Browsing by Subject "Redes neuronales artificiales"

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    A circularity accounting network : CO2 measurement along supply chains using machine learning
    (Universidad de Murcia, Servicio de publicaciones, 2023) Fabian Jesse, Forrest; Antonini, Carla; Luque Vilchez, Mercedes
    This paper proposes to use a type of machine learning network called artificial neural networks to design a circularity accounting network. The network is composed of human and non-human actors and accounts for the impact of products CO2emissions and sequestration along global supply chains. The network serves to connect people and other actors that share a CO2 indicator and allows users to visualize the level of (un-)circularity of different products through specific diagrams calculated by a CO2estimator drawing on insights from actor-network theory. Unlike most previous circular economy accounting studies that develop sometype of framework or indicator that represent measurements at micro, meso or macro levels, the circularity accounting network is not confined to a particular level of analysis but is designed to build relationships between multiple users at different levels (e.g., government, corporate or consumer actors). The paper presents the conceptual design and a preliminary test of the network using real data, helping to advancethe under explored potential of artificial intelligence in the field of circular economy accounting. The main contribution of this network is that data provided by the indicator: (i) is derived from the network itselflearning from open sources, the network (ii) is not static but keeps flowing as new relationships are builtwithin the network, moving toward self-regulating, (iii) contemplates both emissions and sequestrations along supply chains.
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    Algoritmos de clasificación y redes neuronales en la observación automatizada de registros
    (Murcia: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia, 2015) González Ruiz, Sergio Luis; Gómez-Gallego, I.; Pastrana Brincones, José Luis; Hernández-Mendo, Antonio
    El objetivo del presente estudio es analizar los datos obtenidos a través de una plataforma on-line, mediante diferentes técnicas de clasificación y aprendizaje orientadas al descubrimiento del conocimiento. Se aplican técnicas de minería de datos para obtener relaciones de fiabilidad que informen del interés de los usuarios por cumplimentar de manera rigurosa el cuestionario on-line atendiendo al modo de realizar el mismo. Aunque existen técnicas que nos permiten observar el comportamiento de los usuarios mientras realizan el cuestionario, en este caso se emplean Redes Neuronales Artificiales para predecir el comportamiento de aquellos, atendiendo a variables obtenidas al realizar el cuestionario. La muestra consta de 1.636 participantes de diferentes zonas geográficas y rangos de edad, obtenida al contestar de manera anónima o identificada al cuestionario Inventario Psicológico para el Seguimiento de Talentos Deportivos (IPSETA). Los resultados obtenidos mediante las diferentes técnicas de análisis informan que el género femenino pre#ere realizar el registro en la plataforma para cumplimentar el cuestionario, alcanzando un alto porcentaje de fiabilidad (70%).
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    Método de respuesta interactiva inteligente con redes neuronales para enseñanza individualizada en anatomía humana en alumnos universitarios de Ciencias de la Salud
    (Universidad de Murcia, 2018-02-15) López González, Laura; González Sequeros, Ofelia; Fernández Alemán, José Luis; Facultad de Medicina
    Introducción Tras el Proceso de Bolonia se han producido reformas en las metodologías docentes y en la estructura de las enseñanzas en las que el profesor no sólo debe evaluar al final del proceso de aprendizaje, sino que a lo largo del curso debe proponer actividades de carácter evaluable con cierta periodicidad, que faciliten la asimilación y el desarrollo progresivos de los contenidos de la materia. Los instrumentos de apoyo a la docencia basados en Tecnologías de la Información y la Comunicación, como el Sistema On-line de Respuesta Interactiva Inteligente con Redes Neuronales (en nuestro caso i-SIDRA) junto a un Sistema de Respuesta de Audiencia, se proponen en este estudio como procedimiento innovador para facilitar el proceso de aprendizaje activo del alumno. Objetivos Los objetivos del presente estudio empírico pretenden analizar en estudiantes de Ciencias de la Salud, los rendimientos dentro de la herramienta formativa i-SIDRA, que incluye retroalimentación diagnóstica para el aprendizaje guiado, y los rendimientos académicos obtenidos tras el uso de i-SIDRA más un SRA (SIDRA) durante el curso. Métodos Se realizaron dos experimentos en la asignatura de Anatomía Humana, uno con estudiantes de Medicina y otro con estudiantes de Farmacia. El experimento de Medicina se dividió en un grupo experimental, con 90 alumnos, que utilizaron i-SIDRA más un SRA con SIDRA a distancia, y un grupo control de 110 estudiantes que recibieron enseñanza tradicional. Otro grupo adicional de 96 alumnos se empleó para el entrenamiento de la Red Neural de i-SIDRA. El experimento de Farmacia se dividió igualmente en un grupo experimental, con 89 alumnos que realizaron las pruebas presencialmente, y un grupo control de 45 estudiantes. Además de emplear un grupo adicional de 52 alumnos para el entrenamiento de la Red Neural de i-SIDRA. En ambos experimentos se realizaron cuatro pruebas con i-SIDRA y posteriorrmente con el SRA de SIDRA a lo largo del curso. Resultados: Se observó en ambos experimentos un aumento estadísticamente significativo (p=0,000 y P<0,001) del número de respuestas correctas entre el primer y último envío de cada prueba. La correlación entre la puntuación final con i-SIDRA y la puntuación del examen final fue baja 0,31 (en Medicina) y media (0,58 en Farmacia) ambas estadísticamente significativas. Se encontró correlación estadísticamente significativa baja (0,3) y media (0,47) en el Grado de Farmacia entre la puntuación de SIDRA y la puntuación del examen final, mientras que el Grado de Medicina hubo solo una correlación fuerte (0,85). En ambos experimentos la tasa de rendimiento y la tasa de éxito fueron mayores para los estudiantes del grupo experimental, además de encontrarse diferencias estadísticamente significativas (p = 0,010 y p <0,001) en las calificaciones de los exámenes finales a favor del grupo experimental El tamaño de efecto global en el meta-análisis realizado fue de 0,71, a favor de los rendimiento académicos de los alumnos que usan i-SIDRA más un SRA con SIDRA. Conclusiones: El uso de i-SIDRA más un SRA con SIDRA aumenta el aprendizaje cognitivo de los alumnos de ambos experimentos y permite observar el comportamiento de los estudiantes, mediante los diagramas de estado de conocimiento, facilitando a los instructores el seguimiento de su progreso e identificando lo que aún necesitan aprender, garantizando una formación individualizada. Además de mejorar el rendimiento académico en el examen final de la asignatura de Anatomía, los estudiantes de ambos grados se mostraron satisfechos con el uso de la herramienta. Tras este estudio recomendamos el uso de i-SIDRA más un SRA con SIDRA como recurso de formación en Ciencias de la Salud en cualquiera de sus modalidades a distancia o presencial, aunque se ha observado mejores resultados en las pruebas presenciales. Introduction After the introduction of the Bologna Process there have been changes in teaching methodologies and in teaching structure. Teachers should not only assess knowledge assimilation at the end of the learning process, they must propose assessable activities that facilitate the progressive assimilation and development of Anatomy knowledge throughout the length of the course. The teaching support tools based on Information and Communication Technologies, such as on-line Intelligent Interactive Response System with Neural Networks (in this study, i-SIDRA) with Audience Response Systems (Using SIDRA), are proposed as an innovative method to facilitate the learning process of students. Objectives The purpose of the present empirical study is to analyse performance in Health Sciences students when using the formative tools SIDRA and i-SIDRA which includes intelligent diagnostic feedback for guided learning. Methods We have performed two experiments during an Anatomy course with Medical and Pharmacy students. Medical students were divided into two groups. The experimental group, formed by 90 students, used i-SIDRA and ARS of SIDRA remotely and the control group, formed by 110 students, received traditional teaching. Another group with 96 students was created for training the neural network included in i-SIDRA. Pharmacy students were divided too. The experimental group, formed by 44 students, used i-SIDRA and ARS of SIDRA during presential sessions, and control group, formed by 45 students, received traditional teaching. An additional group formed by 52 students was created for training the neural network included on i-SIDRA. During the course, four test of i-SIDRA and SRA of SIDRA were performed in both experiments (Medicine and Pharmacy). Results The effectiveness of i-SIDRA feedback was studied in both experiments thus noting an increase in the number of correct answers, which was statistically significant (p=0,000 y p< 0,001). A statistically significant low correlation (0,31) between final score during i-SIDRA test and final exam score was obtained in the medicine degree and a statistically significant medium correlation (0,58) was calculated in pharmacy degree. A statistically significant low (0,3) and a medium (0,47) correlation between the final score using SIDRA test and the final exam score was obtained in three of four test in the pharmacy degree. A statistically high correlation (0,85) was calculated in one of four test in medicine degree. Better Performance rate and success rate were achieved for the experimental group, with both experiments showing statistically significant differences (p=0,010 y p< 0,001) between performance in the final exam grades of experimental and control group students. A meta-analysis shown a global effect size of 0,71 in support of experimental group. Conclusions The use of i-SIDRA and SRA of SIDRA improved cognitive learning of students involved in both experiments, thus allowing instructors to observe students’ behaviour through knowledge state diagrams. Students’ progress can be analysed to identify what they still need to learn, in order to ensure appropriate and individualized learning. In addition, the tool improves performance in both grades and student satisfaction with i-SIDRA and SRA of SIDRA. Finally, we recommend the use of i-SIDRA and SRA of SIDRA in Health Sciences in every form (remote or on-site), although there is better control in on-site mode.
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    El sistema de revenue management como técnica de gestión de las capacidades hoteleras
    (Escuela Universitaria de Turismo. Universidad de Murcia, 2013) Díaz Done, Armando; Betancourt García, María Elena; Molinet Berenguer, Tomás
    Este artículo centra su atención en la posición sumamente relevante que adquiere actualmente la gestión de las capacidades hoteleras. La realización de la investigación se produjo teniendo en cuenta las características propias del Grupo Cubanacan Hoteles en el destino Playa Santa Lucía de Cuba y las bases del Sistema de Revenue Management (RMS) para la gestión de las capacidades hoteleras, con el objetivo de elaborar una herramienta que contribuya a una mejor gestión de las capacidades hoteleras y en correspondencia al incremento de la eficiencia económica. Este trabajo contribuye a dotar a los hoteles de la información requerida para el análisis de las variables, factores e indicadores que más influyen en la ocupación, y por consiguiente que contribuya a la toma de decisiones implícitas en el desarrollo de la actividad turística. El desarrollo del trabajo se sustentó en la utilización de los modelos de redes neuronales artificiales para la validación de la herramienta.
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    Técnicas de clasificación de data mining: una aplicación al consumo de tabaco en adolescentes
    (Murcia: Universidad de Murcia, Editum, 2014-05) Montaño-Moreno, Juan J.; Gervilla-García, Elena; Cajal-Blasco, Berta; Palmer, Alfonso
    El presente trabajo tiene el propósito de analizar el poder predictivo de diversas variables psicosociales y de personalidad sobre el consumo o no consumo de nicotina en la población adolescente mediante el uso de diversas técnicas de clasificación procedentes de la metodología Data Mining. Más concretamente, se analizan las RNA –Perceptrón Multicapa (MLP), Funciones de Base Radial (RBF) y Redes Probabilísticas (PNN)–, los árboles de decisión, el modelo de regresión logística y el análisis discriminante. Para ello, se ha trabajado con una muestra de 2666 adolescentes, de los cuales 1378 no consumen nicotina mientras que 1288 son consumidores de nicotina. Los modelos analizados han sido capaces de discriminar correctamente entre ambos tipos de sujeto en un rango comprendido entre el 77.39% y el 78.20%, alcanzando una sensibilidad del 91.29% y una especificidad del 74.32%. Con este estudio, se pone a disposición del especialista en conductas adictivas, un conjunto de técnicas estadísticas avanzadas capaces de manejar simultáneamente una gran cantidad de variables y sujetos, así como aprender de forma automática patrones y relaciones complejas, siendo muy adecuadas para la predicción y prevención del comportamiento adictivo.