Implementation of artificial neural networks in the process of "support for permanence" of the polytechnic university of valle del évora as a proposal for decision making

Q3 Agricultural and Biological Sciences
Juan Jaime Fuentes Uriarte, Agustina Guadalupe Arellanes Salazar, María Alejandra Zamudio Aguilasocho, Said Polanco Martagón
{"title":"Implementation of artificial neural networks in the process of \"support for permanence\" of the polytechnic university of valle del évora as a proposal for decision making","authors":"Juan Jaime Fuentes Uriarte, Agustina Guadalupe Arellanes Salazar, María Alejandra Zamudio Aguilasocho, Said Polanco Martagón","doi":"10.38152/bjtv5n4-002","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"  \nO presente trabalho de pesquisa visa dar uma resposta à abordagem de que se através da implementação de redes neurais artificiais, podem ser obtidas percentagens semelhantes às propostas pela Comissão Especial de Apoio; no desconto trimestral das propinas da Universidade Politécnica de Valle el Évora. A metodologia experimental consiste inicialmente na identificação das etapas do processo interno de “Apoio à Permanência” supracitado, seguindo-se uma recolha de informação para obtenção dos requisitos envolvidos de forma geral que influenciam o processo de seleção. Posteriormente, foi feita uma série de propostas de conjuntos de dados a serem treinados (5 treinamentos para cada conjunto de dados) com a implementação da rede neural com configurações diferentes para a arquitetura proposta na ferramenta Orange durante a fase de implementação, testes das sessões de treinamento e com base nos resultados das diferentes sessões de treinamento, realizar uma análise comparativa com os dados reais para determinar se a implementação de redes neurais em suporte à permanência está próxima da decisão tomada pelo comitê especial de apoio.","PeriodicalId":9112,"journal":{"name":"Brazilian Journal of Food Technology","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Brazilian Journal of Food Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.38152/bjtv5n4-002","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"Agricultural and Biological Sciences","Score":null,"Total":0}
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Abstract

  O presente trabalho de pesquisa visa dar uma resposta à abordagem de que se através da implementação de redes neurais artificiais, podem ser obtidas percentagens semelhantes às propostas pela Comissão Especial de Apoio; no desconto trimestral das propinas da Universidade Politécnica de Valle el Évora. A metodologia experimental consiste inicialmente na identificação das etapas do processo interno de “Apoio à Permanência” supracitado, seguindo-se uma recolha de informação para obtenção dos requisitos envolvidos de forma geral que influenciam o processo de seleção. Posteriormente, foi feita uma série de propostas de conjuntos de dados a serem treinados (5 treinamentos para cada conjunto de dados) com a implementação da rede neural com configurações diferentes para a arquitetura proposta na ferramenta Orange durante a fase de implementação, testes das sessões de treinamento e com base nos resultados das diferentes sessões de treinamento, realizar uma análise comparativa com os dados reais para determinar se a implementação de redes neurais em suporte à permanência está próxima da decisão tomada pelo comitê especial de apoio.
将人工神经网络应用于巴西理工大学的“永久支持”过程中,作为决策建议
本研究旨在回答这样一种方法,即通过人工神经网络的实现,可以获得与特别支持委员会提出的类似的百分比;瓦莱理工大学evora的季度学费折扣。实验方法最初包括确定上述“永久支持”内部过程的步骤,然后收集信息,以获得影响选择过程的一般涉及的要求。之后,是由一系列的候选数据集的训练(5为每个数据集训练)和神经网络的实现和配置不同的建筑的提议在工具(在实现阶段的训练和检测结果的基础上不同的培训课程,与实际数据进行比较分析,以确定支持持久性的神经网络的实施是否接近支持特别委员会的决定。
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来源期刊
Brazilian Journal of Food Technology
Brazilian Journal of Food Technology Agricultural and Biological Sciences-Food Science
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审稿时长
35 weeks
期刊介绍: The Brazilian Journal of Food Technology (BJFT) is an electronic rolling pass publication with free access, whose purpose is to publish unpublished articles based on original research results and technological information that significantly contribute to the dissemination of new knowledge related to production and evaluation of food in the areas of science, technology, food engineering and nutrition (non-clinical). Manuscripts of national or international scope are accepted, presenting new concepts or experimental approaches that are not only repositories of scientific data. The Journal publishes original articles, review articles, scientific notes, case reports, and short communication in Portuguese and English. The submission of a manuscript presupposes that the same paper is not under analysis for publication in any other divulging vehicle. Articles specifically contemplating analytical methodologies will be accepted as long as they are innovative or provide significant improvement to existing methods. It is at the discretion of the Editors, depending on the subject relevance, the acceptance of works with test results of industrialized products without the information necessary to manufacture them. Papers aimed essentially at commercial propaganda will not be accepted.
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