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Author: Bonifacio Martín del Brío Publisher: Editorial Ra-Ma ISBN: 9788478977437 Category : Computers Languages : es Pages : 404
Book Description
Los sistemas digitales de cómputo actuales presentan problemas al abordar tareas del mundo real, donde la información es masiva, redundante e imprecisa. Por ello, desde hace unos años se vienen proponiendo nuevos modelos de procesamiento inspirados en las soluciones encontradas por la naturaleza durante millones de años de evolución, que podrían ayudar a resolver importantes problemas tecnológicos como los de visión, habla, control e inteligencia artificial. De entre estos nuevos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que imitan la estructura del cerebro para reproducir algunas de sus capacidades y aprenden a realizar tareas a partir de ejemplos. Por otro lado, los sistemas borrosos (fuzzy) emulan el razonamiento aproximado de nuestro cerebro, permitiendo manejar conceptos vagos e imprecisos como los empleados en la vida cotidiana. Ambos modelos, junto con otros como los algoritmos genéticos, se enmarcan en la denominada inteligencia computacional o soft computing, complementando disciplinas clásicas como el tratamiento de señal o la inteligencia artificial, aplicándose ya a problemas muy diversos como reconocimiento de caracteres, electrodomésticos inteligentes, procesado de imagen, predicción bursátil, etc. Este libro se dirige a todo aquel que esté interesado en iniciarse en estas cuestiones, especialmente estudiantes, docentes y personal de la empresa; el único requisito es contar con una mínima base matemática, como la adquirida en estudios de ciencias, ingenierías o económicas. La primera edición (1997) fue el primer libro en español dedicado a ambos temas; desde entonces ha sido adoptado como texto de clase en diversas universidades españolas y americanas. En esta tercera edición (2006) se han actualizado algunos de sus capítulos y referencias bibliográficas, añadiéndose algunos modelos novedosos. "Redes Neuronales y Sistemas Borrosos supone una valiosa contribución a la literatura de la soft computing y de los sistemas neuroborrosos. Su fácil lectura, amplio tratamiento de ejemplos reales, y la gran competencia de los autores en la materia, hacen de este texto una importante fuente de información para todo aquel interesado en comprender y familiarizarse con las herramientas básicas que proporcionan las metodologías neuronales y borrosas. Los autores y la editorial merecen nuestro agradecimiento y aplauso". Prof. Lotfi A. Zadeh, catedrático emérito de la Universidad de California en Berkeley.
Author: Bonifacio Martín del Brío Publisher: Editorial Ra-Ma ISBN: 9788478977437 Category : Computers Languages : es Pages : 404
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Los sistemas digitales de cómputo actuales presentan problemas al abordar tareas del mundo real, donde la información es masiva, redundante e imprecisa. Por ello, desde hace unos años se vienen proponiendo nuevos modelos de procesamiento inspirados en las soluciones encontradas por la naturaleza durante millones de años de evolución, que podrían ayudar a resolver importantes problemas tecnológicos como los de visión, habla, control e inteligencia artificial. De entre estos nuevos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que imitan la estructura del cerebro para reproducir algunas de sus capacidades y aprenden a realizar tareas a partir de ejemplos. Por otro lado, los sistemas borrosos (fuzzy) emulan el razonamiento aproximado de nuestro cerebro, permitiendo manejar conceptos vagos e imprecisos como los empleados en la vida cotidiana. Ambos modelos, junto con otros como los algoritmos genéticos, se enmarcan en la denominada inteligencia computacional o soft computing, complementando disciplinas clásicas como el tratamiento de señal o la inteligencia artificial, aplicándose ya a problemas muy diversos como reconocimiento de caracteres, electrodomésticos inteligentes, procesado de imagen, predicción bursátil, etc. Este libro se dirige a todo aquel que esté interesado en iniciarse en estas cuestiones, especialmente estudiantes, docentes y personal de la empresa; el único requisito es contar con una mínima base matemática, como la adquirida en estudios de ciencias, ingenierías o económicas. La primera edición (1997) fue el primer libro en español dedicado a ambos temas; desde entonces ha sido adoptado como texto de clase en diversas universidades españolas y americanas. En esta tercera edición (2006) se han actualizado algunos de sus capítulos y referencias bibliográficas, añadiéndose algunos modelos novedosos. "Redes Neuronales y Sistemas Borrosos supone una valiosa contribución a la literatura de la soft computing y de los sistemas neuroborrosos. Su fácil lectura, amplio tratamiento de ejemplos reales, y la gran competencia de los autores en la materia, hacen de este texto una importante fuente de información para todo aquel interesado en comprender y familiarizarse con las herramientas básicas que proporcionan las metodologías neuronales y borrosas. Los autores y la editorial merecen nuestro agradecimiento y aplauso". Prof. Lotfi A. Zadeh, catedrático emérito de la Universidad de California en Berkeley.
Author: Jose Mira Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 9783540660699 Category : Computers Languages : en Pages : 900
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This book constitutes, together with its compagnion LNCS 1606, the refereed proceedings of the International Work-Conference on Artificial & Neural Networks, IWANN'99, held in Alicante, Spain in June 1999. The 91 revised papers presented were carefully reviewed & selected for inclusion in the book. This volume is devoted to applications of biologically inspired artificial neural networks in various engineering disciplines. The papers are organized in parts on artificial neural nets simulation & implementation, image processing & engineering applications.
Author: José D. Martín Publisher: Universal-Publishers ISBN: 158112113X Category : Psychology Languages : en Pages : 113
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Se analiza el uso de redes neuro-difusas para solucionar problemas de clasificación y modelización. El objetivo es intentar combinar las cualidades de las redes neuronales y de la descripción de sistemas mediante Lógica Difusa. Las redes neuronales son conocidas por su alta capacidad de aprendizaje, lo que permite una adecuada generalización en el tipo de problemas comentado anteriormente. Su aplicación a problemas reales no ha dejado de crecer durante los últimos años. Por otro lado, la Lógica Difusa es una herramienta más novedosa, cuya propiedad más atractiva es la capacidad que posee de poder tratar con variables numéricas y variables lingüísticas simultáneamente. Las variables lingüísticas permiten un tratamiento del problema más comprensible y cercano al conocimiento intuitivo humano. Una de las principales ventajas de la combinación de estas disciplinas es la posibilidad de interpretar los resultados obtenidos por una red neuronal, pudiendo extraer conocimiento de ella. Clásicamente, las redes neuronales han sido conocidas como sistemas que podían proporcionar excelentes resultados pero que tenían el principal inconveniente de ser cajas negras, de donde era imposible obtener unas reglas de comportamiento debido a la complejidad de sus conexiones internas. De esta manera, la Lógica Difusa abre una puerta a esta posibilidad. (Complete work in Spanish) The use of Neuro-Fuzzy Networks is analysed for solving classification and modelisation problems. The objective is to combine the properties of Neural Networks with the systems' description by using Fuzzy Logic. The ability of learning of Neural Networks implies a good generalisation features. Their application to real problems has grown during the last years. On the other hand, Fuzzy Logic is a recent tool, whose most attractive property is the ability for working with numeric and linguistic variables simultanously. Linguistic variables allow the user to treat problems in a more understandable way since they are near to human knowledge. One of the main advantages of the proposed combination is the possibility of interpreting the results obtained by Neural Networks since we can extract information of Neural Networks by using Fuzzy Logic. This information will be estructured in fuzzy rules of the type "If-Then". Typically, Neural Networks have been known as systems capable to get excellent results but with the main drawback of their black-box behaviour. Thus, it was impossible to extract rules of their behaviour or learning because of the complex internal connections. Fuzzy Logic offers a feasible exit for this problem.
Author: Eduardo Francisco Caicedo Bravo Publisher: Universidad del Valle ISBN: 9587655109 Category : Technology & Engineering Languages : es Pages : 219
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El propósito general de este libro es ser una guía para que el lector interesado en trabajar con redes neuronales artificiales (RNA), esté en capacidad de solucionar problemas propios de su disciplina usando esta técnica de la inteligencia computacional. La estructura del libro se concibe desde los tipos de aprendizaje, ya que es la característica más importante que poseen las redes neuronales artificiales y en ella radica su principal fortaleza para solucionar y adaptarse a diversos problemas. En este libro se encuentran contenidos teóricos básicos que lo dejarán preparado para afrontar el estudio de libros y artículos de carácter avanzado, acompañado de problemas resueltos que afianzan el saber y el saber hacer.
Author: Raquel Flórez López Publisher: Netbiblo ISBN: 9788497452465 Category : Social Science Languages : es Pages : 156
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Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
Author: Jonathan Amezcua Publisher: Springer ISBN: 3319737732 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 78
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In this book a new model for data classification was developed. This new model is based on the competitive neural network Learning Vector Quantization (LVQ) and type-2 fuzzy logic. This computational model consists of the hybridization of the aforementioned techniques, using a fuzzy logic system within the competitive layer of the LVQ network to determine the shortest distance between a centroid and an input vector. This new model is based on a modular LVQ architecture to further improve its performance on complex classification problems. It also implements a data-similarity process for preprocessing the datasets, in order to build dynamic architectures, having the classes with the highest degree of similarity in different modules. Some architectures were developed in order to work mainly with two datasets, an arrhythmia dataset (using ECG signals) for classifying 15 different types of arrhythmias, and a satellite images segments dataset used for classifying six different types of soil. Both datasets show interesting features that makes them interesting for testing new classification methods.
Author: Bonifacio Martín del Brío
Author: Bonifacio Martín del Brío
Author: Eugenio García San Martín
Author: Bonifacio Martín del Brío
Author: Bonifacio Martín del Brío
Author: Bonifacio Martín del Brío
Author: Jose Mira
Author: José D. Martín
Author: Eduardo Francisco Caicedo Bravo
Author: Raquel Flórez López
Author: Jonathan Amezcua