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Redes Neuronales para el reconocimiento de patrones no tradicionales en la predicción de accidentes fatales en la industria minera peruana

dc.contributor.authorSchwarz Díaz, Max
dc.contributor.otherSchwarz Díaz, Maxes
dc.date.accessioned2017-09-07T17:12:50Z
dc.date.available2017-09-07T17:12:50Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationSchwarz, M. (2017). Redes Neuronales para el reconocimiento de patrones no tradicionales en la predicción de accidentes fatales en la industria minera peruana. Revista Científica de la UCSA, 4(2), 6-12. Recuperado de http://ucsa.edu.py/yeah/wp-content/uploads/2017/09/2.-AO_Schwarz-M_6-12-GV-sin-doi.pdfes_ES
dc.identifier.issn2409-8752
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/4814
dc.descriptionIndexado en SciELOes
dc.description.abstractLa investigación propone utilizar redes neuronales para el reconocimiento de patrones no tradicionales en la predicción de accidentes fatales en la industria minera peruana para lo cual explora 6,568 reportes y 239 Informes de Investigación del Ministerio de Energía y Minas reportados entre 2010-2015. La investigación concluye con un error de precisión de 0.0761% la existencia de patrones no tradicionales como la complejidad operacional, experiencia laboral o disponibilidad de equipos que presentan alta influencia en la accidentabilidad y desarrolla un instrumento para predecirla con fines académicos e industriales.es_ES
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad del Cono Sur de las Américases_PE
dc.relation.ispartofurn:issn:2409-8752
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad de Limaes
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes
dc.subjectMineríaes_ES
dc.subjectSeguridad industrial
dc.subjectAccidentes de trabajo
dc.subject.classificationIndustria / Industria mineraes
dc.titleRedes Neuronales para el reconocimiento de patrones no tradicionales en la predicción de accidentes fatales en la industria minera peruanaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_PE
dc.type.otherArtículo en SciELOes_PE
dc.identifier.journalRevista Científica de la UCSA
dc.publisher.countryPYes_PE
dc.description.peer-reviewRevisión por pares


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Name:
Schwarz_Max.pdf
Size:
174.8Kb
Format:
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