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Identificación de la delimitación administrativa de la malaria usando redes neuronales artificiales

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dc.contributor.authorSalazar-Vasquez, Fredy A.spa
dc.contributor.authorOsorio-Serna, Carlosspa
dc.contributor.authorCaicedo-Giraldo, María Alejandraspa
dc.contributor.authorAlfonso-Morales, Wilfredospa
dc.contributor.authorCaicedo-Bravo, Eduardo F.spa
dc.date.accessioned2017-07-16T00:00:00Z
dc.date.accessioned2024-07-25T18:14:55Z
dc.date.available2017-07-16T00:00:00Z
dc.date.available2024-07-25T18:14:55Z
dc.date.issued2017-07-16
dc.description.abstractLa metodología de clustering fue utilizada para agrupar tres barrios en Quibdó teniendo en cuenta factores que favorecen el desarrollo de la malaria. Los mapas auto-organizados de Kohonen fueron utilizados para el análisis de las características más significativas en la clasificación. Los clusters detectados fueron comparados con la clasificación geográfica de las casas, encontrando, que los mapas auto-organizados de Kohonen clasifican las casas por las condiciones ambientales propicias para el desarrollo del mosquito más que por la clasificación administrativa de la ciudad.spa
dc.description.abstractClustering methodology was used to group three neighborhoods in Quibdo taking into account factors that favor the development of malaria. The Kohonen self-organizing maps were used for the analysis of the most significant features in the standings. The detected clusters were compared with the geographical classification of houses, finding that the Kohonen self-organizing maps households classified by environmental conditions conducive to development rather than the administrative classification of the city.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.doi10.22579/20112629.547
dc.identifier.eissn2011-2629
dc.identifier.issn0121-3709
dc.identifier.urihttps://repositorio.unillanos.edu.co/handle/001/3956
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.22579/20112629.547
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de los Llanosspa
dc.relation.bitstreamhttps://orinoquia.unillanos.edu.co/index.php/orinoquia/article/download/547/1111
dc.relation.citationendpage19
dc.relation.citationissue1 Supspa
dc.relation.citationstartpage11
dc.relation.citationvolume21spa
dc.relation.ispartofjournalOrinoquiaspa
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dc.rightsOrinoquia - 2019spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.sourcehttps://orinoquia.unillanos.edu.co/index.php/orinoquia/article/view/547spa
dc.subjectArtificial Neural Networkseng
dc.subjectClusteringeng
dc.subjectMalariaeng
dc.subjectSelf-organized map of Kohoneneng
dc.subjectClusteringeng
dc.subjectMalária Urbaneng
dc.subjectMapa Auto Organizado Kohoneneng
dc.subjectRedes Neurais Artificiaiseng
dc.subjectClusteringspa
dc.subjectMalaria urbanaspa
dc.subjectMapa Auto Organizado de Kohonenspa
dc.subjectRed Neuronal Artificialspa
dc.titleIdentificación de la delimitación administrativa de la malaria usando redes neuronales artificialesspa
dc.title.translatedBoundary Delimitiation of Malaria using Artificial Neural Networkseng
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.localJournal articleeng
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa

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