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Journal articles on the topic 'Redes neuronales'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 25 April 2022

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1

Segovia Chaves, Francis Armando, and Silvia Catalina Corrales Martínez. "ACOPLAMIENTO EXCITATORIO E INHIBITORIO DE NEURONAS PULSANTES ACOPLADAS." Redes de Ingeniería 2, no. 2 (May 30, 2012): 90. http://dx.doi.org/10.14483/2248762x.7172.

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Abstract:

La información es representada como patrones de actividad neuronal o pulsos, lo que crea una diferencia significante entre las redes neuronales pulsantes y las redes neuronales clásicas. Una característica diferente de las redes neuronales pulsantes es que la información es codificada en patrones de actividad neuronal y estas se comunican usando trenes de pulsos en lugar de valores individuales. Además, este tipo de redes neuronales pulsantes trabajan con una gran cantidad de neuronas donde se requiere grandes recursos computacionales para ser simuladas. En el presente trabajo se realiza un análisis teórico de las redes neuronales pulsantes, para el caso de dos neuronas acopladas. Se logra obtener teóricamente las condiciones para acoplamiento excitatorio e inhibitorio en las neuronas.

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2

Montealegre Cardenas, Mauro, Jasmidt Vera Cuenca, and Edgar Montealegre Cárdenas. "Bifurcaciones en sistemas de redes neuronales." Ingeniería y Región 17 (June 30, 2017): 21. http://dx.doi.org/10.25054/22161325.1313.

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Abstract:

En este trabajo se exploran los conceptos de los sistemas dinámicos que explican las sinergias en las redes neuronales biológicas modeladas con la ecuación de Morris-Lecar, según se asume que las neuronas o grupos de neuronas sean osciladores, o no, en los niveles celular, sinapsis neuronal o conectividad de la red. Para los subsistemas para tiempo rápido se identifican las soluciones singulares y las soluciones “Burstings”. En este sistema dinámico de complejidad jerárquica los parámetros son las variables del subsistema lento. Para explicar inestabilidadades y transitoriedades se usa la teoría genérica de las bifurcaciones que caracteriza aspectos mesoscópicos de la conectividad de la red y filogénicos sobre los cambios típicos de comportamiento. Se extiende este estudio a modelos de redes neuronales artificiales recurrentes, en particular al modelo de Hopfield.

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3

Cortez Vásquez, Augusto, and Hugo Froilán Vega Huerta. "Entrenamiento de Redes Neuronales para el Reconocimiento de Frutas." Paradigmas 2, no. 1 (July 9, 2018): 141–64. http://dx.doi.org/10.31381/paradigmas.v2i1.1509.

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Abstract:

En la revista RISI-Volúmen 6-número 2-2009 II (Revista de Investigación de la facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática de la UNMSM) presentamos el artículo Reconocimiento de patrones Mediante Rede Neuronales Artificiales, que resolvía el reconocimiento de los caracteres numéricos 3,4,5 con una red neuronal pequeña de 42 neuronas de entrada, 3 de salida, y 100 neuronas en la capa oculta. El presente es artículo, basado en el artículo mencionado, presenta en entrenamiento de redes neuronales para el reconocimiento de frutas. Con el propoósitos hacer un trabajo sencillo e ilustrativo solamente trabajaremos con dos tipos de frutas (platanos y naranjas) y dos modelos diferentes por cada tipo de fruta.

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4

Alvarado Coral, Juan David, and Elena Muñoz España. "Sistema anticolisión para invidentes usando redes neuronales evolutivas." INGE CUC 14, no. 2 (September 4, 2018): 28–43. http://dx.doi.org/10.17981/ingecuc.14.2.2018.03.

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Abstract:

Introducción: El presente artículo muestra el diseño e implementación de un sistema anticolisión para invidentes usando redes neuronales evolutivas. Objetivo: Presentar la implementación de redes neuronales evolutivas en un sistema guía para invidentes en la detección de obstáculos estáticos y en movimiento. Metodología: La metodología empleada se basa en la creación de redes neuronales artificiales a partir del algoritmo genético cooperativo coevolutivo (AGCC), este se encarga de estructurar, modificar y entrenar las redes neuronales. Para ello utiliza la matriz de definición de red (MDR). Para la elaboración de una MDR se toma como base un cromosoma “parte del algoritmo genético”. Una vez este realizada la MDR se crea una red neuronal artificial para luego ser entrenada. Resultados: El programa realizó varias redes neuronales generando en cada ejecución 10 cromosomas, que al ser entrenados con el AGCC y aplicando la cooperatividad, se obtuvieron las mejores redes neuronales anticolisión teniendo en cuenta un tiempo definido, funcionando efectivamente para la detección de obstáculos estáticos y en movimiento. Conclusiones: En el sistema anticolisión para invidentes se observó la eficacia de las redes neuronales en dar una respuesta, detectando objetos tanto estáticos como en movimiento proporcionando seguridad al invidente, evitando colisiones con estos.

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5

Vargas Sánchez, German Gonzalo. "Complejidad en redes neuronales - retropropagación." Revista de Tecnología 16, no. 1 (May 15, 2018): 9. http://dx.doi.org/10.18270/rt.v16i1.2312.

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Abstract:

Este artículo muestra una forma para aplicar el concepto de complejidad a redes neuronales artificiales, particularmente a las que utilizan el método backpropagation. Apoyados en el principio hologramático del pensamiento complejo se encontró un método para preparar los datos de entrada a la red neuronal de acuerdo con los valores esperados de las salidas, separando los datos en dos conjunto los cuales tienen como patrones de entrenamiento el promedio de cada conjunto de datos.

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6

Alonso-Coello, P., and M. Marzo Castillejo. "Dispepsia y redes neuronales." Atención Primaria 30, no. 10 (2002): 665. http://dx.doi.org/10.1016/s0212-6567(02)79133-6.

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7

Carrillo-Medina, José Luis, and Gonzalo Patricio Espinel-Mena. "Redes heterogéneas de neuronas que reconocen firmas neuronales." DYNA 84, no. 201 (April 1, 2017): 27. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v84n201.60299.

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Abstract:

Resultados experimentales muestran que células de diferentes sistemas neuronales vivos pueden identificar de forma inequívoca sus señales de salida mediante firmas neuronales específicas. El significado funcional de estas firmas aún no está claro, la existencia de mecanismos celulares para identificar el origen de señales individuales y contextualizar la llegada de un mensaje, puede ser una poderosa estrategia de procesamiento de información para el sistema nervioso. Recientemente construimos diferentes modelos para estudiar la capacidad de una red neuronal para codificar y procesar información basada en la emisión y reconocimiento de firmas específicas, en donde las neuronas son capaces de reconocer y emitir la misma firma, con la misma probabilidad. En este artículo, analizamos las características que pueden influir en la capacidad de procesamiento cuando variamos la probabilidad de reconocimiento que tiene cada neurona para distintas firmas en redes heterogéneas. Las simulaciones muestran el incremento de las propiedades dinámicas de la red.

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8

Avellaneda González, José A., and Cynthia M. Ochoa Rey. "IMPLEMENTACIÓN DE REDES NEURONALES PARA LA DETECCIÓN DE LA PRESENCIA DE ENFERMEDADES EN EL CORAZÓN." Redes de Ingeniería 1, no. 2 (May 23, 2012): 38. http://dx.doi.org/10.14483/2248762x.7159.

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Abstract:

A continuación por medio de dos métodos para la implementación de redes neuronales y una base de datos que presenta diferentes características de pacientes, algunos presentan algún tipo de enfermedad del corazón y otros no. Se desarrollo en una primera parte redes neuronales supervisadas, específicamente se implementa un perceptrón multicapa; la segunda parte plantea redes no supervisadas, implementando una red ART2 (Adaptive resonance theory).: Épocas, número de neuronas, perceptrón multicapa, redes ART, tasa de aprendizaje, tasa de vigilancia.

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9

Gamarra M., Abraham E., and Tatiana L. Munive R. "Reconocimiento de patrones con redes neuronales." Prospectiva Universitaria 12, no. 1 (November 16, 2021): 39–41. http://dx.doi.org/10.26490/uncp.prospectivauniversitaria.2015.12.452.

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Abstract:

El presente trabajo de investigación muestra la implementación de un sistema de visión artificial que utilizan las redes neuronales artificiales para reconocer patronesque identifican a personas o animales. El sistema se implementa utilizando el lenguaje de programación Visual Basic .NET 2012 y el software Neuroshell para realizarel aprendizaje de la red neuronal. La prueba del sistema se realizó presentando 10 imágenes de personas y 10 imágenes de un gato y en todos los casos se obtuvo unaidentificación correcta del patrón.

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10

Pulido-Calvo, I., and M. Manuela Portela. "Aproximaciones neuronales univariantes para la predicción de caudales diarios en cuencas portuguesas." Ingeniería del agua 14, no. 2 (June 30, 2007): 97. http://dx.doi.org/10.4995/ia.2007.2905.

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Abstract:

Desde hace unos años, las redes neuronales computacionales están siendo una de las herramientas más prometedoras para la estimación de caudales en cuencas. La mayoría de los trabajos de la literatura utilizan para las predicciones, junto con los datos registrados de caudales, otras variables de entrada de carácter hidro-metorológico. En este estudio se analizó el funcionamiento de redes neuronales de retropropagación para la estimación de caudales diarios en cuencas portuguesas, considerando que sólo los datos de caudal de días previos están disponibles para la calibración de los modelos. Además de los modelos tradicionales de redes neuronales que tienen como variables de entrada los caudales en días previos, se realizó un procedimiento de convolución en las neuronas de la capa de entrada y se probó una metodología híbrida combinando redes neuronales computacionales y modelos ARIMA. Los modelos neuronales complementados con un proceso de convolución dieron las mejores estimaciones considerando los caudales de los tres días previos como variables de entrada. También se realizó un análisis preliminar de la capacidad de esta aproximación para estimar caudales diarios en una cuenca diferente a la utilizada para la calibración de los modelos, obteniéndose resultados satisfactorios.

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11

Sancho-Barrios, Llorenç, Nofre Sanmartín-Vich, and Carlos Roger de la Resurrección. "Redes neuronales en el fútbol." Modelling in Science Education and Learning 14, no. 1 (January 27, 2021): 15. http://dx.doi.org/10.4995/msel.2021.15023.

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Abstract:

<p class="p1">El aprendizaje automático brinda la capacidad de examinar conjuntos de datos masivos y descubrir patrones dentro de los datos sin depender de suposiciones a priori. Su aplicación al ámbito del deporte, que está experimentando un rápido crecimiento, se divide en modelos predictivos (programas de entrenamiento, resultados...) y explicativos (lesiones). En esta memoria, que forma parte de un proyecto final para una asignatura de máster, empleamos técnicas de aprendizaje no supervisado (mapas autoorganizados y clústering) para agrupar jugadores en función de diferentes estadísticas (pases, goles, faltas, etc) y comparamos los resultados con sus posiciones reales de juego. Asimismo, se describen las herramientas utilizadas para implementar y visualizar los resultados, con el objetivo de que un lector pueda inspirarse para realizar su propio proyecto.</p>

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Delgado Rivera, Jesús Alberto. "Redes neuronales de propagación inversa." Ingeniería e Investigación, no. 27 (May 1, 1992): 48–51. http://dx.doi.org/10.15446/ing.investig.n27.20764.

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Abstract:

Este artículo presenta la red neuronal por capas, su algoritmo de aprendizaje y una aplicación. Para lograr este propósito se inicia con la neurona natural y su modelo Entrada/Salida denominado neurona artificial.

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13

Narváez, Fabio, Fabio Emiro Sierra Vargas, and Manuel Antonio Montenegro Mier. "Modelo basado en redes neuronales para predecir las emisiones en un motor diésel que opera con mezclas de biodiésel de higuerilla." Informador Técnico 76 (December 27, 2012): 46. http://dx.doi.org/10.23850/22565035.28.

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Abstract:

En este documento se explican algunos métodos de identificación de sistemasno lineales mediante el uso de redes neuronales artificiales. También se planteaun modelo basado en redes neuronales Feed Forward supervisadas, desarrolladopara identificar y predecir el comportamiento de las emisiones volumétricas dela combustión de un motor diésel estacionario en función de dos variables deentrada: la carga del motor y la mezcla de biodiésel de higuerilla. El entrenamientode la red neuronal y la validación del modelo se realizaron mediante elprograma NNModel.

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14

Lastre Valdes, Marcia M., Arlys M. Lastre Aleaga, and Gelmar García Vidal. "Redes neuronales artificiales en la predicción de insolvencia. Un cambio de paradigma ante recetas tradicionales de prácticas empresariales." Enfoque UTE 5, no. 2 (June 30, 2014): 38–58. http://dx.doi.org/10.29019/enfoqueute.v5n2.39.

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Abstract:

(Recibido: 2014/05/14 - Aceptado: 2014/06/27)En este trabajo se realiza una revisión y análisis de las principales teorías y modelos que abordan la predicción de la insolvencia y quiebra empresarial. Las redes neuronales son un instrumento de más reciente aparición, si bien en los últimos años han recibido considerable atención por parte del mundo académico y profesional, y ya empiezan a implantarse en diversas organizaciones modelos de análisis de la insolvencia basados en la computación neuronal. El objetivo del presente trabajo es arrojar evidencias de la utilidad de las Redes Neuronales Artificiales, en la problemática de predicción de insolencia o quiebra por lo cual comparamos su capacidad predictiva con la de los métodos utilizados habitualmente en dicho contexto. Las conclusiones del estudio apuntan a que se pueden lograr altas capacidades predictivas empleando las redes neuronales artificiales que cuenten con variables cualitativas y cuantitativas.

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Gordillo León, Fernando, Lilia Mestas Hernández, Gabriela Castillo Parra, Miguel Ángel Pérez Nieto, Rafael Manuel López Pérez, and José M. Arana Martínez. "Redes neuronales de la expresión facial." Revista de Neurología 64, no. 03 (2017): 125. http://dx.doi.org/10.33588/rn.6403.2016224.

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García, Gustavo A., and Octavio Salcedo. "Predicción de Fallos en Redes IP empleando Redes Neuronales Artificiales." Polibits 41 (June 30, 2010): 67–75. http://dx.doi.org/10.17562/pb-41-10.

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Delgado, Karina, Sergio Ledesma, and Horacio Rostro. "Análisis de electroencefalograma usando redes neuronales artificiales." Acta Universitaria 29 (April 8, 2019): 1–24. http://dx.doi.org/10.15174/au.2019.1672.

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Abstract:

A través de la electroencefalografía se detecta la comunicación entre señales eléctricas creadas por las neuronas que, al conectarse entre sí, crean conexiones sinápticas. Esta técnica ha sido muy importante en la detección de trastornos neurológicos como la epilepsia. Caracterizada por cambios temporales en el funcionamiento bioeléctrico del cerebro, la epilepsia provoca convulsiones que afectan a la conciencia, el movimiento o la sensibilidad. Las redes neuronales artificiales (RNA) proporcionan modelos con diversas alternativas para detección, clasificación y predicción de muestras mediante el análisis del electroencefalograma a partir de la estructura de los datos, los cuales determinan la topología de la red. Este artículo propone la implementación de un modelo basado en RNA para analizar, clasificar y procesar señales epilépticas a partir del entrenamiento. Particularmente, la base de datos cuenta con muestras que registraron la actividad cerebral de pacientes sanos, pacientes que controlaron las crisis y pacientes que aún registraban oscilaciones en las señales emitidas por la actividad cerebral. Después de aplicar la transformada de Fourier, estas señales se integraron en una matriz aplicando tres tipos de umbral, procediendo a seleccionar los datos de entrada de la RNA para su entrenamiento y validación. Se consideran dos métodos de aprendizaje: redes neuronales multicapa con validación clásica (back propagation) y redes neuronales con validación cruzada (LOOCV, por sus siglas en inglés), para ello se calcula el error cuadrático medio (MSE, por sus siglas en inglés) así como la cantidad de errores por umbral con la finalidad de comparar los resultados obtenidos y precisar el método que proporciona los mejores resultados. Ambas redes se entrenaron usando un método híbrido basado en el templado simulado y el gradiente conjugado. Finalmente, se presenta el análisis de las RNA como sistemas de clasificación a través de los dos métodos en funcionamiento, alcanzando resultados satisfactorios que manifiestan la aplicación como herramienta de apoyo al diagnóstico médico para la detección de este trastorno.

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Ruge Ruge, Ilber Adonayt, and José David Alvarado. "Sistema basado en FPGA para la evaluación de redes neuronales orientadas al reconocimiento de imágenes." Revista Tecnura 17, no. 36 (April 29, 2013): 87. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2013.2.a07.

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Abstract:

En este artículo se presenta la utilización de Matrices Lógicas Programables por Campo (FPGA) para la implementación de un sistema de evaluación de redes neuronales artificiales (RNA), y la aplicación de reconocimiento de patrones de imágenes de caracteres alfabéticos, en el que se utilizan diferentes modelos de redes neuronales. Esta investigación se desarrolló para evaluar el desempeño de las redes neuronales implementadas en la FPGA y para explorar y analizar las características de funcionamiento de la FPGA Spartan-3 XCS200. El proyectó se realizó en cuatro fases, las cuales son: establecer los modelos de redes neuronales, desarrollo de una plataforma de entrenamiento de RNA utilizando Labview, diseño, implementación y verificación de los modelos de RNA, y por último, se establecieron los parámetros y se realizó la evaluación del desempeño de las RNA implementadas en la FPGA Spartan-3 XCS200.

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Meza Castellar, Reynaldo, and Luis Gonzalez Salcedo. "Elaboración de un modelo neuronal artificial para la estimación de la demanda bioquímica de oxígeno en aguas marinas." Revista de Investigación Agraria y Ambiental 11, no. 2 (July 7, 2020): 147–56. http://dx.doi.org/10.22490/21456453.3441.

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Abstract:

Contextualización: los modelos neuronales artificiales son modelos diseñados a partir de métodos numéricos denominados Redes Neuronales Artificiales. El uso de estos, como herramienta de predicción de la Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO), ha demostrado diversas ventajas, entre otras, la reducción del tiempo y los costos económicos asociados a este parámetro. La DBO generalmente requiere de 5 a 7 días, así como múltiples reactivos químicos, para poder establecer los niveles de materiales orgánicos en las aguas. Vacío de investigación: los modelos neuronales artificiales permiten calcular la DBO en tiempo real, a partir de variables fisicoquímicas registradas in situ. A pesar de ello, las redes neuronales artificiales no han sido utilizadas hasta ahora como método de estimación de la DBO en aguas marinas de Colombia. Propósito del estudio: teniendo en cuenta este aspecto, en la presente investigación se elaboró un modelo neuronal artificial que permite estimar la DBPO en aguas del Mar Caribe Colombiano. Metodología: para elaborar el modelo fue necesario realizar cinco simulaciones (constituidas por un número de 2 a 3 capas ocultas, y de 5 a 20 neuronas por capa). El desempeño predictivo de cada una de estas se evaluó a través del coeficiente de correlación. Resultados y conclusiones: los valores más altos de este indicador estadístico (0,937, 0,951, 0,953, y 0,941), se obtuvieron para el modelo que utilizó 3 capas, de 20 neuronas cada una, en sus cuatro etapas de aprendizaje (entrenamiento, validación, prueba, y todos los datos). Estas cifras indican un cercano ajuste entre los datos observados y las estimaciones hechas por la red. Estos resultados demuestran además que la Demanda Bioquímica de Oxígeno puede ser estimada numéricamente, en aguas marinas, a través de modelos neuronales artificiales.

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Cevallos Ampuero, Juan. "APLICACIÓN DE REDES NEURONALES PARA OPTIMIZAR PROBLEMAS MULTIRESPUESTA EN MEJORA DE LA CALIDAD." Industrial Data 7, no. 2 (March 22, 2014): 031. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v7i2.6129.

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Abstract:

El artículo trata sobre la aplicación de redes neuronales en problemas multirespuesta para el mejoramiento de la calidad, a partir de un análisis conceptual se establece una aplicación que demuestra la eficacia de las redes neuronales utilizando la red backpropagation con entrenamiento, mediante el algoritmo backpropagation - traingdm.

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Pino Vargas, Edwin, Luís Siña Espino, and Carmen Román Arce. "PRONÓSTICO DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES DEL RIO CAPLINA, APLICANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA) Y MODELO AUTOREGRESIVO PERIÓDICO DE PRIMER ORDEN PAR(1)." Prospectiva Universitaria 8, no. 1 (January 15, 2022): 163–67. http://dx.doi.org/10.26490/uncp.prospectivauniversitaria.2011.8.1261.

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Abstract:

El río Caplina es el principal tributario de la cuenca hidrográfica del mismo nombre; tiene una extensión de 4 239,09 km2, esto hace que sea una de las principales fuentes de abastecimiento de agua para distintos usos en la ciudad de Tacna. Por esta razón diversas entidades se han interesado en conocer la disponibilidad hídrica actual y futura del rio Caplina, ya que conocer dichos valores es de fundamental importancia para el planeamiento y manejo de los sistemas de recursos hídricos. Los modelos estocásticos han sido durante largo tiempo, la alternativa más común en la predicción de caudales. Actualmente, las herramientas de computación inteligente como las redes neuronales artificiales, especialmente las redes multi-capas con algoritmo de retro propagación. En este contexto, la actual investigación centró sus esfuerzos en la aplicación de las redes neuronales a la predicción de los caudales medios mensuales del río Caplina, Estación Bocatoma Calientes, desarrollo de modelos de redes neuronales a partir de datos de caudales, precipitación y evaporación, así como la evaluación de la capacidad de desempeño frente a modelos estocásticos. De esta manera, se desarrollaron 10 modelos de redes neuronales artificiales con distintas arquitecturas, cuyo entrenamiento se realizó con un primer subconjunto de datos correspondientes al periodo 1939 – 1999, y su validación con un segundo subconjunto de datos del periodo 2000 – 2006. Los modelos de redes neuronales artificiales mostraron comparativamente mejor desempeño en materia de predicción frente a un modelo autorregresivo periódico de primer orden PAR (1).

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Ludeña Dávila, Maryann Katherine, and Luis Bernardo Tonon Ordóñez. "Calculando el riesgo de insolvencia, de los métodos tradicionales a las redes neuronales artificiales. Una revisión de literatura." INNOVA Research Journal 6, no. 3 (September 10, 2021): 270–87. http://dx.doi.org/10.33890/innova.v6.n3.2021.1790.

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Abstract:

En la administración financiera de toda organización el cálculo del riesgo de insolvencia se ha convertido en un parámetro importante, buscando anticiparse a la eventualidad de llegar a tener un problema económico y generar insolvencia. El objetivo de este trabajo es determinar si en el cálculo del riesgo de insolvencia, el uso de redes neuronales artificiales genera mejores resultados que las metodologías tradicionales, buscando las principales características dentro de las aplicaciones realizadas por distintos autores a través del tiempo. De esta manera se observan las principales variables que pueden evidenciar que la aplicación de la metodología de redes neuronales facilita el cálculo del riesgo de insolvencia. A través de la revisión bibliográfica, en el período 1992-2021, con el uso del método analítico-sintético se puede evidenciar que el modelo expuesto es considerado como eficiente según sus resultados, con ajustes que, en la mayoría de los casos expuestos, superan el 80% de eficacia. Los resultados encontrados permitieron concluir que la estructura básica de una red neuronal viene dada por tres capas: una de entrada, una de salida y una oculta. Sin embargo, el número de nodos es el que varía en cada una de las aplicaciones realizadas por los distintos autores, dado que los mismos representan a las variables, en este caso indicadores financieros más relevantes según la aplicación planteada. Finalmente se logró evidenciar cuáles son los indicadores financieros más usados en las distintas aplicaciones de redes neuronales. Todo indica que las redes neuronales generan resultados más efectivos que los métodos tradicionales.

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Menacho Chiok, Cesar Higinio. "Modelos de regresión lineal con redes neuronales." Anales Científicos 75, no. 2 (December 30, 2014): 253. http://dx.doi.org/10.21704/ac.v75i2.961.

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Acevedo Orduña, German Leonardo, Eduardo Francisco Caicedo Bravo, and Humberto Loaiza Correa. "Selección de Personal mediante Redes Neuronales Artificiales." Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones 14, no. 1 (April 29, 2011): 7. http://dx.doi.org/10.15517/rmta.v14i1.278.

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Del Carpio Gallegos, Javier. "LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES EN LAS FINANZAS." Industrial Data 8, no. 2 (March 22, 2014): 028. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v8i2.6180.

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Aldana, E. M., J. L. Valverde, and N. Fábregas. "Consciencia, cognición y redes neuronales: nuevas perspectivas." Revista Española de Anestesiología y Reanimación 63, no. 8 (October 2016): 459–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.redar.2015.04.005.

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Rairán Antolines, José Danilo. "Reconstrucción de señales periódicas usando redes neuronales." Revista Tecnura 18, no. 39 (December 20, 2013): 34. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2014.1.a03.

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Abstract:

En este artículo se reconstruye una señal periódica por medio de 2 redes neuronales. La primera es entrenada para aproximar el periodo de la señal, y la segunda sirve para estimar los coeficientes de la expansión de Fourier correspondientes. La estrategia consiste en minimizar el error medio cuadrático por medio del algoritmo de propagación hacia atrás sobre una neurona con función de transferencia senoidal. Además, en este artículo se presenta la prueba matemática acerca de la calidad de la aproximación, así como una primera modificación del algoritmo, la cual permite alcanzar el mismo resultado con menos datos, así entonces el algoritmo podría ser utilizado en aplicaciones que requieran tiempo real

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Sopena, Josep M., Pedro J. Ramos, Joan López-Moliner, and Elizabeth Gilboy. "Composicionalidad, cómputo de estructura y redes neuronales." Estudios de Psicología 23, no. 2 (January 2002): 175–235. http://dx.doi.org/10.1174/02109390260050021.

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Mayta H., Rosmeri, and Victor Pérez Q. "El Tratamiento de la información Financiera con Redes Neuronales Artificiales." Industrial Data 4, no. 2 (April 1, 2014): 67. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v4i2.6767.

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Abstract:

En el presente trabajo se plantean las innovaciones más recientes y destacables en los paradigmas; sistemas expertos y redes neuronales artificiales, primero describiendo ambos sistemas y luego revisando las áreas de trabajo. Finalmente, por su novedad, se destacan las aplicaciones más relevqantes de los modelos neuronales que utilizan información financiera; es el caso del análisis del fracaso empresarial y la predicción en losmercados financierosm doned la complementariedad entre modelos estadísticos y neuronales están desempeñando un papel eficaz.

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Johnson, Christian A., and Miguel A. Padilla. "Regularidades no lineales en índices accionarios. Una aproximación con redes neuronales." El Trimestre Económico 72, no. 288 (September 8, 2017): 765–821. http://dx.doi.org/10.20430/ete.v72i288.561.

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Abstract:

Las redes neuronales artificiales (RNA) se han convertido en un importante instrumento para modelar y predecir los rendimientos accionarios. Debido a que son modelos que incorporan variables no lineales (característica de la mayoría de las series económicas y financieras) funcionan mejor que los modelos estadísticos tradicionales, como las regresiones lineales o modelos Box-Jenkins. Este estudio intenta encontrar regularidades en los índices accionarios de 27 países mediante un acercamiento de redes neuronales artificiales y su contraste con modelos lineales rezagados, y aporta evidencia a la discusión actual respecto a la teoría de los mercados eficientes. Asimismo se realizan predicciones extramuestrales dinámicas sustentadas también con una prueba no paramétrica, que confirma excelentes resultados de las redes neuronales en contraste con los modelos autorregresivos tradicionales.

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Cevallos Ampuero, Juan, and Roberto Eyzaguirre Tejada. "MEJORA DE PROCESOS UTILIZANDO RESPUESTAS CUALITATIVAS MEDIANTE EL USO DE REDES NEURONALES." Industrial Data 8, no. 1 (March 22, 2014): 053. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v8i1.6165.

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Abstract:

La aplicación de Redes Neuronales en problemas de optimización de parámetros para mejora de procesos en los que las respuestas de calidad son cualitativas, es el tema de esta investigación. Se fundamenta una propuesta de metodología para mejora de calidad de procesos usando redes neuronales y una aplicación de estas en la solución de problemas en los que las respuestas de calidad son cualitativas.

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Guerra, Marcial, Jorge Ruíz, Nelson Ebecken, Luiz Landau, and Josias Silva. "Empleo de redes neuronales para la estimación del contenido de níquel en corteza laterítica con métodos radioactivos de pozos." Ingeniería Investigación y Desarrollo 14, no. 1 (May 23, 2014): 31. http://dx.doi.org/10.19053/1900771x.3440.

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Abstract:

El objetivo del actual trabajo es definir de forma preliminar los grupos que componen la Corteza Laterítico Niquelíferas Cobaltíferas del Yacimiento Punta Gorda en Cuba, mediante redes neuronales aplicadas a un conjunto de registros radioactivos de pozo de acuerdo a una clasificación geológica previamente determinada. Se realiza además la evaluación del contenido de Níquel en cada uno de los grupos definidos aplicando también redes neuronales.

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Parada Rojas, Ana Cecilia. "Globalización y desigualdad: un enfoque multidimensional a través de redes neuronales artificiales." Análisis Económico 33, no. 82 (January 1, 2018): 31–58. http://dx.doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2018v33n82/parada.

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Coello Blanco, Lenniet, Laura Casas, Olga Lidia Pérez González, and Yailé Caballero Mota. "Redes neuronales artificiales en la producción de tecnología." Academia y Virtualidad 8, no. 1 (June 11, 2015): 12. http://dx.doi.org/10.18359/ravi.442.

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Abstract:

<p align="LEFT"> <span style="font-size: medium;">La presente investigación surgió para resolver el déficit de promoción en la asignatura de álgebra lineal de los estudiantes de las carreras de ciencias técnicas de la Educación Superior. La solución se basó en incorporar redes neuronales artificiales como tecnología educativa para apoyar al estudiante durante su estudio independiente, acumulando conocimiento y simulando el rol de un profesor. Este artículo ofrece una guía que comprende tres etapas para aquellas personas que deseen desarrollar sistemas inteligentes basados en redes neuronales artificiales para dicha asignatura </span></p>

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Puerta, Gabriel A., and Pablo U. Fonseca. "Caracterización del tráfico en redes móviles ad-hoc basada en series de tiempo y redes neuronales recurrentes." INVENTUM 9, no. 17 (July 1, 2014): 9–15. http://dx.doi.org/10.26620/uniminuto.inventum.9.17.2014.9-15.

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Abstract:

El objetivo de este artículo es implementar una metodología de análisis y estimación del comportamiento del tráfico de paquetes en redes móviles Ad-hoc. Se construyeron procesos de estimación de tráfico en redes móviles con base en la implementación de redes neuronales recurrentes y series de tiempo; para ello se trabajaron 50 muestras de diferentes escenarios de caracterización de variables de entorno de forma aleatoria, simulados en NS-2 (Network Simulator Two), luego estas trazas fueron procesadas con la ayuda de herramientas como AWK y Perl. Se consiguieron históricos de 1300 y 3000 eventos para su posterior validación frente al estimador. Los estimadores y las caracterizaciones de tráfico implementadas para las redes neuronales, estan basadas en la regla Back Propagation y modelos de regresión lineal como ARIMA, SARIMA y FARIMA, para las series de tiempo.

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Morales Tamayo, Yoandrys, Yusimit Karina Zamora Hernández, Paco Jeovanni Vásquez Carrera, Mario Paúl Porras Vásconez, Joao Lázaro Bárzaga Quesada, and Ringo John López Bustamante. "Comparación entre redes neuronales artificiales y regresión múltiple para la predicción de la rugosidad superficial en el torneado en seco." Ingenius, no. 19 (January 1, 2018): 79–88. http://dx.doi.org/10.17163/ings.n19.2018.08.

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Abstract:

Los métodos de regresión múltiple y redes neuronales artificiales son técnicas usadas en muchas aplicaciones de la industria. En este trabajo se utilizaron dos métodos de predicción: regresión múltiple y redes neuronales artificiales (perceptrón multicapa) con el objetivo de predecir la rugosidad superficial en el torneado en seco del acero AISI 316l. En su implementación fueron considerados varios parámetros de corte como la velocidad, el avance y el tiempo de mecanizado. Las ecuaciones obtenidas por ambos métodos fueron comparadas desarrollando un diseño factorial completo para aumentar la fiabilidad de los valores registrados de rugosidad superficial. En el análisis se puede comprobar mediante los valores de coeficientes de determinación que los modelos propuestos son capaces de predecir la rugosidad superficial. Los modelos obtenidos demuestran que la técnica de redes neuronales artificiales tiene mejor precisión que la regresión múltiple para este estudio.

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Delgado Aguilera, Efredy. "Comparación de clasificadores de género." Avances Investigación en Ingeniería 13, no. 1 (December 1, 2010): 87. http://dx.doi.org/10.18041/1794-4953/avances.1.360.

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Abstract:

En el presente trabajo se comparan dos métodos para la clasificación de datos concretamente en el caso de clasificación de género por medio de imágenes de rostros humanos, uno por redes neuronales multicapa y otro mediante teoría de la información, usando información mutua cuadrática de Cauchy. Se muestran resultados del uso de redes neuronales y su configuración así como en el caso de información mutua y los casos de acierto en sus fases.

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Valdizán Usón, José Ramón. "Funciones cognitivas y redes neuronales del cerebro social." Revista de Neurología 46, S01 (2008): S65. http://dx.doi.org/10.33588/rn.46s01.2008006.

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Avendaño Prieto, Gerardo, and Héctor René Álvarez L. "Aplicación de la ingeniería kansei con redes neuronales." Revista Ontare 1, no. 1 (September 1, 2015): 7. http://dx.doi.org/10.21158/23823399.v1.n1.2013.1206.

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Abstract:

ONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍALa Ingeniería Kansei, relaciona las emociones que sienten los consumidores con las características y propiedades que poseen los productos a través de la estimación de un modelo matemático, que permite establecer cuáles tienen mayor relación con las emociones, permitiendo al diseñador, incorporarlas con el fin de activar los factores que las intensifican y dar soluciones efectivas de diseño.Tradicionalmente, la formulación y estimación del modelo matemático, se hace través de un modelo de regresión múltiple (QT1) y análisis factorial; sin embargo, una de las desventajas es que está condicionado a cumplir los supuestos del modelo. En este trabajo, se muestra cómo las redes neuronales se pueden aplicar en los estudios de Ingeniería Kansei y nos da resultados similares, permitiendo que se puedan utilizar cuando no se cumplen los supuestos estadísticos. ABSTRACT Kansei Engineering (emotions) relates that consumers fee/ with features and properties that have the products through the estimation of a mathematical model, which allows for properties which are high relative to the emotions, al/owing the designer incorporate these relations to activate factors which enhance the Kansei design and give effective solutions. Traditionally the development of the mathematical model and estimation is done through a multiple regression model (QT1) and factor analysis, one of the disadvantages of the estimation of this model is that is conditioned to meet the model assumptions. This paper shows how neural networks can be applied in studies of Kansei Engineering and gives similar results, allowing for use when no statistical assumptions are met.

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Valverde Gil, Ricardo, and Diego Gachet Páez. "Identificación de sistemas dinámicos utilizando redes neuronales RBF." Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 4, no. 2 (April 2007): 32–42. http://dx.doi.org/10.1016/s1697-7912(07)70207-8.

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Sáenz Bajo, N., and M. Álvaro Ballesteros. "Redes neuronales: concepto, aplicaciones y utilidad en medicina." Atención Primaria 30, no. 2 (2002): 119–20. http://dx.doi.org/10.1016/s0212-6567(02)78981-6.

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Veléz, Andres, Carlos Andres Mera, Sergio Orduz, and John Willian Branch. "Generación de péptidos antimicrobianos mediante redes neuronales recurrentes." DYNA 88, no. 216 (March 16, 2021): 210–19. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v88n216.88799.

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Abstract:

Los péptidos antimicrobianos (AMP) han tomado importancia en el desarrollo de nuevos antibióticos debido a su papel como inhibidores, no solo de bacterias sino también de virus, hongos y parásitos, entre otros. Desde el descubrimiento de los AMP, se han reportado miles, sin embargo, muchos de ellos no son adecuados para aplicaciones terapéuticas debido a sus largas secuencias de aminoácidos, baja potencia antimicrobiana y altos costos de producción. En este trabajo, proponemos utilizar redes neuronales recurrentes (RNN) con células LSTM para generar péptidos más potentes y económicos. Realizamos diferentes experimentos generando AMP sintéticos entre 12 y 20 aminoácidos. Los resultados muestran que podemos usar RNN y mejorar el proceso de generación en comparación con el método de plantillas manuales.

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Minotta Hurtado, Javier A., and Eval B. Bacca Cortés. "Herramienta para la identificación de procesos y simulación de redes neuronales mediante una agenda digital programable." INGENIERÍA Y COMPETITIVIDAD 9, no. 2 (June 8, 2011): 59–76. http://dx.doi.org/10.25100/iyc.v9i2.2487.

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Abstract:

Este artículo describe el diseño, implementación y prueba de la herramienta denominada UV-SRNA-PDA (simulador de redes neuronales artificiales de la Universidad del Valle para una agenda digital programable), que está orientada a la simulación de redes neuronales artificiales y a la identificación de procesos industriales complejos. Esta aplicación trabaja sobre una agenda digital programable (PDA) Palm T5 usando un sistema de adquisición de datos diseñado para tal fin. Dos tipos de redes neuronales fueron implementados: el perceptrón y el perceptrón multicapa (MLP) usando como algoritmos de aprendizaje los siguientes: propagación hacia atrás, gradiente descendente, velocidad de aprendizaje variable y momentum. Las pruebas se realizaron sobre plantas de primer y segundo orden (sólo esta última es reportada en este artículo), obteniendo su modelo neuronal y validando sus resultados en dos plataformas conocidas: MATLAB y UV-SRNA 2.0 (versión de la UV-SRNA-PDA para PC). Estas pruebas arrojaron un error de entrenamiento promedio de 5.62 × 10-3 ± 3.55 × 10-4 y un error de validación promedio de 4.56 × 10-3 ± 5.95 × 10-4. En ambos casos, los resultados son mejores o comparables con los de las otras herramientas de simulación. Sin embargo, el tiempo de entrenamiento típico en UV-SRNA-PDA fue de 900 s en comparación con los 3 s para MATLAB y 8 s para la UV-SRNA 2.0

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Vega Huerta, Hugo Froilán. "Visión artificial para reconocimiento de mangos exportables utilizando redes neuronales." Paideia 4, no. 5 (September 16, 2017): 38–45. http://dx.doi.org/10.31381/paideia.v4i5.906.

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Abstract:

En este artículo explicaremos como se reconoce los mangos exportables basándonos únicamente en su forma. El proceso consiste en que, primeramente se selecciona un grupo de mangos exportables que cumplen con las exigenciasde calidad, luego, mediante una cámara digital se captura la imagen de cada mango y mediante un software deprocesamiento de imágenes, cada mango será asociado a una imagen que contenga solamente la figura del borde del mango.Con dichas imágenes se procede con elentrenamiento de redes neuronales hasta encontrar una que sea capaz de reconocer acertadamente todos los elementos de la muestra. Luego, se procede con las pruebas de reconocimiento utilizandonuevos mangos que pueden poseero no un tamaño ideal. Si la red neuronal entrenada reconoce adecuadamente el tamaño de dicho mango, podremos decir que hemos cumplido con nuestro objetivo.

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Barrera, René A., Juan J. Mora, and Sandra M. Pérez. "Estimador neuronal del ángulo del rotor de generadores sincrónicos a partir de mediciones de tensión y corriente en terminales." INGENIERÍA Y COMPETITIVIDAD 11, no. 1 (June 9, 2011): 9–20. http://dx.doi.org/10.25100/iyc.v11i1.2467.

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Abstract:

En este artículo se desarrolla un modelo tipo caja negra para la estimación del ángulo del rotor de un generador sincrónico, utilizando mediciones de tensión y corriente en los terminales. El modelo está basado en redes neuronales del tipo perceptrón multicapa (MLP). A partir de simulaciones en el dominio del tiempo de un sistema de potencia básico consistente en un generador conectado a un barraje infinito, se obtienen los registros de tensión y corriente, los cuales se utilizan como base de datos para entrenar y validar la red neuronal propuesta para la estimación del ángulo del rotor. Se encuentra que el modelo basado en redes neuronales se adapta muy bien al modelo clásico del generador, mostrando un error cuadrático medio inferior a 1´10-10. Los resultados obtenidos demuestran la validez del método de estimación y promueven su uso potencial para estudios de estabilidad del generador sincrónico.

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Escobar Iza, Rubén Dario, Daniel Steven Maliza Bedon, and José Augusto Cadena Moreano. "Análisis de suelos utilizando redes neuronales en las florícolas de Rosas del Sector Norte de la Provincia de Cotopaxi." RECIMUNDO 5, no. 2 (April 1, 2021): 316–30. http://dx.doi.org/10.26820/recimundo/5.(2).abril.2021.316-330.

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Abstract:

El presente artículo muestra la utilización de inteligencia artificial (IA) para ser más específico redes neuronales, en el análisis del estado de los suelos que poseen los invernaderos del sector norte de la provincia de Cotopaxi, esto con el uso de un sistema informático y sensores con los cuales se obtuvieron datos para verificar si el suelo donde se producen las rosas es apto para su respectivo sembrío. El objetivo de este trabajo es obtener datos del estado del suelo dentro de invernaderos para su análisis con la utilización de redes neuronales. Enfocándose en los resultados obtenidos en (Segovia, Rojas, & Quishpe, 2021), se evidencia la variación de resultados con respecto a los rangos de un suelo óptimo. Siendo redes neuronales más estable para la medición de estado de los suelos. Este análisis permite sacar conclusiones y toma de decisiones acertadas para el mantenimiento y control del suelo. La técnica utilizada resultó muy eficiente por cuanto coincide con el rango establecido por el sector agrícola.

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González Salcedo, Luis Octavio, Aydée Patricia Guerrero Zúñiga, Silvio Delvasto Arjona, and Adrián Luis Ernesto Will. "Exploración con redes neuronales artificiales para estimar la resistencia a la compresión, en concretos fibroreforzados con acero." Ciencia e Ingeniería Neogranadina 22, no. 1 (June 1, 2012): 19. http://dx.doi.org/10.18359/rcin.247.

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Abstract:

<span>En diseño y construcción de estructuras de concreto, la resistencia a la compresión a 28 días de curado es la especificación de control de estabilidad de la obra. La inclusión de fibras como reforzamiento </span><span>de la matriz cementicia permite una ganancia en sus propiedades, además de obtener un material de alto desempeño. En las normativas, se plantean formulaciones predictivas de la resistencia a la compresión basadas en unos pocos parámetros de composición del concreto, tales como la relación agua/cemento y el contenido de cemento Portland. Por otra parte, también se han planteado métodos de diseños de concreto para definir la ponderación de sus materiales componentes, teniendo como referencia la resistencia a la compresión del concreto simple. Además, las redes neuronales artificiales, como un símil de las neuronas biológicas, han sido utilizadas como herramientas de predicción de la resistencia a la compresión en el concreto, también con referencia al concreto simple, sin reforzamiento con fibras. Los antecedentes en este uso muestran que es interesante desarrollar aplicaciones en los concretos reforzados con fibras. En el presente trabajo se elaboraron redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a la compresión en concretos reforzados con fibras de acero. Los resultados de los indicadores de desempeño mostraron que las redes neuronales artificiales elaboradas pueden realizar una aproximación adecuada al valor real de la propiedad mecánica.</span>

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Benito Garzón, M., J. Maldonado Ruiz, R. Sánchez de Dios, and H. Sainz Ollero. "Predicción de la potencialidad de los bosques esclerófilos españoles mediante redes neuronales artificiales." Graellsia 59, no. 2-3 (December 30, 2003): 345–58. http://dx.doi.org/10.3989/graellsia.2003.v59.i2-3.251.

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Morales Castro, Arturo, and Oswaldo García Salgado. "DESEMPEÑO FINANCIERO DE LAS EMPRESAS: UNA PROPUESTA DE RNA // FINANCIAL PERFORMANCE OF FIRMS: A PROPOSAL FOR CLASSIFICATION ANN // DESEMPENHO FINANCEIRO DAS EMPRESAS: UMA PROPOSTA DE CLASSIFICAÇÃO POR RNA." Dimensión Empresarial 14, no. 2 (June 16, 2016): 11–24. http://dx.doi.org/10.15665/rde.v14i2.686.

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Abstract:

Mediante el uso de redes neuronales artificiales [RNA] se propuso mejorar la precisión de clasificación de las empresas dentro de la BMV, en específico del sector comercial en comparación con las técnicas de análisis discriminante múltiple [ADM] y los modelos logit. Se desarrollaron más de cincuenta arquitecturas neuronales, y la red neuronal artificial que resulto fue la de arquitectura MLP 6:12:2 basada en algoritmos de aprendizaje de retro-propagación hacia atrás. Los resultados encontrados con la técnica de [RNA] arrojaron que esta técnica tiene un mejor pronóstico de evaluación y de clasificación que la obtenida por las técnicas ADM y Logit.

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Noguera, José, Nayades Portillo, and Luis Hernandez. "Redes Neuronales, Bioinspiración para el Desarrollo de la Ingeniería." INGENIARE, no. 17 (July 1, 2014): 117. http://dx.doi.org/10.18041/1909-2458/ingeniare.17.584.

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Abstract:

El presente documento está orientado a la comprensión de las redes neuronales, basadas éstas en técnicas que imitan el funcionamiento biológico de una neurona con la finalidad de brindar una solución a problemáticas en el área de ingeniería. La Biomímesis, como se le puede llamar también a las técnicas bio-inspiradas, usa el entendimiento o raciocinio científico de sistemas biológicos para explotar ideas de la naturaleza con la finalidad del desarrollo de tecnología. Se presenta al respecto un ejemplo de Biomímesis del funcionamiento operativo de la neurona para el desarrollo de un algoritmo a implementar en el control de una máquina selectora de frutas, de tal forma que, conociendo esta aplicación, el lector pueda extender las capacidades del uso de las redes neuronales para implementar niveles sofisticados de automatización.

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