| Revista: | Programación matemática y software |
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| Número de sistema: | 000573029 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Jaramillo Vacio, Rubén1 Ochoa Ortiz Zezzatti, Carlos Alberto2 Ponce Gallegos, Julio César3 |
| Instituciones: | 1Comisión Federal de Electricidad, México, Distrito Federal. México 2Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Ciudad Juárez, Chihuahua. México 3Universidad Autónoma de Aguascalientes, Aguascalientes. México |
| Año: | 2013 |
| Volumen: | 5 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 6-12 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en inglés | En este artículo se presentan diferentes algoritmos de aprendizaje competitivo utilizados en mapas autoorganizados (SOM, por sus siglas en inglés). Estos algoritmos son evaluados y comparados experimentalmente, y la caracterización es presentada en términos de la calidad del SOM. Los algoritmos de aprendizaje competitivo evaluados de esta manera son el ganador toma todo (WTA, por sus siglas en inglés), aprendizaje competitivo sensible a la frecuencia y rival penalizado. Dominio de aplicación: desempeño en la clasificación de patrones de descargas parciales en cables de potencia. |
| Resumen en español | In this paper different competitive learning algorithms for self-organizing maps (SOM) are experimentally examined. The characterization of the results obtained is presented in terms of quality of SOM. The competitive learning algorithms evaluated through SOM are winner-takes-all, frequency sensitive competitive learning, and rival penalized competitive learning. Case study: their performance in the classification of partial discharges on power cables. |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Inteligencia artificial |
| Keyword: | Artificial intelligence |
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