Optimización de redes neuronales de funciones base radiales mediante algoritmos evolutivos PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Optimización de redes neuronales de funciones base radiales mediante algoritmos evolutivos PDF full book. Access full book title Optimización de redes neuronales de funciones base radiales mediante algoritmos evolutivos by . Download full books in PDF and EPUB format.
Author: Publisher: ISBN: Category : Languages : es Pages :
Book Description
En esta tesis se describe un nuevo método, EvRBF, basado en un algoritmo evolutivo y diseñado para entrenar redes neuronales de funciones base radiales (RNFBR). El método automatiza el establecimiento de los valores para los parámetros de la RNFBR, incluido el tamaño de la misma, intentnado acercarlos a sus valores óptimos. Adecionalmente, se introduce el concepto de Objeto Evolutivo a partir del cual se ha generado la biblioteca de programación EO, con la que se ha programado el nuevo método. Los Objetivos Evolutivos han permitido la construcción de sistemas que engloban a todos los pradigmas de la computación evolutiva. A continuación, se realiza una revisión de los diferentes enfocados basados en algoritmos evolutivos que tratan de diseñar redes neuronales artificiales. De forma más particular, se revisan los métodos propuestos en la literatura para el diseño automático de RNFBR, incluyendo tanto algoritmos evolutivos como no evolutivos. Posteriormente, se describen los nuevos operadores genéticos diseñados para operar con RNFBR y se realiza un estudio para determinar con qué factores de probabilidad deben ser aplicados. Igualmente, se estudian diversos métodos de inicialización de individuos y asignación de fitness, concluyendo con un conjunto de parámetros óptimo para ejecutar el método. Por último, se comprueba la efectividad del método propuesto aplicándolo a diversos problemas de aproximación funcional, clasificación de patrones y estimación de series temporales. Las tasas de error alcanzadas por el método demuestran su capacidad para determinar la arquitectura de las RNFBR y entrenar los diversos parámetros que las componen.
Author: Publisher: ISBN: Category : Languages : es Pages :
Book Description
En esta tesis se describe un nuevo método, EvRBF, basado en un algoritmo evolutivo y diseñado para entrenar redes neuronales de funciones base radiales (RNFBR). El método automatiza el establecimiento de los valores para los parámetros de la RNFBR, incluido el tamaño de la misma, intentnado acercarlos a sus valores óptimos. Adecionalmente, se introduce el concepto de Objeto Evolutivo a partir del cual se ha generado la biblioteca de programación EO, con la que se ha programado el nuevo método. Los Objetivos Evolutivos han permitido la construcción de sistemas que engloban a todos los pradigmas de la computación evolutiva. A continuación, se realiza una revisión de los diferentes enfocados basados en algoritmos evolutivos que tratan de diseñar redes neuronales artificiales. De forma más particular, se revisan los métodos propuestos en la literatura para el diseño automático de RNFBR, incluyendo tanto algoritmos evolutivos como no evolutivos. Posteriormente, se describen los nuevos operadores genéticos diseñados para operar con RNFBR y se realiza un estudio para determinar con qué factores de probabilidad deben ser aplicados. Igualmente, se estudian diversos métodos de inicialización de individuos y asignación de fitness, concluyendo con un conjunto de parámetros óptimo para ejecutar el método. Por último, se comprueba la efectividad del método propuesto aplicándolo a diversos problemas de aproximación funcional, clasificación de patrones y estimación de series temporales. Las tasas de error alcanzadas por el método demuestran su capacidad para determinar la arquitectura de las RNFBR y entrenar los diversos parámetros que las componen.
Author: Publisher: ISBN: Category : Languages : es Pages : 350
Book Description
La tesis doctoral "Identificación y Optimización de Redes de Funciones Bases Radiales para Aproximación Funcional" presentada por D. Jesús González Peñalver es una contribución al diseño óptimo de modelos neuronales para problemas de aproximación funcional mediante el uso de algoritmos de computación evolutiva. Los problemas de aproximación funcional aparecen en una gran cantidad de aplicaciones de predicción y control, de gran interés socio-económico. La metodología utilizada se basa en un planteamiento del problema como un problema de optimización multiobjetivo, en el que el error de aproximación obtenido por la red neuronal y la complejidad de su estructrua son los criterios contradictorios a considerar. Para abordar este problema, en la memoria de la tesis se propone un algoritmo evolutivo multiobjetivo específico que permite la identificación de la estructura y optimización de los parámetros de una red de funciones base radiales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. El algoritmo evolutivo propuesto incorpora una serie de operadores evolutivos especialmente diseñados para guiar la búsqueda de forma adecuada hacia soluciones prometedoras mediante el uso de heuísticas, técnicas matemáticas tales como las descomposiciones SVD y OLS, y algortimos de minimización del error. La combinación de los algoritmos evolutivos con todas estas técnicas, y la capacidad de minimizar varios objetivos simultáneamente, dan como resultado un algoritmos robusto y eficaz para la identificación de la estructura óptima de una red de funciones base radiales a partir de un conjunto de ejemplos. La metodología propuesta ha sido validada utilizando un conjunto de problemas de aproximación comúnmente utilzados en la literatura, que incluye funciones complejas y problemas de predicicón de series temporales. Los resultados obtenidos se han comparado con los presentados por otros procedimientos previamente propuestos. Teniendo en cuenta los contenidos de la Tesis, los campos principalmente considerados en la misma se centra en: A,- Redes Neuronales Artificiales. Redes de Funciones de Base Radial. B,- Computación Evolutiva. C,- Optimización Multicriterio. D,- Técnicas de Descomposición Matricial. E,- Teoría de la Señal y Series Temporales.
Author: Carlos Cervigon Ruckaüer Publisher: Editorial Ra-Ma ISBN: 9788478979110 Category : Computers Languages : es Pages : 330
Book Description
Los algoritmos evolutivos constituyen una técnica general de resolución de problemas de búsqueda y optimización inspirada en la teoría de la evolución de las especies y la selección natural. Estos algoritmos permiten abordar problemas complejos que surgen en las ingenierías y los campos científicos: problemas de planificación de tareas, horarios, tráfico aéreo y ferroviario, búsqueda de caminos óptimos, optimización de funciones, etc. Con este libro hemos querido aportar un enfoque práctico al estudio de los algoritmos evolutivos, que es fundamental para aplicarlos a problemas reales de cualquier disciplina del conocimiento. El libro tiene dos partes: la primera, en la que se describen los algoritmos; y la segunda en la que se proponen numerosos proyectos y se resuelven empleando estas técnicas. Los algoritmos evolutivos presentan una estructura general que puede aplicarse a los distintos problemas, facilitando así enormemente las tareas de diseño e implementación. El único requisito de un usuario que desee aplicar esta técnica para resolver un problema concreto es saber programar en cualquier lenguaje de propósito general en el que codificaría el algoritmo evolutivo. Sin embargo, para obtener buenos resultados con estos algoritmos es necesario conocerlos con detalle, ya que dentro del esquema general de un algoritmo evolutivo hay que elegir múltiples componentes y parámetros, de los que va a depender la calidad del resultado y la eficiencia del algoritmo. El conocimiento de la elección más adecuada en cada caso, que a menudo depende de detalles sutiles del problema considerado, sólo se consigue con la práctica. Esta idea nos ha llevado a proponer este libro, que consideramos adecuado para cualquier ingeniero o licenciado con conocimientos básicos de programación.
Author: Publisher: ISBN: Category : Languages : es Pages : 219
Book Description
En esta Tesis se desarrolla un nuevo método, llamado G-Prop, para entrenar perceptrones multicapa, basado en un algoritmo evolutivo y propagación rápida ("quick-propagation"). El método realiza automáticamente la tarea de establecer los valores para los parámetros del percetrón mlulticapa, evitando buscar dichos valores de forma manual. Se introduce el concepto de "Objeto Evolutivo", conel que se pueden construir sistemas que engloban a todos los paradigmas de la computación evolutiva. Posteriromente se realiza una revisión de los diferentes enfoques basados en algoritmos evolutivos que tratan de diseñar redes neuronales artificiales. Por último se comprueba la efectividad el método propuesto aplicándolo a diversos problemas tanto de clasificación de patrones como de aproximación funcional, con los que se demuestra su capacidad para determinar la arquitectura de perceptrones multicapa con bajas tasas de error en reconocimiento o aproximación.
Author: Publisher: ISBN: Category : Languages : es Pages :
Book Description
En esta tesis se presenta un nuevo algoritmo de clasificación denominado g-lvq. Este algoritmo consiste básicamente en una optimización con pocos parámetros libres del algoritmo de clasificación supervisada lvq de kohonen. La optimización de la red neuronal lvq se lleva a cabo utilizando algoritmos genéticos, que son potentes métodos de optimización basados en la selección natural y la base molecular de la misma. Para optimizar una red lvq, se codifica cada red en un "cromosoma" y se crea una población de los mismos. Cada red es evaluada en una tarea de clasificación, y dependiendo de su éxito en esta tarea, se le asigna una puntuación que consiste en la exactitud en la clasificación, el tamaño final de la red, y la distorsión o error entre el conjunto de entrada y la red neuronal obtenida. Los "cromosomas" correspondientes a las redes neuronales con mas éxito se entrecruzaran y mutaran, dando lugar a nuevas redes que serán también evaluadas. Además, se introducen nuevos operadores genéticos, que permiten alterar la longitud de los cromosomas. Estos operadores aumentan la longitud de la red neuronal siempre que alguna neurona gane demasiadas veces para muestras de entrada, y se disminuye la longitud siempre que alguna neurona no gane nunca. El algoritmo g-lvq esta preparado para ejecutarse en arquitecturas de tipo hipercubo o rejilla de procesadores, ya que todas las operaciones sobre genomas y redes neuronales se realizan a nivel local. Los resultados obtenidos en tareas de clasificación mejoran sustancialmente a los obtenidos con otros algoritmos clásicos.
Author: Publisher: ISBN: Category : Languages : es Pages : 197
Book Description
En esta Tesis Doctoral se investiga el rendimiento de algoritmos para Redes Neuronales Artificiales (RNAs) en el contexto de aplicaciones relacionadas con la predicción de series temporales complicadas. Se postula un modelo basado en RBFs (Radial Basis Functions, Redes de Funciones Radiales) y en la descomposición ortogonal de matrices de datos formadas a partir de valores endógenos de series temporales,y se demuestra la capacidad del mismo para conseguir predicicones más precisas, con lo cual se puede ayudar a la mejora de acciones de control o de toma de decisiones en entornos industriales, sociales y económicos. El modelo descrito se denota por "NAPA-PRED" (Neural model with Automatic Parameer Adjustement for PREDiction; o Modelo Neuronal con Ajuste Automático de Parámetros para Predicción). Este modelo es capaz de determinar el número óptimo, así como la configuración o disposición temporal, de los retardos en los nodos de entrada.También es capaz de determinar el núemro óptimo (a efectos prácticos) de nodos o neuronas (RBFs) en la red neuronal artificial. También, se consigue una mejora adicional mediante la hibridación de este modelo con otras técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) para controlar el efecto de datos exógenos (externos a la serie), o la metodología estadística ARIMA para modelar y reducir el error de aproximación neuronal. Adicionalmente, se describe una nueva forma de paralelizar el esquema de descomposición matricial empleado, en lo que concierne a la transformación QR-cp, lo cual conduce a una ganancia de velocidad muy aceptable cuando se implementa el procedimiento sobre plataformas de cómputo relativamente asequible, como "clusters" de computadores personales. Las aplicaciones que se describen en las seccioens experimentales incluyen la predicicóna largo plazo de series temporales de comportamiento caótico, la mejora en la predicción del consumo en una red de distribución de aguas, o la predicción bursátil con datos de algunas compañías bancarias españolas.
Author: David Roche Valles Publisher: ISBN: 9788449054778 Category : Languages : en Pages : 101
Book Description
El objetivo de esta tesis es de determinar la calidad de las condiciones de parada existentes para terminar un Algoritmo Evolutivo cuando llegue a su un estado estacionario. Un Algoritmo Evolutivo es una técnica iterativa basada en poblaciones de individuos e inspirada en las reglas de la evolución natural para encontrar (o explorar) el conjunto de puntos, en un espacio de búsqueda, que mejor se ajustan a una situación dada de acuerdo con una función de coste. Delante de cualquier problema, en prácticamente todas las situaciones, se necesita explorar un conjunto de posibles soluciones donde cada una de ellas se puede evaluar. Por tanto, los Algoritmos Evolutivos se pueden entender como una técnica de optimización si tenemos una función de coste que determine la bondad del ajuste. Como para cualquier técnica iterativa, es esencial disponer de un criterio de parada. En el caso de los métodos de optimización, el algoritmo habría de parase en el momento en el que ha llegado a su estado estacionario y por tanto ya no se podrán mejorar los resultados. Determinar la fiabilidad de las condiciones de parada de un algoritmo evolutivo es de gran importancia. Un criterio de parada débil o equivocado puede afectar negativamente tanto al esfuerzo computacional como al resultado final. En esta tesis introducimos un marco estadístico para determinar cuándo una condición de parada es capaz de parar el Algoritmo Evolutivo en el momento en el que llegue a su estado estacionario. Por una parte, se presenta una aproximación numérica a los estados estacionarios para detectar el momento en el cual la población de individuos del algoritmo evolutivo ha perdido su diversidad. Esta aproximación se ha aplicado a diferentes métodos de computación evolutiva que están basados en la diversidad y a una selección de funciones que cubren las propiedades más relevantes respecto a la convergencia de los algoritmos evolutivos. Los experimentos muestran que la condición presentada funciona independientemente de la dimensión del espacio de búsqueda y del perfil de la función de coste. También muestran que el método Differential Evolution (DE) figura como el mejor paradigma entre los algoritmos evolutivos para aplicar el método de parada. Por otra parte, utilizamos un modelo de regresión lineal para determinar los requisitos que aseguran que una medida derivada de la población evolutiva del algoritmo evolutivo está relacionada con la distancia al óptimo en el espacio de búsqueda. El marco teórico presentado se analiza para diferentes funciones de un conjunto de funciones marco y para dos criterios de parada estándar basados en la mejora del valor de la función de coste y en la distribución en el espacio de búsqueda de la población de individuos para cada método de los algoritmos evolutivos. Los resultados validan el marco estadístico presentado como una buena herramienta para determinar la capacidad de una medida para parar el algoritmo evolutivo y selecciona la medida basada en la distribución de la población como la más conveniente para aplicaciones en casos reales.
Author: Jorge Garza Ulloa Publisher: Academic Press ISBN: 0128125950 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 664
Book Description
Applied Biomechatronics Using Mathematical Models provides an appropriate methodology to detect and measure diseases and injuries relating to human kinematics and kinetics. It features mathematical models that, when applied to engineering principles and techniques in the medical field, can be used in assistive devices that work with bodily signals. The use of data in the kinematics and kinetics analysis of the human body, including musculoskeletal kinetics and joints and their relationship to the central nervous system (CNS) is covered, helping users understand how the complex network of symbiotic systems in the skeletal and muscular system work together to allow movement controlled by the CNS. With the use of appropriate electronic sensors at specific areas connected to bio-instruments, we can obtain enough information to create a mathematical model for assistive devices by analyzing the kinematics and kinetics of the human body. The mathematical models developed in this book can provide more effective devices for use in aiding and improving the function of the body in relation to a variety of injuries and diseases. - Focuses on the mathematical modeling of human kinematics and kinetics - Teaches users how to obtain faster results with these mathematical models - Includes a companion website with additional content that presents MATLAB examples
Author: Charles Schacht Publisher: CRC Press ISBN: 0203026322 Category : Science Languages : en Pages : 516
Book Description
This comprehensive reference details the technical, chemical, and mechanical aspects of high-temperature refractory composite materials for step-by-step guidance on the selection of the most appropriate system for specific manufacturing processes. The book surveys a wide range of lining system geometries and material combinations and covers a broad
Author: 
Author: 
Author: 
Author: 
Author: Carlos Cervigon Ruckaüer
Author: 
Author: 
Author: 
Author: David Roche Valles
Author: Jorge Garza Ulloa
Author: Charles Schacht