{"id":72534,"date":"2018-03-09T23:17:18","date_gmt":"2018-03-09T23:17:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/desarrollo-y-optimizacion-de-un-detector-neuronal-de-blancos-radar-en-presencia-de-interferencia-aditiva\/"},"modified":"2018-03-09T23:17:18","modified_gmt":"2018-03-09T23:17:18","slug":"desarrollo-y-optimizacion-de-un-detector-neuronal-de-blancos-radar-en-presencia-de-interferencia-aditiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/desarrollo-y-optimizacion-de-un-detector-neuronal-de-blancos-radar-en-presencia-de-interferencia-aditiva\/","title":{"rendered":"Desarrollo y optimizacion de un detector neuronal de blancos radar en presencia de interferencia aditiva"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> M\u00aa Del Pilar Jarabo Amores <\/strong><\/h2>\n<p>En esta tesis doctoral se realiza un estudio sobre la aproximaci\u00f3n del detector optimo de neyman- pearson con redes neuronales. Los estudios desarrollados son aplicables a cualquier sistema adaptativo que se entrene de forma supervisada con el objetivo de minimizar una funci\u00f3n de error, aunque este trabajo se centra en la aplicaci\u00f3n de los perceptrones multicapa y las redes con funciones de base radial para la detecci\u00f3n de blancos radar en ruido aditivo.  la aportaci\u00f3n principal de esta tesis es la propuesta de un m\u00e9todo general que permite determinar cuando un sistema, entrenado de forma supervisada para minimizar una funci\u00f3n de error, es capaz de aproximar el detector optimo de neyman-pearson, este m\u00e9todo se basa en la obtenci\u00f3n de la funci\u00f3n aproximada por el sistema entrenado con la funci\u00f3n de error seleccionada. Se han calculado las funciones aproximadas  para el error cuadr\u00e1tico medio, el error de minkowski-r para r=1, la entrop\u00eda cruzada y el error de clasificaci\u00f3n m\u00ednimo. Se ha demostrado que si en la regla de decisi\u00f3n basada en la funci\u00f3n aproximada se puede despejar el cociente de verosimilitud y compararlo con un umbral que no dependa del patr\u00f3n de entrada para cualquier pareja de funciones de verosimilitud, esta regla es una realizaci\u00f3n del detector de neyman- pearson. De las funciones de error indicadas, solo el error cuadr\u00e1tico medio y la entrop\u00eda cruzada cumplen la condici\u00f3n descrita, por lo que estas son las funciones de error consideradas en el posterior desarrollo de la tesis. Debe matizarse que la condici\u00f3n deducida es suficientes pero no necesaria. Se han realizado estudios que demuestran que determinadas  expresiones de la funci\u00f3n discriminante optima de bayes que no cumplen la condici\u00f3n enunciada para cualquier pareja de funciones de verosimilitud, pueden construir detectores de neyman- pearson, siempre que las funciones de verosimilitud cumplan ciertos requisitos.  una de las principales aportaciones de la tesis consiste en el calculo de la sensibilidad de las probabilidades de detecci\u00f3n y falsa alarma ante errores cometidos en la aproximaci\u00f3n. Este nuevo planteamiento ha permitido evaluar te\u00f3ricamente la influencia de par\u00e1metros de dise\u00f1o como la relaci\u00f3n se\u00f1al a ruido de entrenamiento, las probabilidades a priori de las clases o las salidas  deseadas elegidas.  se han deducido las fronteras optimas de los detectores de neyman- pearson para los casos de detecci\u00f3n radar elegidos y, tras un an\u00e1lisis del principio de funcionamiento de las distintas redes consideradas, se han realizado un estudio de sus capacidades y limitaciones para aproximar estas fronteras.  todos los estudios se han particularizado para los casos de detecci\u00f3n de bancos sweling i y ii en ruido blanco y gaussiano de media nula. Se han realizado numerosos experimentos con los dos tipos de redes considerados, distintas  funciones de error y algoritmos de entrenamiento. El hecho de que los estudios te\u00f3ricos desarrollados en esta tesis hayan permitido explicar los resultados presentados, da una s\u00f3lida consistencia al trabajo realizado, a la vez que deja abiertas interesantes l\u00edneas de investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Desarrollo y optimizacion de un detector neuronal de blancos radar en presencia de interferencia aditiva<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Desarrollo y optimizacion de un detector neuronal de blancos radar en presencia de interferencia aditiva <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 M\u00aa Del Pilar Jarabo Amores <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alcal\u00e1<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 31\/01\/2005<\/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>Francisco L\u00f3pez Ferreras<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: f\u00e9lix P\u00e9rez mart\u00ednez <\/li>\n<li>ram\u00f3n Miralles ric\u00f3s (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Sanz gonz\u00e1lez (vocal)<\/li>\n<li>Juan  ram\u00f3n Velasco p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de M\u00aa Del Pilar Jarabo Amores En esta tesis doctoral se realiza un estudio sobre la aproximaci\u00f3n del 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