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Cartografías semánticas mediante redes neuronales: los mapas auto-organizados (SOM) como representación de patrones y campos

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Cartografías semánticas mediante redes neuronales: los mapas auto-organizados (SOM) como representación de patrones y campos

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dc.contributor.author Abarca-Alvarez, Francisco Javier es_ES
dc.contributor.author Osuna Pérez, Fernando es_ES
dc.date.accessioned 2016-12-23T09:40:12Z
dc.date.available 2016-12-23T09:40:12Z
dc.date.issued 2013-11-06
dc.identifier.issn 1133-6137
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/75710
dc.description.abstract [EN] The Science of Artificial Intelligence provides us with techniques to improve our understanding and characterization of the coherences and patterns which constitute reality. Among these, artificial neural networks and more specifically Self Organizing Maps (SOM) stand out because of their ability to map reality in such a way that their objectives are represented distributed and structured two-dimensionally, with their properties as a single starting point. In this way an entire series of topological relations is generated, which in their turn enable the grouping and characterization of reality. In this research these representations are explored as a valid method to obtain information and to interpret reality. By means of experimentation this kind of methods are implemented to further understanding of diverse exemplary residential fabrics, while obtaining a typological grouping which enables the characterization of urban forms starting from their defining variables es_ES
dc.description.abstract [ES] Las ciencias de la Inteligencia Artificial proporcionan técnicas para la comprensión y caracterización de las coherencias y de los patrones que constituyen la realidad. Entre ellas destacan las redes neuronales artificiales y concretamente los Mapas Auto-organizados (SOM) por su capacidad de cartografiar la realidad, representando sus objetivos distribuidos estructurados bidimensionalmente, a partir únicamente de sus propiedades. Se generan así toda una serie de relaciones topológicas que permiten a su vez la agrupación y caracterización de la realidad. En la investigación se exploran estas representaciones como método válido de obtención de información e interpretación de la realidad. Como experimentación se implementan tales técnicas para la comprensión de diversos tejidos residenciales ejemplares, obteniéndose un agrupamiento tipológico que permite caracterizar las formas urbanas a partir de sus variables definidoras. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof EGA. Revista de Expresión Gráfica Arquitectónica
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Cartografía semántica es_ES
dc.subject Mapa Auto-organizado es_ES
dc.subject SOM es_ES
dc.subject Patrón
dc.subject Estructura
dc.title Cartografías semánticas mediante redes neuronales: los mapas auto-organizados (SOM) como representación de patrones y campos es_ES
dc.title.alternative SEMANTIC MAPPING THOUGH NEURAL NETWORKS: THE SELF-ORGANIZING MAPS (SOM) AS REPRESENTATION OF PATTERNS AND FIELDS es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2016-12-23T08:41:26Z
dc.identifier.doi 10.4995/ega.2013.1692
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Abarca-Alvarez, FJ.; Osuna Pérez, F. (2013). Cartografías semánticas mediante redes neuronales: los mapas auto-organizados (SOM) como representación de patrones y campos. EGA. Revista de Expresión Gráfica Arquitectónica. 18(22):154-163. https://doi.org/10.4995/ega.2013.1692 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/ega.2013.1692 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 154 es_ES
dc.description.upvformatpfin 163 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 18
dc.description.issue 22
dc.identifier.eissn 2254-6103


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