{"id":19165,"date":"2018-03-09T09:08:03","date_gmt":"2018-03-09T09:08:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/metodologa%c2%ada-para-el-desarrollo-de-sistemas-de-extraccion-de-conocimiento-en-rna\/"},"modified":"2018-03-09T09:08:03","modified_gmt":"2018-03-09T09:08:03","slug":"metodologa%c2%ada-para-el-desarrollo-de-sistemas-de-extraccion-de-conocimiento-en-rna","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/metodologa%c2%ada-para-el-desarrollo-de-sistemas-de-extraccion-de-conocimiento-en-rna\/","title":{"rendered":"Metodolog\u00eda para el desarrollo de sistemas de extracci\u00f3n de conocimiento en rna"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Ram\u00f3n Rabu\u00f1al Dopico <\/strong><\/h2>\n<p>Las redes de neuronas artificiales (rr.Nn.Aa.) Son de f\u00e1cil implementaci\u00f3n y utilizaci\u00f3n, as\u00ed como otras caracter\u00edsticas que las hacen id\u00f3neas para resolver problemas en muchos campos, sin embargo muchos desarrolladores e investigadores evitan su uso porque se consideran \u00abcajas negras\u00bb, es decir, son sistemas donde a partir de una serie de entradas produce unas salidas de respuesta y el proceso o explicaci\u00f3n de por qu\u00e9 produce esas salidas es desconocido.  hasta ahora se han utilizado diferentes t\u00e9cnicas de extracci\u00f3n de reglas a partir de rna, pero en la gran mayor\u00eda de los casos aplicados exclusivamente a rr.Nn.Aa., Multicapa gen\u00e9ricas o sobre ciertos algoritmos de entrenamiento de redes multicapa o recurrentes. Estas limitaciones son debidas a que son m\u00e1s f\u00e1ciles de tratar los procesos de extracci\u00f3n sobre ciertas arquitecturas o sobre ciertos algoritmos de entrenamiento particulares. En esta tesis se propone una metodolog\u00eda para la obtenci\u00f3n del conocimiento de las rr.Nn.Aa., independientemente de su arquitectura: multicapa o recurrente. En cuanto a las rr.Nn.Aa., Recurrentes la extracci\u00f3n de reglas se complica de forma exponencial debido a que intervienen estados pasados en las activaciones de las neuronas, y su capacidad de conocimiento distribuido es considerablemente muy superior a las rr.Nn.Aa., Multicapa puesto que no existen restricciones en la conectividad entre neuronas.  en esta tesis se aplica la programaci\u00f3n gen\u00e9tica (pg) para la extracci\u00f3n del conocimiento de las rr.Nn.Aa. La utilizaci\u00f3n de la pg conlleva la ventaja de que la forma de representaci\u00f3n y estructuraci\u00f3n de la informaci\u00f3n se realiza mediante un \u00e1rbol sem\u00e1ntico. Esta representaci\u00f3n en \u00e1rbol es la forma natural de representaci\u00f3n de una regla simb\u00f3lica.  las rr.Nn.Aa., Aprenden de un conjunto de datos existentes sobre un proceso a representar un modelo y generalizan autom\u00e1ticamente como resultado de su estructura y no debido a int<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Metodolog\u00eda para el desarrollo de sistemas de extracci\u00f3n de conocimiento en rna<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Metodolog\u00eda para el desarrollo de sistemas de extracci\u00f3n de conocimiento en rna <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Ram\u00f3n Rabu\u00f1al Dopico <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 A coru\u00f1a<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 25\/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>Alejandro Pazos Sierra<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: bernardino Arcay varela <\/li>\n<li>Juan R\u00edos carri\u00f3n (vocal)<\/li>\n<li>Fernando Mart\u00edn s\u00e1nchez (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Mat\u00e9 hern\u00e1ndez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Ram\u00f3n Rabu\u00f1al Dopico Las redes de neuronas artificiales (rr.Nn.Aa.) 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