redes neuronales
Data mining utilizando redes neuronales
... Las Redes Neuronales se utilizan para clasificación y para reconocimiento de ...las Redes Neuronales proveen mayor precisión predictiva que los algoritmos de aprendizaje simbólicos comúnmente ...
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NSL Lenguaje de Simulacin de Redes Neuronales Un Sistema para el modelado biolgico y artificial
... modelos neuronales existentes, y por otro lado sean lo sufi- cientemente sofisticados para apoyar el desa- rrollo de sistemas altamente ...las redes neuronales pueden modelarse y simularse en base a ...
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Identificación de un sistema de control de nivel y flujo utilizando redes neuronales artificiales
... Actualmente son diversos los procesos que se encuentran en la industria sin importar lo grande o pequeña que sea. Para esto, es importante poder contar con un modelo que permita el diagnóstico de fallas, y de esta manera ...
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TEORÍA DE LAS REDES NEURONALES PARA LA GERENCIA DE RIESGOS
... Trabajan con gran cantidad de variables y datos. El efecto caja negra “black box” Los datos entran en la caja negra y se obtienen las predicciones, pero no se revela normalmente la naturaleza de las relaciones entre las ...
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REDES NEURONALES Y SISTEMAS DINAMICOS COMPLEJOS
... Aplicamos redes neuronales multicapa hacia delante en la sección cuarta. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos una vez aplicado el test BDS a las series que tenemos así como calculada su dimensión de ...
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Imputación de datos con redes neuronales
... con redes neuronales [1] siendo la misma una línea de futuros trabajos, con el fin de poder contar con datos más precisos sobre el tema tratado en este caso, ya que representa de sumo interés en la ...
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Redes neuronales aplicadas a la predicción de tráfico en redes convergentes
... Las Redes Neuronales Artificiales [8] [9] [10] son modelos de predicción, que al igual que los indicadores técnicos, usan datos del pasado, pero con la ventaja de permitir incorporar la información de ...
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Seguimiento de referencias aplicadas en manipuladores robóticos
... Se presentó un enfoque basado en los sistemas neuro-difusos con el objetivo de reducir el error de seguimiento en el problema de regulación difusa, cuando no se cumple la condición de que las matrices B i de la planta ...
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