Entrenamiento neuronal para clasificación de productos en un entorno industrial
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En el presente artículo se ilustra el entrenamiento de una red neuronal tipo perceptron, para solucionar problemas relacionados a clasificación de productos en un entorno industrial. Como ejemplo de validación se expone la producción de cajas de diferentes tamaños, clasificadas en cuatro grupos y validando los resultados de predicción de la red con un conjunto bastante amplio de muestras versus un conjunto bastante pequeño usado para entrenamiento. Se encontró un porcentaje de acierto del 90%, lo que permite concluir sobre la eficiencia de este sistema de clasificación y su utilidad en un entorno industrial.
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2019 ◽
Vol 44
(1)
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pp. 6-12
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