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García Iruela, Alberto; García Fernández, Francisco; García Esteban, Luis; Palacios de Palacios, Paloma de; Simón García, Cristina y Arriaga Martitegui, Francisco (2017). Obtención del módulo de elasticidad estático de la madera de Pinus radiata D. Don. mediante la comparación de técnicas de regresión y una red neuronal artificial. En: "7º Congreso Forestal Español. Gestión del monte: servicios ambientales y bioeconomía", 26-30 Jun 2017, Plasencia, Cáceres. ISBN 9788494169526. pp. 1-8.
Título: | Obtención del módulo de elasticidad estático de la madera de Pinus radiata D. Don. mediante la comparación de técnicas de regresión y una red neuronal artificial |
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Autor/es: |
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Tipo de Documento: | Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo) |
Título del Evento: | 7º Congreso Forestal Español. Gestión del monte: servicios ambientales y bioeconomía |
Fechas del Evento: | 26-30 Jun 2017 |
Lugar del Evento: | Plasencia, Cáceres |
Título del Libro: | 7 Congreso Forestal Espanol. Gestion del Monte: servicios ambientales y bioeconomia |
Fecha: | Junio 2017 |
ISBN: | 9788494169526 |
Materias: | |
Palabras Clave Informales: | Propiedades mecánicas; ultrasonidos; modelado computacional |
Escuela: | E.T.S.I. Montes, Forestal y del Medio Natural (UPM) |
Departamento: | Ingeniería y Gestión Forestal y Ambiental |
Licencias Creative Commons: | Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial |
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El objetivo de este estudio ha sido comparar el método de regresión tradicional frente al diseño de una red neuronal artificial del tipo perceptrón multicapa para obtener el MOEestático de la madera de Pinus radiata D. Don. a partir del MOEdinámico obtenido por técnica de ultrasonidos en el primer caso y a partir de la velocidad de propagación de la onda de ultrasonidos en el segundo.
ID de Registro: | 51029 |
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Identificador DC: | http://oa.upm.es/51029/ |
Identificador OAI: | oai:oa.upm.es:51029 |
URL Oficial: | https://7cfe.congresoforestal.es/ |
Depositado por: | Memoria Investigacion |
Depositado el: | 25 May 2018 10:20 |
Ultima Modificación: | 25 May 2018 11:33 |