Identificación de procesos no-lineales usando un nuevo modelo de neurona dinámica (Registro nro. 63693)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02811cam a2200325 a 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control u53341
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control USM
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20221222033439.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 030916s2003 vaca 11 spa d
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema (Sirsi) 77380
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen UTFSM
082 00 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación M 006.3
Número de documento/Ítem T759
100 20 - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Trabazo Ramírez, José Luis
9 (RLIN) 95376
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Identificación de procesos no-lineales usando un nuevo modelo de neurona dinámica
260 00 - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. (PIE DE IMPRENTA)
Lugar de publicación, distribución, etc. Valparaíso;
Nombre del editor, distribuidor, etc. UTFSM,
Fecha de publicación, distribución, etc. 2003
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión vii, 60 h. :
Otras características físicas il.
520 0# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. [Resumen de autor]
Sumario, etc. Las neuronas y las redes neuronales artificiales (RNA) han sido modeladas y estudiadas desde hace varias décadas. Las RNA dinámicas son particularmente interesante y han sido extensamente investigadas en los últimos años debido a que se ha demostrado que son muy útiles en la resolución de problemas no-lineales. Dentro de estas redes, destacan las arquitecturas del tipo LRGF (Locally Recursive, Globally Feedforward) debido a su topología, potencia y simpleza. Este trabajo propone un nuevo modelo de neurona dinámica, del tipo LRGF, con dinámi<U+00AC>ca en la sinapsis, en el núcleo, y que en la salida posee un filtro FIR (Respuesta a Impulso Finita), el que representa al axón del modelo equivalente de la neurona biológica. Además, se presentan los algoritmo de entrenamiento RBP (Recursive Backpropagation) y CRBP (Causal Recursive Backpropagatiou) aplicado al entrenamiento de redes de neuronas del tipo propuesto. El algo<U+00AC>ritmo RBP es la extensión del conocido algoritmo BP (Backpropagation) a redes recursivas, mientras que el algoritmo CRBP es la versión en línea del algoritmo RBP, considerando la restricción de causalidad. Finalmente se presentan distintos experimentos donde se estudia el desempeño de la neu<U+00AC>rona propuesta frente a neuronas existentes, utilizando para ésto distintos modelos no-lineales. Temas Relacionados: Neuronas dinámicas, RNA (redes neuronales artificiales), LRGF (Lo<U+00AC>cally Recurrent Globally Feedforward), filtros FIR, filtros IIR, BP (Backpropagation), RBP (Recursive Backpropagation), CRBP (Causal Recursive Backpropagation).
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general CONSULTE EN LINEA A TRAVES DE REPOSITORIO INSTITUCIONAL
502 ## - NOTA DE TESIS
Nota de tesis Tesis (Ing. Civil Electrónico, mención Control Automático) - - Prof guía : Alejandro Suárez Sotomayor
504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC.
Bibliografía, etc. h. 49
596 ## -
-- 2
650 00 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial NEURONAS
9 (RLIN) 117789
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial REDES NEURONALES (ciencia de la computación)
9 (RLIN) 120415
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial RETROPROPAGACION (Inteligencia artificial)
9 (RLIN) 120713
690 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA LOCAL--TÉRMINO DE MATERIA (OCLC, RLIN)
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial BC / MEM (memorias UTFSM con resúmenes)
700 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Suárez Sotomayor, Alejandro Mario (Comisión de tesis)
Término indicativo de función/relación , prof. guía
9 (RLIN) 92675
710 20 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada UTFSM.
Unidad subordinada Departamento de Electrónica (1994-)
9 (RLIN) 3739
948 ## - PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN LOCAL (OCLC); DESIGNADOR DE PARTE DE LA SERIE (RLIN)
Designador de la parte de la serie, SPT (RLIN) 16/09/2003
b (OCLC) 23/04/2009
z (OCLC) USM
Existencias
Estado de retiro Estados de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Estado dañado No para préstamo Código de colección Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Coste, precio normal de compra Ultima fecha de inventario Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Fecha del último préstamo Número de copia Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha Carrera
          Memorias Biblioteca Central Biblioteca Central Memorias 30/11/2015 1.00 2/1/2013 | .PUBLIC. nð inv. M176   M 006.3 T759 35609000956927 30/11/2015   1 06/10/2015 Memorias Ingenieria Civil Electrónica