{"id":55786,"date":"2018-03-09T22:43:30","date_gmt":"2018-03-09T22:43:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/sistemas-de-clasificacion-de-blancos-radar-mediante-metodos-estada%c2%adsticos-y-de-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2018-03-09T22:43:30","modified_gmt":"2018-03-09T22:43:30","slug":"sistemas-de-clasificacion-de-blancos-radar-mediante-metodos-estada%c2%adsticos-y-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/sistemas-de-clasificacion-de-blancos-radar-mediante-metodos-estada%c2%adsticos-y-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Sistemas de clasificacion de blancos radar mediante m\u00e9todos estad\u00edsticos y de inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Roberto Gil Pita <\/strong><\/h2>\n<p>En esta tesis se han abordado diferentes aspectos de la clasificaci\u00f3n de blancos usando se\u00f1ales radar de alta resoluci\u00f3n en distancia. Se han llevado a cabo estudios estad\u00edsticos sobre el ruido de la se\u00f1al hrr, que han permitido un desarrollo te\u00f3rico-pr\u00e1ctico en diferentes fases del problema. Se han propuesto muchas t\u00e9cnicas para mejorar las prestaciones de  los diferentes algoritmos implementados en cada fase del proceso de clasificaci\u00f3n.   en una primera fase se ha llevado a cabo un an\u00e1lisis de diferentes m\u00e9todos de alineamientos de las se\u00f1ales hrr: el m\u00e9todo de alineamiento basado en la posici\u00f3n del m\u00e1ximo, el m\u00e9todo de fase cero y el m\u00e9todo de la correlaci\u00f3n cruzada. Este an\u00e1lisis ha puesto de manifiesto la importancia de esta tarea en el funcionamiento final del clasificador. Como un resultado derivado del an\u00e1lisis, se han propuesto algunos m\u00e9todos de alineamiento que mejoran en alg\u00fan sentido los resultados obtenidos por estos m\u00e9todos: un nuevo m\u00e9todo basado en la correlaci\u00f3n que reduce la complejidad computacional del m\u00e9todo completo, un nuevo m\u00e9todo basado en el de fase cero que reduce su sensibilidad con la snr y un nuevo m\u00e9todo mixto que combina el m\u00e9todo de la posici\u00f3n del m\u00e1ximo y el m\u00e9todo de fase cero, permitiendo bajas tasas de error en la clasificaci\u00f3n .  una vez que las se\u00f1ales hrr han sido alineadas, deben ser preprocesadas. Hemos estudiado los m\u00e9todos m\u00e1s usuales, como la normalizaci\u00f3n, la gausianizaci\u00f3n y la selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas del vector de entrada. Para la normalizaci\u00f3n, hemos considerado la normalizaci\u00f3n en energ\u00eda y la normalizaci\u00f3n con respecto al m\u00e1ximo valor. En el caso de la guasianizaci\u00f3n, hemos estudiado la transformaci\u00f3n box-cox de los datos. Finalmente, en la selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas, se ha  considerado el criterio de fisher. Se han llevado a cabo estudios te\u00f3ricos y pr\u00e1cticos para seleccionar las mejores opciones dentro de cada m\u00e9todo y los par\u00e1metros asociados a cada caso.   sobre los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n, en esta tesis se han estudiado dos grandes grupos de clasificadores: los clasificadores estad\u00edsticos, con el m\u00e9todo knn y el criterio map usando estimaciones de las funciones de densidad de probabilidad, y m\u00e9todos de inteligencia artificial, como los perceptrones multicapa, las redes de funciones de base radial, o las m\u00e1quinas de vectores soporte.   en el cap\u00edtulo dedicado a los m\u00e9todos estad\u00edsticos, se han llevado a cabo un estudio de varias alternativas para la estimaci\u00f3n de la funci\u00f3n de densidad de probabilidad, con especial atenci\u00f3n  a la selecci\u00f3n del par\u00e1metro de suavizado de la matriz de covarianza. Usando los modelos de ruido descritos en los cap\u00edtulos previos, se han propuesto la limitaci\u00f3n del valor m\u00ednimo de la varianza para mejora las estimaciones de la matriz  de covarianza.  el otro grupo de m\u00e9todos estad\u00edsticos considerados en la tesis en el m\u00e9todo knn. A lo largo de la tesis, el m\u00e9todo knn se ha usado como referencia, para medir la calidad de los m\u00e9todos y t\u00e9cnicas de preprocesado y para comparar los resultados de los otros clasificadores estudiados. Por otro lado, usando las caracter\u00edsticas de las se\u00f1ales hrr descritas en los cap\u00edtulos previos, hemos estudiado el uso de m\u00e9trica novedosas, para reducir la tasa de error, las cuales consideran la distancia eucl\u00eddea con algunos posibles desplazamientos circulares de la se\u00f1al de entrada. El principal problema asociado al uso del m\u00e9todo knn es el alto coste computacional. Se ha estudiado el m\u00e9todo calesa que reduce la complejidad computacional del m\u00e9todo knn manteniendo la tasa de error. Se ha propuesto tambi\u00e9n un m\u00e9todo nuevo que mejora al algoritmo calesa en t\u00e9rminos de complejidad computacional.    se ha prestado atenci\u00f3n especial al uso de redes neuronales, realizando an\u00e1lisis te\u00f3ricos y pr\u00e1cticos de tres tipos de redes: perceptrones multicapa, redes de funciones de base radial y m\u00e1quinas de vectores soporte.  en el cap\u00edtulo dedicado a los perceptrones multicapa, se ha obtenido la expresi\u00f3n aproximada por la red cuando se entrena para minimizar dos funciones de error, cuando el conjunto de entrenamiento est\u00e1 formado por un n\u00famero alto de patrones de entrenamiento independientes. Se han estudiado como funciones de error, el error cuadr\u00e1tico medio y el error de el-jaroude-makhoul, y diferentes m\u00e9todos de entrenamiento, como el m\u00e9todo del gradiente, m\u00e9todos de gauss. Newton y el uso de regularizaci\u00f3n bayesiana. Tambi\u00e9n se ha propuesto un m\u00e9todo de generalizaci\u00f3n novedoso basado en el uso de conjuntos agrandados de entrenamiento, generados a partir de las estimaciones de las funciones de densidad de probabilidad. Estos conjuntos de entrenamiento agrandados no contienen m\u00e1s informaci\u00f3n que los datos originales, pero los perceptrones milticapa con estos conjuntos agrandados  sint\u00e9ticamente generalizan bastante bien su funcionamiento a conjuntos de test no presentados durante el entrenamiento. Los resultados obtenidos demuestran la capacidad de generalizaci\u00f3n , que mejoran los resultados obtenido con redes entrenadas con t\u00e9cnica de regularizaci\u00f3n bayesiana. Los perceptrones multicapa entrenados con los conjuntos agrandados obtienen tasas de error muy bajas, con una complejidad computacional muy reducida.   por lo que respecta a las redes de funciones de base radial y las m\u00e1quinas de vectores soporte, se ha llevado a cabo un interesante an\u00e1lisis te\u00f3rico en el que demostramos que el uso de la funci\u00f3n objetivo cl\u00e1sica de las m\u00e1quinas de vectores soporte es equivalente al uso de la funci\u00f3n de error cuadr\u00e1tico medio, con la restricci\u00f3n de que el valor de la suma de los pesos para que valga cero. Se han llevado a cabo experimentos que demuestran este hecho.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Sistemas de clasificacion de blancos radar mediante m\u00e9todos estad\u00edsticos y de inteligencia artificial<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Sistemas de clasificacion de blancos radar mediante m\u00e9todos estad\u00edsticos y de inteligencia artificial <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Roberto Gil Pita <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alcal\u00e1<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 30\/11\/2006<\/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>Manuel Rosa Zurera<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: f\u00e9lix pablo P\u00e9rez mat\u00ednez <\/li>\n<li>Francisco L\u00f3pez ferreras (vocal)<\/li>\n<li>mihai Datcu (vocal)<\/li>\n<li>lu\u00eds Vergara dom\u00ednguez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Roberto Gil Pita En esta tesis se han abordado diferentes aspectos de la clasificaci\u00f3n de blancos usando 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