Búsqueda por similaridad aplicada en la recuperación de factores que inciden en el cálculo del índice de riesgo para la salud de la vivienda urbana

El proyecto RNA-AC es el resultado de un convenio de cooperación entre la UTN-Córdoba y el Instituto de Investigaciones Geo-Históricas de la Provincia del Chaco (IIGHI-CONICET). Este último trabaja en un modelo conceptual mediante el cual busca determinar en qué forma influyen ciertos factores en el...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Frittelli, Valerio, Steffolani, F. A., Teicher, R. G., Rojas, M., Picco, J. E., Vázquez, J. C.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2011
Materias:	Ciencias Informáticas Riesgo Salud Contexto Urbano Factor de Riesgo
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129319
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El proyecto RNA-AC es el resultado de un convenio de cooperación entre la UTN-Córdoba y el Instituto de Investigaciones Geo-Históricas de la Provincia del Chaco (IIGHI-CONICET). Este último trabaja en un modelo conceptual mediante el cual busca determinar en qué forma influyen ciertos factores en el riesgo para la salud humana en contextos urbanos. No se conocen expresiones matemáticas que formalicen las relaciones entre los factores citados y el riesgo final, y los investigadores de la UTN-Córdoba abordaron el problema computacionalmente. Primero, se planteó un modelo de redes neuronales capaz de captar los datos de los factores incidentes, para luego afinar esta red para que pueda identificar las relaciones entre dichos factores y el índice final de riesgo. Segundo, para lograr una perspectiva más amplia y disponer de técnicas alternativas para identificar relaciones, se planteó otro modelo computacional mediante búsqueda por similaridad, como parte del subproyecto RNA-EH. Aquí exponemos el trabajo realizado en ese subproyecto, basado en los mismos datos y referencias usados en el proyecto marco RNA-AC, pero desarrollado “en paralelo” y sin cruce de resultados hasta su culminación. Se espera con esto, poder comprobar cada modelo computacional desarrollado y efectuar comparaciones de rendimiento, ventajas, desventajas y potencialidades.
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Búsqueda por similaridad aplicada en la recuperación de factores que inciden en el cálculo del índice de riesgo para la salud de la vivienda urbana

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