En este trabajo se muestra que el modelo perceptrón memoria de correlación multicapa permite predecir el tipo de violencia que sufren las mujeres mayores de 14 años unidas o alguna vez unidas, residentes habituales en las viviendas circundantes de los Centros de Emergencia Mujer ubicados en la sierra del Perú; así como asociaciones importantes entre algunos estilos de crianza, relaciones familiares y percepciones acerca de los roles de género, con el tipo de violencia que ejerce el esposo/ compañero. Utilizamos 1126 casos de la base de datos proporcionada por el Ministerio de la Mujer y Poblaciones Vulnerables (MIMP); para los que se construyeron catorce variables de entrada, una que se refieren a estilo de crianza recibido, tres a relaciones familiares, nueve sobre percepciones acerca de los roles de género y una referida al ámbito geográfico; siete variables de salida que se refieren al tipo de violencia contra la mujer por parte de su pareja o ex –pareja. Para la etapa de diseño del modelo perceptrón memoria de correlación y entrenamiento de la red aplicamos el algoritmo de retropropagación (backpropagation), la función de activación utilizada para este caso fue sigmoidal (logística), calculamos el error cuadrático para evaluar el error cometido por la red en cada patrón(observación); y finalmente regla delta generalizada para modificar pesos y umbrales. Se elaboraron dos programas en Matlab, para aplicar el modelo perceptrón memoria de correlación multicapa con una y dos capas ocultas. El modelo perceptrón memoria de correlación multicapa, con dos capas ocultas proporciono mejores resultados, 80.34% de predicciones correctas; y muestra que la violencia familiar y la percepción acerca del rol de género son factores importantes en la predicción del tipo de violencia que padece la mujer unida o alguna vez unida por su pareja, y que reside en la sierra del Perú.

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In this research shows that the correlation model memory multilayer perceptron to predict the type of violence experienced by women over 14 have ever joined or united, ordinarily resident in the houses surrounding the Women's Emergency Centers located in the sierra del Peru, as well as significant associations between certain parenting styles, family relationships and perceptions about gender roles, with the kind of violence exercised by the husband / partner. We use 1126 cases of women from the database provided by the Ministry of Women and Vulnerable Populations (MIMP); for which fourteen input variables were built, one relating to parenting style received, three family relationships, nine out of perceptions about gender roles and one referring to the geographical, seven output variables relate to the type of violence against women by their partner or ex-partner. For the design stage memory model and correlation perceptron network training apply the backpropagation algorithm, the activation function used in this case was sigmoidal (logistic), we calculated the mean square error to evaluate the error committed by the network in each pattern (observation), and finally generalized delta rule to change weights and thresholds. Two programs were developed in Matlab to implement the memory mapping model multilayer perceptron with one and two hidden layers. The model multilayer perceptron correlation memory with two hidden layers I provide better results, 80.34% of correct predictions, and shows that family violence and perceptions about gender roles are important factors in predicting the type of violence that women have ever joined or united by their partner, and reside in the sierra of Peru.