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Modificaciones al mecanismo de aprendizaje de modelos neuronales no supervisados basados en la teoría de resonancia adaptativa. Aplicación al reconocimiento de patrones complejos en entornos de producción

  • Autores: Roberto Rodríguez Galán Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Fernando de Arriaga Gómez (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 1996
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Carlos Vega Vicente (presid.) Árbol académico, Raúl Cabanes Martínez (secret.) Árbol académico, Arturo Ribagorda Garnacho (voc.) Árbol académico, Alvaro García Tejedor (voc.) Árbol académico, Gabriel Cristobal Pérez (voc.) Árbol académico
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • PARA EL RECONOCIMIENTO DE PATRONES SE DISPONE DE DIVERSAS TECNICAS: LOS PLANTEAMIENTOS PURAMENTE ESTADISTICOS DEV82, EL ESTUDIO DE LAS CARACTERISTICAS INHERENTES A CADA PATRON MEDIANTE TECNICAS DE TRATAMIENTO DE IMAGENES PEA91, LAS REDES NEURONALES EN TODAS SUS VERTIENTES, DESDE LOS MODELOS SUPERVISADOS MCCC88 HASTA LOS NO-SUPERVISADOS GRO82C, UNA DE LAS APROXIMACIONES DE MAYOR INTERES ES LA PROPORCIONADA POR LOS MODELOS NEURONALES NO-SUPERVISADOS.

      LA APLICACION DE LOS MODELOS NEURONALES, EN Y LOS BASADOS EN LA TEORIA DE RESONANCIA ADAPTATIVA EN PARTICULAR, A ENTORNOS REALES CONLLEVA UNA ENORME PROBLEMATICA, EN LA MAYORIA DE LAS OCASIONES MOTIVADA POR TRATARSE DE TEORIAS DE AMBITO GLOBAL NO APLICABLES A SITUACIONES CONCRETAS GRO82A Y GRO82B. POR CONSIGUIENTE, SU IMPLEMENTACION EN ENTORNOS REALES ES EXCESIVAMENTE COMPLEJO; PARA LOGRAR QUE SU IMPLEMENTACION EN APLICACIONES DE PRODUCCION SE PLANTEAN MODIFICACIONES AL MODELO GENERAL QUE NO IMPLIQUEN PERDIDA DE SUS CARACTERISTICAS PRINCIPALES, ES DECIR, LA CATEGORIZACION DE PATRONES GENERICOS EN ENTORNOS CAMBIANTES SIN LIMITACIONES NI DE ALCANCE NI DE TIPO NI DE TAMAÑO.

      EN CONSECUENCIA, SE PRETENDE CONOCER LAS LIMITACIONES INHERENTES A LOS MODELOS NEURONALES NO SUPERVISADOS BASADOS EN LA TEORIA DE RESONANCIA ADAPTATIVA, PROPONER MODIFICACIONES AL MECANISMO DE APRENDIZAJE DE LOS MODELOS ESTUDIADOS CON OBJETO DE OPTIMIZAR SU APLICACION A ENTORNOS INDUSTRIALES CONCRETOS Y MOSTRAR DISTINTOS TIPOS DE APLICACIONES CON IMPLANTACION INMEDIATA EN ENTORNOS REALES.

      CON OBJETO DE IMPLANTAR LAS MODIFICACIONES PROPUESTAS, SE HAN DESARROLLADO DEMOSTRADORES DE ART PARA LOS SIGUIENTES TIPOS DE PATRONES DE ENTRADA: BIDIMENSIONALES BINARIOS, UNIDIMENSIONALES CONTINUOS ESTATICOS (LECTURA DE SUSTANCIAS MEDIANTE LA TECNICA DE INFRARROJO CERCANO) Y BIDIMENSIONALES CONTINUOS ESTATICOS. EL SIGUIENTE PASO NATURAL ES EL TRATAMIENTO DE PATRONES TRIDIMENSIONALES.


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