@ARTICLE{Gonzalez17,
    author = {Gonzalez Salcedo, L. O. and Gotay, Jorge and Roodschild, Matias and Will, Adrian and Rodriguez, Sebastian},
  keywords = {Algoritmo de Poda., Hormigón de Alto Desempeño, Inteligencia Artificial, Optimización en Informática, Redes neuronales artificiales},
     title = {Optimización en la elaboración de redes neuronales artificiales adaptativas usando una metodología de algoritmo de poda},
   journal = {Revista Ingenio Magno},
    volume = {8},
    number = {1},
      year = {2017},
     pages = {45-56},
      issn = {2422-2399},
  abstract = {Las redes neuronales artificiales feedfoward y multicapa (RNA-MFF) han desmostrado ser de gran alcance en la aproximación de funciones. Sin embargo, su aplicación en problemas reales a menudo se limita a la experimentación del usuario, ya que la elección de arquitectura adecuada es un proceso que requiere conocimiento y experiencia. En este artículo se pretende demostrar la capacidad de adaptación de un algoritmo de poda para encontrar el número óptimo de neuronas en la capa oculta de una RNA-MFF. El algoritmo de poda se probó en dos conjuntos diferentes de problemas de referencia: modelación de la resistencia y del asentamiento, en hormigón de alto desempeño. Ambos conjuntos se utilizaron para analizar el tamaño de la arquitectura inicial de la red neuronal artificial y para asegurar que el número superior propuesto de neuronas ocultas se puede evitar en exceso.}
}