PDF superior Aplicaciones industriales de las redes neuronales

Aplicaciones industriales de las redes neuronales

Aplicaciones industriales de las redes neuronales

• Nº de neuronas de la capa de entrada: Variables implicadas en el proceso.. • Nº de neuronas de las capas ocultas y capas ocultas: Prueba y error.[r]

26 Lee mas

Redes Neuronales

Redes Neuronales

Podemos buscar hechos comunes en esta lista de aplicaciones; la mayoría de ellas consisten en realizar un reconocimiento de patrones: buscar un patrón en una serie de ejemplos, clasificar patrones, completar una señal a partir de valores parciales o reconstruir el patrón correcto partiendo de uno distorsionado. Muchos de los ejemplos tienen que trabajar con datos sensoriales y de percepción (señales visuales, auditivas y otras) y, otros realizan filtrado o mapeo de señales de entrada. En general, los ejemplos mostrados indican que son característicos más de las personas que de los ordenadores convencionales.
Mostrar más

52 Lee mas

Aplicación de técnicas de redes neuronales artificiales al diagnostico de procesos industriales

Aplicación de técnicas de redes neuronales artificiales al diagnostico de procesos industriales

El motor de inferencia es el encargado de combinar la información incluida en la base de hechos acerca de los rasgos de las anomalías detectadas con el conocimiento incluido en la base de conocimiento con el propósito de investigar las causas de las anomalías detectadas. Normalmente el proceso de inferencia se basa en la comprobación de las hipótesis enunciadas en las reglas de conocimiento acudiendo para su verificación a los correspondientes valores almacenados en la base de hechos. Una vez que en una regla se verifican todas las hipótesis de su antecedente, el motor de inferencias procede al disparo o activación de sus consecuentes. Esto puede dar lugar a la activación de nuevas reglas o a la emisión de un diagnóstico. Existen numerosas aplicaciones de los sistemas expertos al diagnóstico ([Richardson, 1985], [Milne, 1987],[Tzafestas, 1989]), pero aún así existen todavía cuellos de botella que limitan su aplicación. El más importante de ellos es la adquisición y representación del conocimiento. Por este motivo se ha comenzado ya a desarrollar sistemas automáticos de extracción de reglas basados en técnicas de redes neuronales ([Sima, 1995]), lógica borrosa ([Wang, 1992]) y algoritmos genéticos ([Velasco, 1991]) que completan el conjunto de reglas propuesto por los expertos con el análisis de los datos disponibles y amplían la capacidad de representación de las reglas tradicionales mediante el tratamiento de la incertidumbre.
Mostrar más

358 Lee mas

Control de aplicaciones mediante comandos orales reconocidos por redes neuronales

Control de aplicaciones mediante comandos orales reconocidos por redes neuronales

Podríamos afirmar que, genéricamente, el principal objetivo que el Reconocimiento del Habla persigue es proporcionar una "apropiada" interacción hombre-máquina a través de órdenes habladas. Así, los resultados que esta tecnología proporcione deberán contrastarse con los derivados de otras alternativas como son: teclados, paneles, ratones, etc., en cuanto proporcionen un control de procesos de interacción hombre-máquina más o menos "apropiado". Las principales características que diferencian a los sistemas basados en Reconocimiento del Habla frente a otras alternativas son: la naturalidad que supone utilizar el habla en las operaciones de comando y control, y la precisión y robustez en la comunicación para diferentes usuarios y diferentes entornos. La primera de ellas debería representar la ventaja natural de los sistemas basados en la Tecnología del Habla. Aunque la experiencia nos ha enseñado que, si bien el habla es la forma natural de comunicación entre personas, en el diálogo hombre-máquina esto no parece obvio; por ejemplo, en los diversos estudios que reflejan el elevado número de personas incapaces de responder frente a una máquina, si bien es cierto que este tipo de rechazos va disminuyendo paulatinamente. Es la segunda de las características anteriores la que se muestra más crítica en las aplicaciones del Reconocimiento del Habla. El estado actual de la investigación en Reconocimiento del Habla nos muestra excelentes resultados de sistemas trabajando en entornos controlados de laboratorio. Sin embargo, una aplicación real de esta tecnología exige un funcionamiento en el mundo real donde el grado de dificultad de los problemas es un orden de magnitud mayor.
Mostrar más

145 Lee mas

Redes Neuronales Artificiales: una revisión del estado del arte, aplicaciones y tendencias futuras

Redes Neuronales Artificiales: una revisión del estado del arte, aplicaciones y tendencias futuras

implementado el uso de una nariz electrónica que reemplaza a los seres humanos y llevar un adecuado control en la inspección, clasificación de los productos, por ejemplo en las pescaderías industriales, en el control del nivel de acidez de la mayonesa, el seguimiento de la maduración del queso, control de sabores, filtrado de señales etc. • Medicina: una de las áreas que más ha ganado la atención es en la detección de afecciones cardiopulmonares, es decir compara muchos modelos distintos para identificar similitud en patrones y síntomas de la enfermedad. Estos sistemas ayudan a los médicos con el diagnóstico por el análisis de los síntomas reportados y las resonancias magnéticas y rayos x. También se han usado para dispositivos analizadores de habla para ayudar a personas con sordera profunda, monitorización de cirugías, predicción de reacciones adversas a un medicamento, entendimiento de causas de ataques epilépticos • Milicia: Las redes neuronales juegan un papel
Mostrar más

12 Lee mas

Redes neuronales artificiales

Redes neuronales artificiales

propagation) para redes neuronales multicapa dando una serie de ejemplos en los que se muestra la poten- cia del método desarrollado. A partir de ese año, el número de trabajos sobre redes neuronales ha aumen- tado exponencialmente apareciendo un gran número de aportaciones tanto a los métodos de aprendizaje como a las arquitecturas y aplicaciones de las redes neuronales. Se podría destacar de entre todas estas aportaciones el trabajo de Broomhead y Lowe y el de Poggio y Girosi sobre el diseño de redes neuronales en capas usando RBF (Radial Basis Functions), el trabajo intensivo desarrollado sobre las máquinas de vectores soporte, el desarrollo de la unión entre elementos neu- ronales y difusos y, por último, los trabajos sobre neu- ronas de pulsos (spike neurons), sobre este tema se recomienda visitar la página WEB http://diwww.epfl.ch/lami/team/gerstner/wg_pub.html. Finalmente hay que hacer mención a uno de los “motores” en el desarrollo de las redes neuronales: la predicción en series temporales. Una generalización de las redes TDNN (orientadas especialmente para ser usadas con series temporales) la realizó Eric Wan. En su trabajo los pesos sinápticos, conexiones sinápticas, eran filtros digitales.
Mostrar más

9 Lee mas

Redes Industriales

Redes Industriales

El protocolo Profibus fue creado en 1989 en Alemania por un consorcio de suministradores de automatización de fabricas, originalmente desarrollado para aplicaciones de manufactura discreta esto se ha expandido hacia automatización de procesos y aplicaciones empresariales. Profibus engloba diferentes especificaciones de un protocolo de bus

70 Lee mas

Vail: un framework para el desarrollo de aplicaciones con redes neuronales artificiales

Vail: un framework para el desarrollo de aplicaciones con redes neuronales artificiales

Debido a que el caso práctico es un problema de clasificación, se optó por resolverlo en base a dos topologías MLP: T1 y T2. En ambos casos, la cantidad de neuronas a colocar en la capa oculta se determinó de forma experimental. T1 se definió como un MLP con 10 neuronas en la capa oculta y 36 en la capa de salida (una por cada carac- ter a reconocer). Su implementación se realizó instanciando la clase MLP del frame- work. T2 se definió como un conjunto de redes MLP, en donde cada una de ellas reconoce una clase. Cada red de este modelo contiene 1 neurona de salida y 2 neuro- nas en la capa oculta. Su implementación se llevó a cabo codificando una nueva clase llamada ConjuntoDeMLP, la cual internamente genera un conjunto de instancias de la clase MLP. En ambos casos, las neuronas utilizaron la función de activación sigmoide provista por el framework (clase FuncionSigmoide).
Mostrar más

11 Lee mas

Redes Neuronales Artificiales y sus Aplicaciones

Redes Neuronales Artificiales y sus Aplicaciones

El foro Trabajo Fin de Curso requiere que cada alumno desarrolle un trabajo relacionado con las Redes Neuronales Artificiales y sus Aplicaciones. El trabajo será entregado al final de curso en formato electrónico (word), e impreso en un documento encuadernado presentando la siguiente estructura: a) Titulo, Objetivo y Resumen. b)- Índice y Desarrollo de los contenidos. c)- Aportación personal en el trabajo d)- Texto Base del trabajo (pdf, scan, word).

7 Lee mas

REDES INDUSTRIALES

REDES INDUSTRIALES

Avda Ecuador 3519, Estación Central. Santiago, CHILE Fonos: (56) 2-77866417 (56) 2-6762452 Fax.(56) 2-6819079, Santiago, CHILE RESUMEN El desarrollo del control distribuido que está formado por una gran variada de campos va paralelo al de las comunicaciones. Esto esta evocado a diferentes niveles de abstracción sobre integración y producción de acuerdo a la filosofía de la "Computer lntegrated Manufacturing" -CIM. Cada vez es más necesario disponer de dispositivos inteligentes para realizar el control o la supervisión remota. Un bus de campo transfiere información secuencial y serial por un número limitados de líneas o cables. Hay muchos tipos diferentes de buses en uso y muchos son altamente dependientes de las aplicaciones. Este artículo se analiza el estado de avance en la tecnología de la comunicación de los buses de campo aplicados al control de procesos industriales.
Mostrar más

133 Lee mas

Formulación de un modelo teórico de aplicaciones de las redes neuronales en la solución de problemas de dislexia

Formulación de un modelo teórico de aplicaciones de las redes neuronales en la solución de problemas de dislexia

Las razones del uso de la tecnología en la enseñanza y aprendizaje como la expansión de la hora y el lugar, disponibilidad inmediata y totalmente del tiempo de acceso, la profundidad de la compresión con la ayuda de simulaciones interactivas e ilustraciones, aumenta el aprendizaje, el interés del estudiante, la estimulación individual por comprender lecciones difíciles y encontrar temas interesantes. Se ha demostrado que en los disléxicos hay una desconexión temporoparietooccipital, y una desconexión con la corteza frontal izquierda, relativa a las demandas de procesamiento auditivo rápido. Asimismo, se han encontrado anomalías en la sustancia gris y en las conexiones entre la corteza temporoparietal y el cerebelo con otras regiones cerebrales y con la aplicación de redes neuronales e inteligencia artificial tratan de representar el conocimiento experto con técnicas de simulación cualitativa y aplicación cognitiva del razonamiento causal, por su semejanza al computador digital, con la ventaja que las redes neuronales almacenan sin errores y en grandes cantidades con resultados lógicos y exactos. Por lo tanto permite el aprendizaje a las personas con este trastorno.
Mostrar más

128 Lee mas

Redes neuronales artificiales : Aplicaciones en minería de datos y procesamiento de señales temporales

Redes neuronales artificiales : Aplicaciones en minería de datos y procesamiento de señales temporales

PROCESAMIENTO DE SEÑALES Desde hace var ios años se v ienen traba jando en procesam ien to de seña les de aud io y v ideo.. Para lograr lo es prec iso me jorar las herr[r]

5 Lee mas

APLICACIONES INDUSTRIALES

APLICACIONES INDUSTRIALES

Recibido: Noviembre del 2011 Aprobado: Enero del 2012 Resumen/ Abstract El análisis de redes eléctricas ha transitado de modelos en componentes de secuencia a modelos en coordenadas de fase. La formulación del barrido de frecuencia en coordenadas de fase, además de facilitar la modelación más precisa de las redes desequilibradas, permite especificar inyecciones armónicas de cualquier tipo: monofásicas o trifásicas de la secuencia deseada. Por lo que puede estudiarse el efecto de las cargas no lineales de acuerdo a sus características y conexión al circuito. El presente trabajo desarrolla el modelo en coordenadas de fase de una red eléctrica, considerando la representación de bancos de transformadores monofásicos de tres o dos transformadores, así como otros tipos de asimetrías que pueden encontrarse en los sistemas eléctricos de instalaciones industriales, de edificios comerciales o de servicio. El modelo desarrollado se prueba con un ejemplo sencillo de un sistema delta a cuatro hilos que permite destacar las posibilidades del modelo.
Mostrar más

11 Lee mas

Historia de las Redes Neuronales

Historia de las Redes Neuronales

1985 - John Hopfield. Provocó el renacimiento de las redes neuronales con su libro: "Computación neuronal de decisiones en problemas de optimización." 1986 - David Rumelhart/G. Hinton. Redescubrieron el algoritmo de aprendizaje de propagación hacia atrás (backpropagation). A partir de 1986, el panorama fue alentador con respecto a las investigaciones y el desarrollo de las redes neuronales. En la actualidad, son numerosos los trabajos que se realizan y publican cada año, las aplicaciones nuevas que surgen (sobretodo en el área de control) y las empresas que lanzan al mercado productos nuevos, tanto hardware como software (sobre todo para simulación).
Mostrar más

8 Lee mas

Redes Neuronales Artificiales

Redes Neuronales Artificiales

La predicción de series de tiempo o predicción de series temporales es un área de investigación de mucho interés que está en desarrollo desde hace varias décadas. En especial, en las últimas tres décadas ha aumentado el interés en esta área dado el progreso en las Tecnologías de Información (TI), específicamente las mejores capacidades de procesamiento por parte de los computadores, lo cual permite realizar cálculos complejos en algunos minutos o incluso en algunos segundos. Este aumento de interés se ve reflejado por la diversidad de sus aplicaciones en diferentes disciplinas variando desde la economía a la ingeniería, donde la predicción de series de tiempo es un campo de investigación activo e importante actualmente y se estima que lo continuará siendo en el futuro [1].
Mostrar más

8 Lee mas

Aplicaciones sobre plataformas de redes neuronales en tiempo real

Aplicaciones sobre plataformas de redes neuronales en tiempo real

La tecnología ZISC es capaz de realizar una evaluación detallada en menos de cuatro microsegundos, aspecto que la convierte en ideal para aplicaciones en tiempo real. Sin embargo, la potencia real de este chip está en su escalabilidad. Una red ZISC puede expandirse agregando más dispositivos ZISC, sin sufrir una merma en la velocidad de reconocimiento. No hay un límite teórico para el número de células que pueden formar una red neuronal, existiendo hoy día productos comerciales provistos por Silicon Recognition con 10.000 células o más.

5 Lee mas

aplicaciones de redes neuronales en MATLAB

aplicaciones de redes neuronales en MATLAB

Jos´ e Eduardo Laruta Espejo Resumen El presente trabajo trata acerca de las aplicaciones b´ asicas de las redes neuronales, en espec´ıfico el perceptron, para aproximar funciones l´ ogicas combinacionales, explorando las ventajas y limitaciones de una red de un perceptron simple y analizando aspectos acerca de la separa- bilidad lineal de los problemas. Tambien analizamos los algoritmos de aprendizaje de dichas redes y su rendimiento. Se implementan 3 fun- ciones l´ ogicas combinacionales b´ asicas en el software MATLAB con el fin de analizar los resultados del entrenamiento de dicha red.
Mostrar más

11 Lee mas

Redes Neuronales Artificiales y algunas aplicaciones.

Redes Neuronales Artificiales y algunas aplicaciones.

• 2009. Mendoza-Velázquez A, Gómez-Gil P. “Herramientas para el Pronóstico de la Calificación Crediticia de las Finanzas Publicas Estatales en México: Redes Neuronales Artificiales, Modelo Probit Ordenado y Análisis Discriminante .” Segundo lugar en la categoría de investigación del Premio Nacional de la Bolsa Mexicana de Valores 2009

30 Lee mas

Seminario Aplicaciones de las Redes Neuronales (WebSOM)

Seminario Aplicaciones de las Redes Neuronales (WebSOM)

I media de los vectores aleatorios de las palabras que aparecen después de W i (contexto posterior medio) 2 Entrenar word category map con los vectores resultantes. I Es un SOM que ”agru[r]

12 Lee mas

Aplicaciones de redes neuronales a problemas te´oricos y de control

Aplicaciones de redes neuronales a problemas te´oricos y de control

Esta presentaci´on contiene un resumen de los trabajos m´as importantes que se est´an desarrollando actualmente en la L´ınea de Investigaci´on en Redes Neuronales en el ´ambito del LIDIC, el Laboratorio de Investigaci´on en Inteligencia Computacional de la Universidad Nacional de San Luis. Los tres temas principales son control en ambientes cambiantes, control neuro difuso y aplicaci´on de redes neuronales a problemas te´oricos. Las secciones siguientes contienen una descripci´on de cada uno de ellos.

4 Lee mas

Show all 10000 documents...