality than previous implementations of artificial metaplasticity.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Neural Computing & Applications
ISSN
0941-0643
Factor de impacto JCR
4,213
Información de impacto
Volumen
29
DOI
10.1007/s00521-018-3377-5
Número de revista
4
Desde la página
1
Hasta la página
8
Mes
FEBRERO
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Juan Fombellida Vetas (UPM)
  • Autor: Irene Martin Rubio (UPM)
  • Autor: Santiago Torres Alegre (UPM)
  • Autor: Diego Andina De la Fuente (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Automatización en Señal y Comunicaciones (GASC)
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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