| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 - Atribución-NoComercial | es_MX |
| dc.contributor | YESSICA YAZMIN CALDERON SEGURA | es_MX |
| dc.contributor.author | García Pacheco, José Antonio | |
| dc.contributor.other | director - Director | es_MX |
| dc.coverage.spatial | MEX - México | es_MX |
| dc.date | 2022-02-14 | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-05T19:51:43Z | |
| dc.date.available | 2022-12-05T19:51:43Z | |
| dc.identifier.uri | http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/2893 | |
| dc.description | El objetivo de este estudio, es buscar los principales factores que puedan influir para
predecir los resultados de las encuestas de votación. Se desarrolla un sistema que
permita la optimización de Redes Neuronales Artificiales para identificar los factores
que inciden en el resultado electoral, a través de un método computacional que permite la evaluación de las características que influyen en una votación electoral exitosa. Se utiliza una Red Neuronal Artificial con tres capas y un algoritmo de aprendizaje con propagación hacia atrás. | es_MX |
| dc.format | pdf - Adobe PDF | es_MX |
| dc.language | spa - Español | es_MX |
| dc.rights | openAccess - Acceso Abierto | es_MX |
| dc.subject | 7 - INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_MX |
| dc.subject.other | 33 - CIENCIAS TECNOLÓGICAS | es_MX |
| dc.title | Red neuronal para predecir votos electorales con perturbación | es_MX |
| dc.type | bachelorThesis - Tesis de licenciatura | es_MX |
| uaem.unidad | Facultad de Contaduría Administración e Informática - Facultad de Contaduría Administración e Informática | es_MX |
| uaem.programa | Licenciatura en Informática - Licenciatura en Informática | es_MX |
| dc.type.publication | acceptedVersion | es_MX |
| dc.audience | generalPublic - Público en general | es_MX |
| dc.date.received | 2022-05-06 | |
