Diseño y análisis de sistemas neuronales recurrentes en localización
- Autores: Enrique Domínguez Merino
- Directores de la Tesis: José Muñoz Pérez (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2007
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Rafael Infante Macías (presid.), Ezequiel López Rubio (secret.), José Antonio Gómez Ruiz (voc.), César Hervás Martínez (voc.), Ignacio Requena Ramos (voc.)
- Materias:
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- Resumen
La tesis presenta un modelo novedoso de redes neuronales artificiales, denominado NELOC (Neural Locator), que es útil para resolver problemas en el ámbito dela Teoría de la Localización, Dicho modelo modifica de manera original el modelo de las redes BAM (Memorias Asociativas Bidirecionales) añadiendo el concepto de asamblea neuronal cada cap. De esta manera consigue adaptar un modelo clásico de las redes neuronales artificiales a los problemas de localización.
Además se presenta el modelo híbrido EVONELOC, que combina el modleo neuronal NELOC con un algoritmo evolutivo.
Esto permite que el sistema resultante mejore la calidad de las soluciones con respecto a las proporcionadas pro el modelo NELOC básico.
Ambos modelos, NELOC y EVONELOC, son aplicados con éxito a dos problemas de Teoría de la Localización. De esta manera se demuestra la aplicabilidad de los modelos propuestos a problemas reales.
