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Título: Redes neuronales artificiales y la predicción de la viabilidad legislativa en las proposiciones parlamentarias, Perú, año 2020
Asesor(es): Ortiz Cotrina, Wilinton Chiliman
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Alas Peruanas
Resumen: Lapresente investigacióntrata acerca delas redes neuronalesartificialesy la viabilidad legislativa.El objetivo del estudio es predecirla viabilidad legislativa mediante el uso delas redes neuronales artificiales en las proposiciones parlamentarias(proyectos de ley y resolucioneslegislativas)del Congreso de la República. El método de la investigación es inductivo y el diseño estranseccional retrospectivo documental de rasgo.La población de estudio fue de 377proposicionesregistradasen el periodo anual de sesiones2019, correspondiente al periodo parlamentario2016. En base alos resultados,el modelo obtuvo el 96.1% de precisión de aciertos.Finalmente,en la investigación se concluyó que,aplicando las técnicas algorítmicas de las redes neuronales artificiales,se obtuvo un modelo conun alto porcentaje de predicción.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas e Informática
Institución que otorga el grado o título: Universidad Alas Peruanas. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero en Sistemas e Informática
Fecha de registro: 23-ago-2022



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