DISEÑO EXPERIMENTAL Y OPTIMIZACIÓN DE SISTEMAS CON MÚLTIPLES RESPUESTAS
|
|
- Carla Barbero Olivera
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 DISEÑO EXPERIMENTAL Y OPTIMIZACIÓN DE SISTEMAS CON MÚLTIPLES RESPUESTAS Parte 5: Redes neuronales Héctor Goicoechea hgoico@fbcb.unl.edu.ar
2 Redes Neuronales No se basan en un modelo algebraico explícito sino en un conjunto de unidades de activación o neuronas.
3 Redes Neuronales Emplean un modelo universal no-lineal para ajustar los datos. Modelan exitosamente relaciones no-lineales entre factores y respuestas.
4 Redes Neuronales Analogía con la neurología básica Dendritas = entradas Señales de entrada (x 1, x2,... xi,... xm) x 3 x i x 2 Sinapsis = contacto Soma = procesamiento x 1 x m Salida s k Axón = salida
5 Redes Neuronales Esquema de una neurona artificial x 1 x 2 w 1 w 2 w 3 w 4 suma transferencia Salida = s k x 3 x 4
6 Redes Neuronales Obtención de la señal de entrada a la neurona: x w 0.18 NET= 0.1x0+0.2x1+(-0.3x-1)+(-0.02x1) = 0.48 NET = x T w
7 Redes Neuronales Aprendizaje lineal: NET i W (t+1) W inicial (w 1, w 2,,w m ) W (t)
8 Redes Neuronales nd i 1 w ij ( x i ')
9 Redes Neuronales Importancia del BIAS: y = ax y = ax + n
10 Redes Neuronales Función de transferencia sigmoidea: Salida 1 1/a 0.5 n NET 0 sf (NET, a,n) = 1 / [1 + exp (- a (NET n))] Se puede considerar a n y a como una constante de contacto en la sinapsis llamada bias
11 Arquitectura de una red
12
13
14 Redes Neuronales La suma ponderada de las entradas se calcula como: X i * = nd i 1 w ij ( x i ') donde w es el peso y θ el sesgo o bias La respuesta estimada se puede expresar como: yˆ f o '' nh j 1 w j '' f h nd i 1 w ij '( x i ') W ij, Wj, θ y θ son parámetros ajustados por el algoritmo (gradiente descendente)
15 x 1 W ij Redes Neuronales Entrenamiento por retroalimentación del error: W j + f h x 2 x 3 + f h + f o yˆ = y yˆ E= y- + f h x 4 Entrada Escondida Salida Procedimiento iterativo que comienza con un valor al azar de los w y luego se van ajustando suavemente para disminuir el error
16 Redes Neuronales Entrenamiento: juegos de calibración, monitoreo y validación MLR o PLS Juego de entrenamiento Validación cruzada o parámetros de ajuste ANN Datos de calibración Modelo Juego de entrenamiento Juego de monitoreo Validación del modelo Datos de validación
17 Redes Neuronales Entrenamiento: elección del mejor modelo 6.0 RMSETrain and RMSEMonit stopping point Monitoring set Training set Iterations
18 Uso de ANNs en optimización Se guardan los pesos correspondientes al mejor modelo LS ANN
19 Uso de ANNs en optimización Una vez que se obtuvo el mejor modelo, se predicen muchas combinaciones posibles que cubran el espacio experimental Mejor modelo: contiene los pesos correspondientes al mejor modelo
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29 Desarrollo de un diseño apropiado para ANNs Total de experimentos: 62 Esto resulta más económico que 125 experimentos de un Factorial Completo a 5 niveles
30 Diseño con buenas propiedades: evaluación del leverage para modelo cúbico
31 Modelo LS para respuesta en metanol Se sugiere un modelo cúbico
32 Ecuación final para metanol x 1 = Solvente x 2 = Acetileno x 3 = Muestra Y (metanol) = x x x x 1 x x 1 x x 2 x x x x 1 x 2 x x 22 x x 2 x x x 3 3
33 Evaluación del modelo
34 Predicciones de puntos experimentales usados para construir el modelo
35 Predicciones de 27 puntos experimentales usados para comprobar el modelo
36 Arquitectura de la ANN Retroprogación del error Set de Entrenamiento Relación Combustiblecomburente Capa de entrada Capa escondid a N = 50/60 Capa de salida Proporción de alcohol en el solvente Absorbancia Caudal de muestra...
37 Se guardan los pesos correspondientes al mejor modelo w 1 w 2 w n S LS Se compara la salida con las respuestas experimentales y se repite el cálculo buscando minimizar el error ANN
38
39 Predicciones con la ANN Set de predicción 27 muestras nuevas Capa de entrada Capa escondid a N = 50/60 Capa de salida Relación Combustiblecomburente Proporción de alcohol en el solvente Caudal de muestra... Predicción de la Absorbancia
40 LS 0.4 ANN Regresión LS (r2=0.862) Regresión ANN (r2=0.981) Predicho Nominal
41 Archivos: Rcal_1.txt para las combinaciones del diseño xcal_1_1.txt, xcal_1_2.txt y xcal_1_3.txt para los tres alcoholes
42
43
44 Otro tipo de ANN: Radial Basis Functions
45
46 Diseño D-optimal: 23 experimentos
47 Modelo explicito muy complejo
48
49 Uso del programa sro_ann
50
51
52
53
54
55
56
57
58 Varias respuestas
59
60
61
62
63
64
Redes Neuronales Artificiales
Redes Neuronales Artificiales Alejandro Osses Vecchi 11 de julio de 2009 1. Introducción Comenzaremos con una definición simple y general de Red Neuronal para, en las próximas secciones, explicar y profundizar
Más detallesProfesor: Leonardo Franco Despacho Web:
Asignatura: MODELOS COMPUTACIONALES Ingeniería a técnica t en informática de gestión Horario Clases: Martes y Jueves 7:30-9:30 Aula: 3.05 Profesor: Leonardo Franco Despacho 3.2.29 Email: lfranco@lcc.uma.es
Más detallesREDES NEURONALES. Una esquema simplificado de una neurona se muestra en la siguiente figura. Cuerpo celular. Dendrita. Axón.
REDES NEURONALES Las redes neuronales constituyen una poderosa herramienta para modelar sistemas, especialmente no lineales, sean dinámicos o estáticos. En el cuerpo celular se realizan la mayoría de las
Más detallesCONCEPTOS BÁSICOS (Freeman capt.1; Neural Nets capt. 4,5 y 7)
Tema 1: Conceptos Básicos Sistemas Conexionistas 1 CONCEPTOS BÁSICOS (Freeman capt.1; Neural Nets capt. 4,5 y 7) 1.- Introducción. 1.1.- Redes Neuronales de Tipo Biológico. 1.2.- Redes Neuronales dirigidas
Más detallesAprendizaje Automatizado. Redes Neuronales Artificiales
Aprendizaje Automatizado Redes Neuronales Artificiales Introducción Otra forma de emular características propias de los humanos: memorizar y asociar hechos. Se aprende de la experiencia. El cerebro humano
Más detallesInteligencia Artificial. Aprendizaje neuronal. Ing. Sup. en Informática, 4º. Curso académico: 2011/2012 Profesores: Ramón Hermoso y Matteo Vasirani
Inteligencia Artificial Aprendizaje neuronal Ing. Sup. en Informática, 4º Curso académico: 20/202 Profesores: Ramón Hermoso y Matteo Vasirani Aprendizaje Resumen: 3. Aprendizaje automático 3. Introducción
Más detallesSISTEMAS INTELIGENTES
SISTEMAS INTELIGENTES T10: Redes Neuronales.aic.uniovi.es/ssii Índice Redes Neuronales Artificiales Fundamentos biológicos Perceptrón Funciones de activación Redes de neuronas Entrenamiento: Perceptrón
Más detallesIntroducción a Las redes Neuronales (Neurales) CO-6612
a Las redes Neuronales (Neurales) CO-6612 Coordenadas iniciales: Prof. Minaya Villasana Oficina: CBI-112 Extension: 906 3386 forma más fácil (preferida) de contacto: mvillasa@usb.ve Bibliografia: Simon
Más detallesAnálisis de Datos. Red de función de base radial. Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores
Análisis de Datos Red de función de base radial Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores 1 Introducción Las funciones de base radial han sido utilizadas en diversas técnicas de reconocimiento de patrones como
Más detallesRedes Neuronales Multicapa
Undécima sesión 16 de abril de 2010 Relación entre capas y conjuntos bajo estudio Estructura Regla de decisión XOR Clases no linealmente separables Regiones generalizadas Una capa Regiones separables con
Más detallesCapítulo 3 REDES NEURONALES Y SU APLICACIÓN EN LA INGENIERÍA SÍSMICA III. REDES NEURONALES Y SU APLICACIÓN EN LA INGENIERÍA SÍSMICA
III. REDES NEURONALES Y SU APLICACIÓN EN LA INGENIERÍA SÍSMICA 32 III. REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y SU APLICACIÓN EN LA INGENIERÍA SÍSMICA III.1 CONCEPTOS GENERALES En sus orígenes las Redes Neuronales
Más detallesIntroducción a las Redes Neuronales Articiales
Inteligencia Humana como Inspiración Novena Sesión 24 de marzo de 2010 Inteligencia Humana como Inspiración Inteligencia Humana como Inspiración Sistema Nervioso Humano Características: Complejo No Lineal
Más detallesTema 8: Redes Neuronales
Tema 8: Redes Neuronales Pedro Larrañaga, Iñaki Inza, Abdelmalik Moujahid Intelligent Systems Group Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad del País Vasco http://www.sc.ehu.es/isg/
Más detallesREDES NEURONALES ADAPTABLES
REDES NEURONALES ADAPTABLES Unidad 3: Redes neuronales artificiales y modelos de entrenamiento SubTemas 3.2 Perceptron simple Arquitectura Regla delta Multi Layer Perceptrón 3.3 Redes Neuronales Adaptables
Más detallesSeries Temporales. Departamento de Informática Universidad Carlos III de Madrid Avda. de la Universidad, Leganés (Madrid)
Series Temporales Departamento de Informática Universidad Carlos III de Madrid Avda. de la Universidad, 30. 28911 Leganés (Madrid) Series Temporales Introducción Problema de predicción Modelos neuronales
Más detallesMínimos Cuadrados Parciales
Mínimos Cuadrados Parciales Resumen El procedimiento Mínimos Cuadrados Parciales (PLS Partial Least Squares) está diseñado para construir un modelo estadístico que relaciona múltiples variables independientes
Más detallesREDES NEURONALES INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
REDES NEURONALES INTELIGENCIA ARTIFICIAL II REDES NEURONALES El cerebro humano es el sistema de cálculo más complejo que conoce el hombre. El ordenador y el hombre realizan bien diferentes clases de tareas;
Más detallesTécnicas de inteligencia artificial. Aprendizaje: Perceptrón multi-capa
Técnicas de inteligencia artificial Aprendizaje: Perceptrón multi-capa Índice Regla delta Modelo computacional Neuronas e hiperplanos Entrenamiento como ajuste supervisado No-separabilidad lineal Backpropagation
Más detallesPerceptrón Simple. Aspectos Prácticos y Algoritmos Redes Neuronales, DC-FCEyN-UBA. Rosana Matuk Primer Cuatrimestre 2018
Perceptrón Simple Aspectos Prácticos y Algoritmos Redes Neuronales, DC-FCEyN-UBA Rosana Matuk Primer Cuatrimestre 2018 Rosana Matuk (DC-FCEyN-UBA) Perceptrón simple Primer Cuatrimestre 2018 1 / 29 Objetivo
Más detallesRedes Neuronales Artificiales El Perceptrón
1 Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial / Guía IX / Ciclo 01-2018 Facultad: Ingeniería Escuela: Computación Asignatura: Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial Redes Neuronales Artificiales El
Más detallesRedes Neuronales. Elementos básicos de las redes neuronales Carlos Andrés Delgado S.
Redes Neuronales Elementos básicos de las redes neuronales carlos.andres.delgado@correounivalle.edu.co Carlos Andrés Delgado S. Facultad de Ingeniería. Universidad del Valle Agosto de 2017 Contenido 1
Más detallesModelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
ÍNDICE Modelos de caja gris Calibración de modelos Estimación de parámetros Análisis de la estimación Regresión no lineal 1. Modelos de caja gris Son modelos de un sistema (o proceso), donde: Desarrollados
Más detallesÍndice ÍNDICE DE CONTENIDOS
ÍNDICE DE CONTENIDOS Descripción Capítulo 1. Introducción 1.1. Objetivo de la tesis doctoral 1 1.2. Estructura de la tesis doctoral 2 1.3. Notación 3 1.4. Métodos analíticos para el análisis de muestras
Más detallesRedes de Neuronas de Base Radial
Redes de Neuronas de Base Radial 1 Introducción Redes multicapa con conexiones hacia delante Única capa oculta Las neuronas ocultas poseen carácter local Cada neurona oculta se activa en una región distinta
Más detallesUnidad VII Redes Neuronales
Unidad VII Redes Neuronales Maestría en Sistemas Computacionales Clave: MPSCO-0108 6 Créditos Sesiones Sábados 10-13 Rafael Vázquez Pérez Agenda 7.1 Introducción a las Redes Neurales (ANN) 7.2 Tipos de
Más detallesAprendizaje: Perceptrón multi-capa
Técnicas de inteligencia artificial Asignatura troncal: 4.5cr, 4ºCurso Ing Inf Aprendizaje: Perceptrón multi-capa 2003-2004 F.Escolano, O.Colomina, M.A. Cazorla Perceptrón 1 Indice Regla delta Modelo computacional
Más detallesRedes Neuronales Multicapa
4 de abril de 2011 Relación entre capas y conjuntos bajo estudio Estructura Regla de decisión XOR Clases no linealmente separables Regiones generalizadas Una capa Regiones separables con hiperplanos Dos
Más detallesRedes Neuronales. Parte II. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
Redes Neuronales Parte II Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez UNIDAD TEMÁTICA : REDES NEURONALES Introducción. De/iniciones. Topologías
Más detallesIntroducción a las Redes Neuronales
Introducción a las Redes Neuronales Excepto en las tareas basadas en el cálculo aritmético simple, actualmente, el cerebro humano es superior a cualquier computador: Reconocimiento de imágenes, Interpretación
Más detalles4 IDENTIFICACIÓN DE MODELOS LINEALES DE LA PLANTA SOLAR
4 IDENTIFICACIÓN DE MODELOS LINEALES DE LA PLANTA SOLAR Los sistemas de E/S quedan determinados por su función de transferencia, que puede expresarse como una función temporal (respuesta impulsional) o
Más detallesTema: Aprendizaje Supervisado.
Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial. Guía No. 9 1 Tema: Aprendizaje Supervisado. Facultad: Ingeniería Escuela: Computación Asignatura: Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial Objetivos Específicos
Más detallesAnálisis de Datos. Regresión logística. Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores
Análisis de Datos Regresión logística Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores 1 Regresión logística Supóngase que se tiene una variable binaria de salida Y, y se desea modelar la probabilidad condicional P(Y=1
Más detallesRedes neuronales. Conceptos fundamentales y modelos
Redes neuronales Conceptos fundamentales y modelos 2 Contenido Introduccion La neurona biologica Modelo de una neurona Arquitecturas de las redes: Redes feedforward Arquitecturas de las redes: Redes recurrentes
Más detallesCaso 201 : Recta de calibrado para análisis de fosfato (Regresión lineal sin pesos estadísticos) (F. J. Burguillo, USAL)
Caso 201: Recta de Calibrado para fosfato 1 Caso 201 : Recta de calibrado para análisis de fosfato (Regresión lineal sin pesos estadísticos) (F. J. Burguillo, USAL) CASO PRÁCTICO Uno de los procedimientos
Más detallesMODELADO MATEMATICO PARA ISOTERMAS DE ADSORCION EN ALIMENTOS USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES
MODELOS BIOESTADISTICOS EN LA INGENIERÍA EN ALIMENTOS MODELADO MATEMATICO PARA ISOTERMAS DE ADSORCION EN ALIMENTOS USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES CONTENIDO: Glosario de Términos Introducción Objetivos
Más detallesEl Perceptrón Multicapa
El Perceptrón Multicapa N entradas M neuronas de salida L: neuronas en la capa oculta E = 1 p M ( zi ( k) yi ( k) ) k = 1 i= 1 Implementación de la función XOR Regiones de clasificación en función del
Más detallesRedes Neuronales. Las redes neuronales son modelos computacionales que buscan imitar el funcionamiento
Redes Neuronales Las redes neuronales son modelos computacionales que buscan imitar el funcionamiento de las neuronas biológicas. Se usan principalmente para el reconocimiento de patrones complejos. Para
Más detallesPredicción basada en vecinos
Predicción basada en vecinos Series Temporales Máster en Computación Universitat Politècnica de Catalunya Dra. Alicia Troncoso Lora 1 Contenido Introducción Esquema de predicción directa Predicción basada
Más detallesIntroducción a las Redes de Neuronas
OPENCOURSEWARE REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES Inés M. Galván José M. Valls Tema 1 Introducción a las Redes de Neuronas Introducción a las Redes de Neuronas 1 Introducción a las Redes de Neuronas Introducción
Más detallesAPLICACIÓN DE REDES NEURONALES PARA LA PREDICCIÓN DE PROPIEDADES TERMODINÁMICAS
APLICACIÓN DE REDES NEURONALES PARA LA PREDICCIÓN DE PROPIEDADES TERMODINÁMICAS Micael Gerardo Bravo Sánchez Instituto Tecnológico de Celaya gerardo.bravo@itcelaya.edu.mx Marco Carlo Guerrero Soto Instituto
Más detallesConceptos básicos V:
C261-69 69 Tópicos Avanzados: Redes Neuronales Artificiales Conceptos básicos Dra. Ma. del Pilar Gómez Gil Primavera 2009 pgomez@acm.org V:13-01-09 Modelo Básico y Abstracto de un Neurón Artificial x 0
Más detallesALGUNOS COMENTARIOS SOBRE GENERALIZACION EN BACKPROPAGATION
ALGUNOS COMENTARIOS SOBRE GENERALIZACION EN BACKPROPAGATION En una RN entrenada, si las salidas calculadas por la red con nuevos ejemplos están próimas a los valores deseados, hay generalización (Haykin,
Más detallesRedes Neuronales Artificiales
Redes Neuronales Artificiales Introducción a la Robótica Inteligente Álvaro Gutiérrez de abril de 208 aguti@etsit.upm.es www.robolabo.etsit.upm.es Mapas Predicción Robótica M l M r W ij S S 2 S 3 S 4
Más detallesTema 2 Primeros Modelos Computacionales
Universidad Carlos III de Madrid OpenCourseWare Redes de Neuronas Artificiales Inés M. Galván - José Mª Valls Tema 2 Primeros Modelos Computacionales 1 Primeros Modelos Computacionales Perceptron simple
Más detallesTEMA 0 Y SUS APLICACIONES. Redes Neuronales Artificiales y sus Aplicaciones
Curso RNA Tema 0 TEMA 0 PRESENTACIÓN DEL CURSO REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y SUS APLICACIONES Comienzo del Curso Presentación del Curso Enfoque y Contexto Objetivos Contenidos Teórico Contenido Práctico
Más detallesDetección Multiusuario para DS-CDMA basado en SVM
9 Otra técnica basada en el aprendizaje y más conocida que la anterior es la basada en. Vamos a realizar una pequeña comparativa teórica de sobre ambas técnicas de clasificación. Estudiaremos los conceptos
Más detallesDiseño de experimentos
Diseño de experimentos Quimiometría Por qué diseñar experimentos? Exploración: cuáles factores son importantes para realizar exitosamente un proceso Optimización: cómo mejorar un proceso Ahorro de tiempo:
Más detallesCurso de posgrado Quimiometría y Cualimetría
Curso de posgrado Quimiometría y Cualimetría Inicia el 3 de septiembre 2014 OBJETIVO El curso trata sobre distintas técnicas de estadística multivariada, algorítmicas y no algorítmicas, tales como Técnicas
Más detallesCapítulo 8. Selección de variables Introducción
Capítulo 8 Selección de variables 8.1. Introducción En muchos problemas de regresión es posible considerar un número importante de variables predictoras. Un empresario podría estudiar los factores que
Más detallesPROCESO DE FERMENTACIÓN Y REDES NEURONALES. Gallardo, Alejandra Beatriz Sánchez, Mauricio Germán
PROCESO DE FERMENTACIÓN Y REDES NEURONALES Gallardo, Alejandra Beatriz Sánchez, Mauricio Germán Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Villa María INTRODUCCIÓN AL PROBLEMA La información que
Más detallesCAPÍTULO 3. Las redes neuronales artificiales, ANNs por sus siglas en inglés, son el resultado de varias
CAPÍTULO 3 REDES NEURONALES ARTIFICIALES 3.1 Introducción Las redes neuronales artificiales, ANNs por sus siglas en inglés, son el resultado de varias décadas de investigaciones desarrolladas en torno
Más detallesMÉTODOS DE APRENDIZAJE INDUCTIVO (continuación)
Aprendiae Automático y Data Mining Bloque III MÉTODOS DE APRENDIZAJE INDUCTIVO (continuación) REDES NEURONALES 2 Redes neuronales (I) Red neuronal: método de aprendiae inductivo inspirado en la estructura
Más detallesAprendizaje Automatizado. Redes Neuronales Artificiales
Aprendizaje Automatizado Redes Neuronales Artificiales Introducción Una forma de emular características propias de los humanos: memorizar y asociar hechos. Se aprende de la experiencia. El cerebro humano
Más detallesDefinir un Equipo de Fútbol óptimo mediante Redes Neuronales Artificiales
Definir un Equipo de Fútbol óptimo mediante Redes Neuronales Artificiales Abstract Este trabajo tiene como objetivo analizar, experimentar y comprender el funcionamiento y las características de los Sistemas
Más detallesReconocimiento automático de palabras en documentos históricos usando redes neuronales convolucionales
Reconocimiento automático de palabras en documentos históricos usando redes neuronales convolucionales Dra. Ma. de Guadalupe García Hernández Departamento de Ingeniería Electrónica Objetivo general Aplicar
Más detallesLIM. Modelización del conjunto motor-transmisión de un automóvil a partir de datos experimentales. Trabajo final de grado
Trabajo final de grado Modelización del conjunto motor-transmisión de un automóvil a partir de datos experimentales Autor Alfonso Ramón Varela Olmedo Tutores Miguel Ángel Naya Villaverde Emilio Sanjurjo
Más detallesIntroducción a los sistemas Multiclasificadores. Carlos J. Alonso González Departamento de Informática Universidad de Valladolid
Introducción a los sistemas Multiclasificadores Carlos J. Alonso González Departamento de Informática Universidad de Valladolid Contenido 1. Combinación de modelos 2. Descomposición bias-varianza 3. Bagging
Más detallesPreliminares Métodos de Ajuste de Curvas AJUSTE DE CURVAS AJUSTE DE CURVAS
Contenido 1 Preliminares Definiciones 2 Definiciones Contenido 1 Preliminares Definiciones 2 Definiciones Definiciones En ciencias e ingeniería es frecuente que un experimento produzca un conjunto de datos
Más detallesMODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA
MODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA Calibración multivariada aproximaciones multivariadas para crear una curva de calibración: regresión clásica u ordinaria (classical/ordinary least squares, CLS) regresión
Más detallesOPTIMIZACIÓN EXPERIMENTAL. Ing. José Luis Zamorano E.
OPTIMIZACIÓN EXPERIMENTAL Ing. José Luis Zamorano E. Introducción n a la metodología de superficies de respuesta EXPERIMENTACIÓN: Significa variar deliberadamente las condiciones habituales de trabajo
Más detallesCAPÍTULO 3. Resumen y Conclusiones
CAPÍTULO 3 Resumen y Conclusiones RESUMEN Para la realización de la presente Tesis se trabajó en la resolución de diferentes problemas analíticos, para lo cual se desarrollaron métodos de análisis basados
Más detallesCOMPARACIÓN ENTRE TÉCNICAS DE CONTROL PREDICTIVO NO LINEAL APLICADAS AL CONTROL DE UN GASIFICADOR
COMPARACIÓN ENTRE TÉCNICAS DE CONTROL PREDICTIVO NO LINEAL APLICADAS AL CONTROL DE UN GASIFICADOR Martin Capcha-Presentacion Piura, abril de 2017 FACULTAD DE INGENIERÍA Máster en Ingeniería Mecánico-Eléctrica
Más detalles7. REGRESIÓN POR MÍNIMOS CUADRADOS: REGRESIÓN POLINOMIAL. Jorge Eduardo Ortiz Triviño
7. REGRESIÓN POR MÍNIMOS CUADRADOS: REGRESIÓN POLINOMIAL Jorge Eduardo Ortiz Triviño jeortizt@unal.edu.co http:/www.docentes.unal.edu.co/jeortizt/ Introducción Los datos frecuentemente son dados para valores
Más detallesTLU(s) MULTICAPAS. Se pueden implementar funciones en TLU con más de una capa.
TLU(s) MULTICAPAS Se pueden implementar funciones en TLU con más de una capa 1 05 2 15 2 3 z 3 15 2 4 05 No eisten, en la actualidad, mecanismos de entrenamiento que permita conocer los pesos sinápticos
Más detallesRedes Neuronales. Introducción a las redes neuronales Carlos Andrés Delgado S.
Redes Neuronales Introducción a las redes neuronales carlos.andres.delgado@correounivalle.edu.co Carlos Andrés Delgado S. Facultad de Ingeniería. Universidad del Valle Agosto de 2017 Contenido 1 Neurofisiología
Más detallesMedellín, Mayo de Ingeniero de Sistemas, Universidad de Medellín.
Medellín, Mayo de 2006 CONFERENCIA SIMULINK, GUIDE Y REDES NEURONALES: HERRAMIENTAS PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE CINEMÁTICA MEDIANTE PROCESOS DE BÚSQUEDA CARLOS RAFAEL GONZALEZ Estudiante de ingeniería
Más detallesINVESTIGACIÓN OPERATIVA Redes Neuronales Artificiales y Aplicaciones INTEGRANTES: Armijos Mauricio Jara Iza Rony
INVESTIGACIÓN OPERATIVA Redes Neuronales Artificiales y Aplicaciones INTEGRANTES: Armijos Mauricio Jara Iza Rony Técnicas De La Inteligencia Artificial Programación Heurística Redes Neuronales. Evolución
Más detallesAnálisis de Datos. Perceptrón multicapa. Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores
Análisis de Datos Perceptrón multicapa Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores 1 Introducción De acuerdo con el consejo de la IEEE Neural Networks de 1996, inteligencia artificial (IA) es el estudio de cómo
Más detallesInteligencia Artificial (EC5)
Inteligencia Artificial (EC5) Ciclo Lectivo 2018 Redes Neuronales Parte I Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez UNIDAD TEMÁTICA : REDES NEURONALES
Más detallesRedes Neuronales Artificiales
Redes Neuronales Artificiales Claudio Javier Tablada Germán Ariel Torres Resumen. Una Red Neuronal Artificial es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en la estructura
Más detallesCRITERIOS DE SELECCIÓN DE MODELOS
Inteligencia artificial y reconocimiento de patrones CRITERIOS DE SELECCIÓN DE MODELOS 1 Criterios para elegir un modelo Dos decisiones fundamentales: El tipo de modelo (árboles de decisión, redes neuronales,
Más detallesPREDICCIÓN DEL COP EN UN SISTEMA DE PURIFICACIÓN DE AGUA INTEGRADO A UN TRANSFORMADOR TERMICO USANDO REDES NEURONALES
PREDICCIÓN DEL COP EN UN SISTEMA DE PURIFICACIÓN DE AGUA INTEGRADO A UN TRANSFORMADOR TERMICO USANDO REDES NEURONALES Morales Y., Huicochea A., Siqueiros J., Juárez D. y Hernández J. A. Centro de Investigación
Más detallesCristián Bravo R.
Cristián Bravo R. cbravo@dii.uchile.cl Banco de Crédito e Inversiones 2 al 5 de Julio, 2011 1 Preparación de datos para generación de scorecards. Selección de Variables. Transformaciones Notables. Segmentación
Más detallesPREDICCIÓN DE VAPOR DE AGUA PRECIPITABLE CON DATOS DE MEDICIONES GPS UTILIZANDO UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL
PREDICCIÓN DE VAPOR DE AGUA PRECIPITABLE CON DATOS DE MEDICIONES GPS UTILIZANDO UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL SIMPOSIO SIRGAS 2015 Santo Domingo, República Dominicana 18 20 Noviembre 2015 en colaboración
Más detallesIdentificación mediante el método de los mínimos cuadrados
Ingeniería de Control Identificación mediante el método de los mínimos cuadrados Daniel Rodríguez Ramírez Teodoro Alamo Cantarero Contextualización del tema Conocimientos relevantes aprendidos previamente:
Más detallesCombinación de Clasificadores
Combinación de Clasificadores Parte 1: Métodos de comité, Bagging, Boosting Reconocimiento de Patrones Departamento de Procesamiento de Señales Instituto de Ingeniería Eléctrica Facultad de Ingeniería,
Más detallesM.C. ENRIQUE MARTINEZ PEÑA UNIVERSIDAD POLITECNICA DE VICTORIA
Control Inteligente Unidad 3: Redes neuronales artificiales y modelos de entrenamiento Subemas 3.1 Redes neuronales artificiales Neurona biológica Redes Neuronales Celulares Generador Central de Patrones
Más detallesCapítulo 6. Análisis de la covarianza ANÁLISIS DE LA COVARIANZA UNIFACTORIAL INTRODUCCIÓN
Capítulo 6 Análisis de la covarianza INTRODUCCIÓN Es una combinación de dos técnicas: Análisis de la Varianza y Análisis de Regresión. En el Análisis de la Covarianza: F La variable respuesta es cuantitativa
Más detallesNeurona. Células y Fibras nerviosas Célula Nerviosa. Sensoriales, motoras y de asociación Nucleo Actividades metabólicas Conexiones sinápticas
Redes Neuronales Neurona Células y Fibras nerviosas Célula Nerviosa Neuronas Bipolares Neuronas Multipolares Sensoriales, motoras y de asociación 50000 Nucleo Actividades metabólicas Conexiones sinápticas
Más detallesPerceptrón simple y perceptrón multicapa
UNL - FICH - Departamento de Informática - Ingeniería Informática Inteligencia Computacional Guía de trabajos prácticos Perceptrón simple y perceptrón multicapa. Objetivos Aplicar diferentes arquitecturas
Más detallesOTRAS CONSIDERACIONES. Introducción a las Redes Neuronales Artificiales
OTRAS CONSIDERACIONES! Estrategias para generalización Existen diversas estrategias para mejorar la generalización: 1) Teoría de Regularización: Agregar una penalidad para lograr mejorar la forma de la
Más detallesModelos de Calibración
Modelos de Calibración Resumen El procedimiento Modelos de Calibración esta diseñado para construir un modelo estadístico que describe la relación entre variables, X y Y, donde construir un modelo es construir
Más detallesAPRENDIZAJE Y ENTRENAMIENTO. (Neural Nets Capt. 8; Hilera Capt. 3)
Tema 2: Aprendizaje y Entrenamiento Sistemas Conexionistas 1 2.- Aprendizaje o Entrenamiento. 2.1.- Aprendizaje Automático. 2.2.- Tipos de aprendizaje. APRENDIZAJE Y ENTRENAMIENTO. (Neural Nets Capt. 8;
Más detallesCaracterización del funcionamiento adecuado de equipos aplicando redes neuronales
Caracterización del funcionamiento adecuado de equipos aplicando redes neuronales Angel Marín, Nuria López, Miguel Ángel Rodríguez y Antonio José Fernández Iberdrola Ingeniería y Construcción, SAU ÍNDICE
Más detallesIdentificación de SIStemas
Identificación de SIStemas Dr. Juan Carlos Gómez Laboratorio de Sistemas Dinámicos y Procesamiento de la Información FCEIA, Universidad Nacional de Rosario jcgomez@fceia.unr.edu.ar www.fceia.unr.edu.ar/isis
Más detallesIdentificación de SIStemas
Identificación de SIStemas Dr. Juan Carlos Gómez Laboratorio de Sistemas Dinámicos y Procesamiento de la Información FCEIA, Universidad Nacional de Rosario jcgomez@fceia.unr.edu.ar www.fceia.unr.edu.ar/isis
Más detallesAnálisis de Datos. Validación de clasificadores. Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores
Análisis de Datos Validación de clasificadores Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores 1 Introducción La mayoría de los clasificadores que se han visto requieren de uno o más parámetros definidos libremente,
Más detallesReducción de Ruido por medio de Redes Neuronales
Reducción de Ruido por medio de Redes Neuronales Donato Hernández, Sergio Ledesma, Miguel Torres, Gabriel Aviña y Gerardo Canedo Facultad de Ingeniería Mecánica, Eléctrica y Electrónica Universidad de
Más detallesInteligencia Artificial: Su uso para la investigación
Inteligencia Artificial: Su uso para la investigación Dra. Helena Montserrat Gómez Adorno Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas helena.adorno@iimas.unam.mx 1 Introducción
Más detallesSimulación de Redes Neuronales Artificiales: Una Herramienta para la Docencia en Castellano
Simulación de Redes Neuronales Artificiales: Una Herramienta para la Docencia en Castellano Anita Alegre López 1, Sonia Mariño 1, David La Red 1 1 Dpto. Informática. Universidad Nacional del Nordeste.
Más detallesSistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas del ganado vacuno
Memorias del II Congreso Binacional de Investigación, Ciencia y Tecnología de las Universidades Sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas del ganado vacuno Heber Iván Mejía Cabrera,
Más detallesInformación contenida en una recta. Panorama y objetivos de la validación
Información contenida en una recta Panorama y objetivos de la validación Diseño de una recta Objetivo de la recta Obtener la ecuación que mejor se ajuste a una serie de n puntos experimentales, dónde cada
Más detallesRedes Neuronales. Parte I. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
Redes Neuronales Parte I Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez UNIDAD TEMÁTICA : REDES NEURONALES Introducción. De/iniciones. Topologías típicas.
Más detallesMODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA
MODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA Calibración multivariada un método multivariado implica que: existe una dependencia múltiple de la variable x (independiente) y múltiples variables y (dependiente) el
Más detalles