{"id":94345,"date":"2018-03-11T10:14:01","date_gmt":"2018-03-11T10:14:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/nuevos-modelos-de-redes-neuronales-evolutivas-y-regresion-loga%c2%adstica-generalizada-utilizando-funciones-de-base-aplicaciones\/"},"modified":"2018-03-11T10:14:01","modified_gmt":"2018-03-11T10:14:01","slug":"nuevos-modelos-de-redes-neuronales-evolutivas-y-regresion-loga%c2%adstica-generalizada-utilizando-funciones-de-base-aplicaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/analisis-de-datos\/nuevos-modelos-de-redes-neuronales-evolutivas-y-regresion-loga%c2%adstica-generalizada-utilizando-funciones-de-base-aplicaciones\/","title":{"rendered":"Nuevos modelos de redes neuronales evolutivas y regresi\u00f3n log\u00edstica generalizada utilizando funciones de base.  aplicaciones"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Pedro Antonio Guti\u00e9rrez Pe\u00f1a <\/strong><\/h2>\n<p>El modelado de sistemas (ms) consiste en cuantificar la relaci\u00f3n que existe entre una variable de respuesta o variable dependiente que resulta de inter\u00e9s y una serie de variables independientes o predictoras que est\u00e1n posiblemente relacionadas con dicha variable. \u00e9ste es uno de los problemas fundamentales tratados en estad\u00edstica: un problema que convencionalmente es diferenciado en dos tareas distintas, regresi\u00f3n y clasificaci\u00f3n, donde la regresi\u00f3n implica que la variable de respuesta es continua, mientras que la clasificaci\u00f3n es utilizada cuando dicha variable es categ\u00f3rica, nominal u ordinal. El resultado del proceso de ms es la generaci\u00f3n de modelos, es decir, de abstracciones de la realidad que pueden ser aplicadas tanto para predecir valores de la variable dependiente dados nuevos valores de las variables independientes, como para mejorar nuestra comprensi\u00f3n de la misma.  en ambos tipos problemas (clasificaci\u00f3n y regresi\u00f3n), el objetivo se centra en determinar una relaci\u00f3n funcional entre las variables predictoras y la variable (o variables) de respuesta. Tradicionalmente, la resoluci\u00f3n de estos problemas se ha abordado usando t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n para minimizar una determinada funci\u00f3n de error, previo establecimiento por parte del investigador del tipo de modelo a aplicar. En general, no ser\u00e1 posible determinar la relaci\u00f3n funcional sino es mediante el uso de un conjunto de datos de ejemplo. De esta forma, la relaci\u00f3n se modela en t\u00e9rminos de alguna funci\u00f3n matem\u00e1tica que contiene una serie de par\u00e1metros ajustables, cuyos valores se determinan con la ayuda de los datos. Una forma de aproximaci\u00f3n al ms pasa por considerar funciones lineales en la relaci\u00f3n causa-efecto (es decir, utilizar hiper-planos), pero, a pesar de su amplio uso y popularidad, los modelos lineales son habitualmente demasiado restrictivos para capturar de forma precisa la relaci\u00f3n que subyace en el problema.  el trabajo de investigaci\u00f3n desarrollado en la presente tesis doctoral aborda distintos enfoques para ir m\u00e1s all\u00e1 de esta linealidad. De esta forma, supone un estudio sobre nuevos modelos no lineales, tanto de clasificaci\u00f3n como de regresi\u00f3n, capaces de superar las dificultades que los modelos lineales tradicionales encuentran cuando son enfrentados a problemas reales. En concreto, nos centraremos en la combinaci\u00f3n de distintas disciplinas de la inteligencia artificial y la estad\u00edstica, como son las redes neuronales artificiales, la computaci\u00f3n evolutiva o la regresi\u00f3n log\u00edstica.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Nuevos modelos de redes neuronales evolutivas y regresi\u00f3n log\u00edstica generalizada utilizando funciones de base.  aplicaciones<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Nuevos modelos de redes neuronales evolutivas y regresi\u00f3n log\u00edstica generalizada utilizando funciones de base.  aplicaciones <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Pedro Antonio Guti\u00e9rrez Pe\u00f1a <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 23\/06\/2009<\/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>C\u00e9sar Herv\u00e1s Mart\u00ednez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 Luis Verdegay galdeano <\/li>\n<li>Jos\u00e9 crist\u00f3bal Riquelme santos (vocal)<\/li>\n<li>sebastian Emilio Ventura soto (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mu\u00f1oz p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Pedro Antonio Guti\u00e9rrez Pe\u00f1a El modelado de sistemas (ms) consiste en cuantificar la relaci\u00f3n que existe entre 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