{"id":18972,"date":"2018-03-09T09:07:46","date_gmt":"2018-03-09T09:07:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelos-qspr-qsar-qstr-basados-en-sistemas-neuronales-cognitivos\/"},"modified":"2018-03-09T09:07:46","modified_gmt":"2018-03-09T09:07:46","slug":"modelos-qspr-qsar-qstr-basados-en-sistemas-neuronales-cognitivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/quimica\/modelos-qspr-qsar-qstr-basados-en-sistemas-neuronales-cognitivos\/","title":{"rendered":"Modelos qspr\/qsar\/qstr basados en sistemas neuronales cognitivos"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Gabriela Espinosa Porragas <\/strong><\/h2>\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os el inter\u00e9s por los modelos qspr\/qsar basados en redes neuronales se ha incrementado. La principal ventaja de los modelos de redes recaen en el hecho que un modelo qsar\/qspr puede desarrollarse sin especificar a priori la forma anal\u00edtica del modelo. Las redes neuronales son especialmente \u00fatiles para establecer las complejas relaciones existentes entre la salida del modelo (propiedades f\u00edsico qu\u00edmicas o biol\u00f3gicas) y la entrada del modelo (descriptos moleculares). Adem\u00e1s, permiten clasificar los compuestos de acuerdo a sus descriptores moleculares y usar esta informaci\u00f3n para seleccionar el conjunto de \u00edndices capaz de caracterizar mejor al conjunto de mol\u00e9culas. Los modelos qspr basados en redes usan principalmente redes tipo backpropagation es un sistema basado en un aprendizaje por minimizaci\u00f3n del error. Sin embargo, ya que los compuestos qu\u00edmicos pueden clasificarse en grupos de acuerdo a su similitud molecular, es factible usar un clasificador cognitivo como fuzzy artmap para crear una representaci\u00f3n simult\u00e1nea de la estructura y de la propiedad objetivo. Este tipo de sistema cognitivo usa un aprendizaje competitivo, en el cual hay una activa b\u00fasqueda de la categor\u00eda o la hip\u00f3tesis cuyos prototipos provean una mejor representaci\u00f3n de los datos de entrada (estructura qu\u00edmica).  en el presente trabajo se propone y se estudia una metodolog\u00eda que integra dos sistemas cognitivos som y fuzzy artmap para obtener modelos qsar\/qspr. los modelos estiman diferentes propiedades como las temperaturas de transici\u00f3n de fase (temperatura de ebullici\u00f3n, temperaturas de fusi\u00f3n) y propiedades cr\u00edticas (temperatura y presi\u00f3n), as\u00ed como la actividad biol\u00f3gica de compuestos org\u00e1nicos diversos (indicadores de toxicidad). Dentro de este contexto, se comparan la selecci\u00f3n de variables realizados por m\u00e9todos tradicionales (pca, o m\u00e9todos combinatorios) con la realizada usando mapas auto-organizados (som).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelos qspr\/qsar\/qstr basados en sistemas neuronales cognitivos<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelos qspr\/qsar\/qstr basados en sistemas neuronales cognitivos <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Gabriela Espinosa Porragas <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Rovira i virgili<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 16\/09\/2002<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Francesc Giralt Prat<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal:  Giralt i marc\u00e9 jaume <\/li>\n<li> Domingo i roig josep lLuis (vocal)<\/li>\n<li>ram\u00f3n Carb\u00f3-dorca (vocal)<\/li>\n<li>vicente Conrad p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Gabriela Espinosa Porragas En los \u00faltimos a\u00f1os el inter\u00e9s por los modelos qspr\/qsar basados en redes neuronales 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