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https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/7152
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Grass Boada, Darián Horacio | - |
dc.contributor.advisor | Despaigne Reyes, Husseyn | - |
dc.contributor.author | Fernández Machín, Javier | - |
dc.coverage.spatial | 1001206 | es |
dc.date.accessioned | 2017-01-19T21:05:52Z | - |
dc.date.available | 2017-01-19T21:05:52Z | - |
dc.date.issued | 2015-06 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/7152 | - |
dc.description.abstract | El sistema Gestor de Recursos de Hardware y Software (GRHS) es una aplicación que recopila información de hardware y software perteneciente a un grupo de estaciones de trabajo. También almacena información sobre incidencias desatadas por parte de los usuarios que van en contra de la política informática de una institución. Actualmente, aunque el registro de incidencias presenta métodos básicos de representar la información almacenada, adolece de funcionalidades que expliquen comportamientos internos en los que puede residir valiosa información de utilidad para directivos y la toma de decisiones. La Minería de Datos es una de las fases del proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), la cual incluye un compendio de técnicas de Inteligencia Artificial que permiten encontrar información no trivial residente en datos almacenados a través de diferentes tareas, una de ellas es el agrupamiento (clustering). En la presente investigación se desarrolla un módulo de extracción de patrones en términos de grupos para el sistema GRHS que implementa un algoritmo de agrupamiento que combina técnicas de metaheurísticas evolutivas con métodos de agrupamiento particional tradicionales. Dicho módulo sirve de sustento a especialistas y directivos para la toma de decisiones sobre los recursos de hardware y software de una organización. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad de las Ciencias Informáticas. Facultad 2 | es |
dc.subject | METAHEURITICAS EVOLUTIVAS | es |
dc.subject | MINERIA DE DATOS | es |
dc.subject | TOMA DE DECISIONES | es |
dc.subject | ALGORITMOS DE AGRUPAMIENTO | es |
dc.subject.other | ALMACENAMIENTO Y RECUPERACION DE LA INFORMACION | es |
dc.subject.other | BASES DE DATOS | es |
dc.subject.other | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | es |
dc.title | Módulo de Minería de Datos para el Gestor de Recursos de Hardware y Software | es |
dc.type | bachelorThesis | es |
Aparece en las colecciones: | Trabajos de Diploma |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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