Redes neuronales artificiales aplicadas a Ciencias Sociales

Autores
Vázquez, Juan C.; Castillo, Julio J.; Rojas, María del C.; Marciszack, Marcelo Martín
Año de publicación
2008
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Como modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET, el software desarrollado de redes neuronales artificiales emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Intelligent agents
ciencias sociales
Redes Neuronales
riego en salud
sistema complejo
sistema no lineal
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Acceder
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