{"id":36837,"date":"1998-01-01T00:00:00","date_gmt":"1998-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/redes-de-neuronas-aportaciones-teoricas-y-practicas-a-su-diseno-e-implementacion\/"},"modified":"1998-01-01T00:00:00","modified_gmt":"1998-01-01T00:00:00","slug":"redes-de-neuronas-aportaciones-teoricas-y-practicas-a-su-diseno-e-implementacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/redes-de-neuronas-aportaciones-teoricas-y-practicas-a-su-diseno-e-implementacion\/","title":{"rendered":"Redes de neuronas: aportaciones teoricas y practicas a su dise\u00f1o e implementacion."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Antonio Delgado Rigal <\/strong><\/h2>\n<p>Las redes neuronales (rn) se han ido desarrollando dentro del campo de la inteligencia artificial (ia) como una herramienta para la modelizaci\u00f3n de procesos a partir de datos hist\u00f3ricos. los m\u00e9todos estad\u00edsticos tradicionales de regresi\u00f3n y series temporales tanto lineales como no lineales tienen este mismo objetivo y de hecho muchos autores tratan de combinar estos dos puntos de vistas para lograr mejores resultados y a su vez is desarrollando la teor\u00eda de las redes neuronales.  en este trabajo abordamos una metodolog\u00eda para la construcci\u00f3n de un nuevo tipo de red neuronal recurrente para la modelizaci\u00f3n de series temporales no lineales a partir de un tipo de neurona que denominamos delta.  uno de los objetivos del trabajo ha sido encontrar una forma de detener el proceso de aprendizaje autom\u00e1ticamente en el momento m\u00e1s adecuado y encontrar una evaluaci\u00f3n de la estructura de red encontrada. Esta evaluaci\u00f3n es importante para comparar varias estructuras de redes y seleccionar la mejor.  los tipos de casos a modelar pueden ser de series temporales univariante y de funci\u00f3n de transferencia, tanto lineales como no lineales. Una vez el modelo ha sido encontrado se puede utilizar para realizar predicciones.  en el caso de las series univariantes para encontrar la mejor estructura de red se utiliza un m\u00e9todo que hemos denominado cross validation total (cvt) que est\u00e1 basado en cross validation (cv) y en un m\u00e9todo que utilizamos desde hace varios a\u00f1os con buenos resultados, denominado error total (et) que realiza la funci\u00f3n de detener el proceso de aprendizaje en el momento m\u00e1s oportuno evaluando el modelo a partir de un estad\u00edstico que denominamos et.  el m\u00e9todo cvt brinda una lista con los modelos m\u00e1s probables (ordenados ascendentemente), un intervalo de confianza de los par\u00e1metros del mejor modelo y un intervalo de confianza de las previsiones.  cuando el objetivo es encontrar la funci\u00f3n<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Redes de neuronas: aportaciones teoricas y practicas a su dise\u00f1o e implementacion.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Redes de neuronas: aportaciones teoricas y practicas a su dise\u00f1o e implementacion. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Antonio Delgado Rigal <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 01\/01\/1998<\/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>Albert Prat<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: jos\u00e9 Casanovas Garc\u00eda <\/li>\n<li>ren\u00e9 Alqu\u00e9zar mancho (vocal)<\/li>\n<li>carlo Lauro (vocal)<\/li>\n<li> Segovia perez Francisco Javier (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Antonio Delgado Rigal Las redes neuronales (rn) se han ido desarrollando dentro del 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