@article{gonzalez-salcedo_optimizacion_2017,
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	abstract = {Las redes neuronales artifciales feedforward y multicapa (RNA-MFF) han demostrado 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 demuestra la capacidad de adaptación de la metodología del algoritmo de poda para encontrar el número óptimo de neuronas en la capa oculta de una RNA-MFF. La metodología 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 artifcial y para asegurar que el número superior propuesto de neuronas ocultas se pueda evitar en exceso},
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