En este artículo se estudia la efectividad de distintas arquitecturas de redes neuronales feedforward en un problema de clasificación y se compara con los resultados obtenidos con la aplicación de la técnica clásica de Análisis Discriminante. Para ello se han utilizado datos reales obtenidos en experimentos realizados con el objetivo de establecer la posible relación entre ciertas medidas tomadas en el ojo humano y la existencia de exceso de colesterol en sangre. De los resultados obtenidos se desprende que el comportamiento del preceptrón en cuanto a errores en la predicción es bastante mejor que el del Análisis Discriminante para este tipo de datos. El estudio realizado se propone como práctica pra cualquier curso básico de redes neuronales ya que ofrece la posibilidad de manejar los conceptos fundamentales sobre una aplicacion específica.
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