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dc.contributor.authorCERVANTES SUAREZ CARLOS ANDRÉS-
dc.contributor.authorJENIFFER BONILLA BERMEO-
dc.contributor.authorCHRISTOPHER CRESPO LEON-
dc.date.accessioned2018-09-26T19:40:22Z-
dc.date.available2018-09-26T19:40:22Z-
dc.date.issued2018-01-
dc.identifier.isbn978-9942-770-35-6-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/167-
dc.description.abstractalgoritmo de mapas auto – organizados (SOM) a través de la experimentación en diferentes bases de datos científicas para identificar patrones en trayectorias vehiculares GPS. La metodología se basa en el uso de las herramientas que provee la investigación científica, tales como la observación, la experimentación y la hipótesis. Además se aplicó una metodología cascada, ya que se siguió un enfoque secuencial durante el desarrollo de la investigación. Las experimentaciones se realizaron en base al algoritmo de mapas auto-organizados en combinación con k-means y el hierarchical clustering, los cuales fueron implementados en el lenguaje de programación R, con el ID RStudio.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherGRUPO COMPASes_ES
dc.subjectRealidad situacional,es_ES
dc.subjectAlgoritmo de entrenamientoes_ES
dc.titleIdentifcación de patrones en trayectorias vehiculares aplicando algoritmos de machine learninges_ES
dc.typeBookes_ES
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