RT Conference Proceedings
T1 Análisis y estimación de superficie basada en Mapas Auto-Organizados
A1 Sánchez-Andrades, Ignacio
A1 Velasco García, Juan María
A1 Castillo-Aguilar, Juan Jesús
A1 Cabrera-Carrillo, Juan Antonio
A1 Sánchez Lozano, Miguel
K1 Redes neuronales
K1 Inteligencia artificial
AB En este trabajo se propone la utilización de Mapas Auto-Organizados para llevar a cabo la tarea de clasificación de superficies y estimación de adherencia. Este tipo de redes neuronales se caracteriza por emplear el paradigma del Aprendizaje No Supervisado, logrando un aprendizaje autónomo de las características de los datos que le permitan elaborar la separación de los datos. La información de partida sobre la cual se desarrolla este trabajo es la vibración producida por la rodadura del neumático en distintas superficies. El análisis previo de los datos permite la extracción de características estadísticas sobre las que el SOM zealizará su trabajo. Éstos mapas agrupan conjuntos similares de datos en zonas próximas y además generan una reducción dimensional del problema al mostrarse sobre un plano bidimensional. Este hecho, facilita el análisis de problemas con numerosas variables de entrada al poder trabajarse de manera visual y sencilla. Además, permite la validación de los datos para su uso directo o para ser empleados en otros sistemas en etapas posteriores, así como la inferencia de nueva información.
YR 2021
FD 2021-10-03
LK https://hdl.handle.net/10630/23117
UL https://hdl.handle.net/10630/23117
LA spa
NO Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026