{"id":19545,"date":"2018-03-09T09:08:33","date_gmt":"2018-03-09T09:08:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelo-neuro-simbolico-para-la-prediccion-no-supervisada-de-entornos-cambiantes\/"},"modified":"2018-03-09T09:08:33","modified_gmt":"2018-03-09T09:08:33","slug":"modelo-neuro-simbolico-para-la-prediccion-no-supervisada-de-entornos-cambiantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/vigo\/modelo-neuro-simbolico-para-la-prediccion-no-supervisada-de-entornos-cambiantes\/","title":{"rendered":"Modelo neuro-simb\u00f3lico para la predicci\u00f3n no supervisada de entornos cambiantes"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Florentino Fern\u00e1ndez Riverola <\/strong><\/h2>\n<p>En este trabajo se presenta un sistema h\u00edbrido neuro-simb\u00f3lico, capaz de predecir par\u00e1metros en entornos complejos y din\u00e1micos de forma no supervisada. en situaciones en las que no se conocen las relgas que determinan la evoluci\u00f3n de un sistema, la predicci\u00f3n de par\u00e1metros que caracterizan su comportamiento puede ser una tarea complicada. En estas situaciones, se ha constatado que un modelo h\u00edbrido centrado en un sistema de razonamiento basado en instancias puede ofrecer un m\u00e9todo m\u00e1s efectivo de realizar predicciones, que el proporcionado por otras t\u00e9cnicas conexionistas o simb\u00f3licas.  el modelo utiliza un sistema de razonamiento basado en instancias que incorpora una estructura adaptativa de nodos, una red de funciones de base radial y un conjunto de sistemas difusos de tipo sugeno, con el objetivo de proporcionar una predicci\u00f3n lo m\u00e1s precisa posible. Cada una de estas t\u00e9cnicas, se utiliza en una etapa diferente del ciclo de vida del sistema de razonamiento basado en instancias para recuperar datos hist\u00f3ricos, adaptarlos al problema actual y revisar la soluci\u00f3n propuesta.  la justificaci\u00f3n de la hip\u00f3tesis defendida en este trabajo se hace de forma experimental, presentando la aplicaci\u00f3n del modelo propuesto al problema de la predicci\u00f3n de mareas rojas, en las aguas costeras del noroeste de la pen\u00ednsula ib\u00e9rica. Los resultados obtenidos a partir de los experimentos realizados con el modelo desarrollado, se comparan con distintas t\u00e9cnicas de inteligencia artificial y varios modelos estad\u00edsticos, lo que permite el an\u00e1lisis cuantitativo y cualitativo del grado de adaptaci\u00f3n del sistema desarrollado al problema propuesto.  por \u00faltimo, y a la vista de los resultados obtenidos, se concluye que la aplicaci\u00f3n del modelo h\u00edbrido defendido es de especial inter\u00e9s en aquellas situaciones en las que no se dispone de conocimiento suficiente sobre el dominio de inter\u00e9s y la mayor parte de la informaci\u00f3n disponible es<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelo neuro-simb\u00f3lico para la predicci\u00f3n no supervisada de entornos cambiantes<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelo neuro-simb\u00f3lico para la predicci\u00f3n no supervisada de entornos cambiantes <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Florentino Fern\u00e1ndez Riverola <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Vigo<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 18\/10\/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>Juan  Manuel Corchado Rodr\u00edguez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 ram\u00f3n Casar corredera <\/li>\n<li> Molina l\u00f3pez Jos\u00e9 Manuel (vocal)<\/li>\n<li>Juan  Manuel Cueva lovelle (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Corchuelo gil (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Florentino Fern\u00e1ndez Riverola En este trabajo se presenta un sistema h\u00edbrido neuro-simb\u00f3lico, capaz de predecir par\u00e1metros en 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