Aplicaciones Avanzadas De Los Sistemas Computacionales

Aplicaciones Avanzadas De Los Sistemas Computacionales

1. Introducción a las Redes Neuronales Artificiales

1.1 De la Neurona Biológica a la Neurona Artificial

1.2. Modelos y Arquitecturas de las Redes Neuronales Artificiales

1.2.1 El Perceptrón

1.2.2 El Perceptrón Multicapa

1.2.3 Aprendizaje Asociativo

1.2.4 Aprendizaje Competitivo

1.2.5 Back Propagation

11. Reconocimiento de patrones y clasificación haciendo uso de las RNA

2.1. Nuevas investigaciones en Redes Neuronales Artificiales.

2.i.1. Métodos de Optimización Avanzados.

2.2. Generalidades

2.3. Recocido Simulado

2.3.1 Búsquedas Heurísticas

2.3.2 Primero el Mejor

2.3.3 Ascensión de Colinas

2.3.4 Ascensión de Colinas más Escarpadas

2.4. Búsqueda Tabú Algoritmos Genéticos

2.4.1 Inspiración

2.4.2 AG-Simple

2.4.3 Operadores

2.4.4 Representación

2.4.5 Esquemas y Bloques de construcción

2.4.6 Convergencia Prematura

2.4.7 AG en paralelo

111. Identificación de Sistemas

3.1.El proceso de Identificación

3.1.1 Planeación del experimento

3.1.2 Determinación de la estructura del modelo

3.1.3 Estimación de parámetros

3.1.4 Validación del Modelo

3.2. Modelos difusos (Fuzzy)

3.2.1 Lógica Difusa

3.2.2 Modelos Mandami

3.2.3 Modelos Takagi Sugeno Kang

3.2.4. Modelos Neuro-Difusos

3.2.5. ANFIS

1v Bases de Datos de Conocimientos

4.1. Sistemas Basados en Conocimiento

4.2. Definición de Bases de Conocimiento

4.3. La lógica preposicional como una forma de representación del conocimiento

4.4. Prolog

4.5. Datalog


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