| Journal: | Programación matemática y software |
| Database: | |
| System number: | 000573029 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Authors: | Jaramillo-Vacio, Ruben1 Ochoa Ortiz Zezzatti, Carlos Alberto2 Ponce Gallegos, Julio César3 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma de Aguascalientes. México, 2Laboratorio de Pruebas a Equipos y Materiales, Comisión Federal de Electricidad. Reforma 164, col. Juárez, México, DF, México 2 Centro de Innovación Aplicada en Tecnologías Competitivas, 3Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Omega 201, fracc. Industrial Delta, CP 37545, León, Guanajuato, México., |
| Year: | 2013 |
| Volumen: | 5 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 6-12 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| English abstract | 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. |
| Spanish abstract | 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. |
| Keyword: | aprendizaje competitivo, mapas autoorganizados, descargas parciales, métricas de calidad, diagnóstico |
| Keyword: | competitive learning, self-organizing maps, partial discharge, quality measurements, diagnosis |
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