Diseño de Redes Neuronales Artificiales mediante Algoritmos Evolutivos

A pesar de que se han ideado una gran cantidad de algoritmos para entrenar los pesos de una red neuronal a través de la presentación de ejemplos para una topología fija, estos algoritmos tienen el problema de que suelen caer en óptimos locales. La obtención de buenos resultados depende en gran medida de los parámetros de aprendizaje y de los pesos iniciales, así como de la topología de la red. Los algoritmos evolutivos han demostrado ser una clase de métodos de búsqueda muy efectivos y robustos para localizar zonas del espacio de búsqueda donde hay alta probabilidad de encontrar buenas soluciones, aunque dicho espacio sea grande y contenga múltiples óptimos locales. La aplicación de los algoritmos evolutivos en la optimización de redes neuronales artificiales se justifica por el menor coste computacional, en comparación con los métodos de prueba y error, y la mayor robustez frente a los métodos constructivos/destructivos. Las técnicas de búsqueda global, tales como los algoritmos evolutivos, analizan amplias zonas del espacio para determinar dónde se encuentran buenas soluciones. En general son menos eficientes que las técnicas de búsqueda local encontrando óptimos locales, por lo que lo más adecuado es dejar que el algoritmo evolutivo seleccione soluciones iniciales en buenas áreas del espacio de búsqueda, para posteriormente localizar los óptimos locales en dichas áreas. Este trabajo lleva a cabo una revisión de las diferentes formas en que se han combinado algoritmos evolutivos y redes neuronales artificiales para optimizar los diferentes parámetros de diseño de estas últimas, al tiempo que justifica los operadores genéticos específicos utilizados en dichos métodos

Diseño de un Controlador PID con autosintonía basado en un modelo de redes neuronales dinámicas y control adaptativo

La presente tesis explicó el desarrollo y la implementación de un controlador PID con autosintonía basado en un modelo de redes neuronales dinámicas y control adaptativo para el control de una planta con ganancia estática variable. Se tomó el concepto de redes neuronales como principio para el aprendizaje y desarrollo de las redes neuronales dinámicas, las cuales, por la arquitectura y método que usa, y como se comprobó, ofrecieron mayor inmunidad al ruido que las redes estáticas. La red neuronal dinámica sirvió para determinar el modelo de la planta a controlar, a su vez, entregó el cálculo del “jacobiano” a la arquitectura neuronal (esta será de tipo estática), a la cual se denominó “sintonizador neuronal”, que fue la encargada de desarrollar los parámetros óptimos Kp,Ki y Kd que luego fueron entregados al controlador PID de tipo velocidad. El aprendizaje del sistema en su conjunto, dependió de la señal del error generada por la diferencia entre una señal de comando (set point) y la salida de un modelo de referencia de segundo orden, el cual, aplicando conceptos de control adaptativo, ha guiado el comportamiento de la señal controlada del sistema. La planta controlada se fundamentó en la dinámica de una planta de neutralización de pH, la cual presentó una ganancia estática variable en su rango de operación, lo que marcó la no linealidad existente en la planta. El modelo de la planta como el controlador PID autosintonizado fueron simulados en su conjunto por computadora haciendo uso de Matlab, para su evaluación y muestra de resultados de control. Se comprobó en el desarrollo de esta tesis que el controlador PID autosintonizado desarrollado ofrece mayor eficacia que un controlador PID convencional. Palabras clave: Redes neuronales estáticas, redes neuronales dinámicas, control adaptativo, jacobiano, controlador PID.Tesi

Sistema de reconocimiento óptico de dígitos en dispositivos móviles para mejorar el procesamiento de etiquetas manuscritas de inventario

El objetivo del presente estudio es evaluar un Sistema de Reconocimiento Óptico de Dígitos basado en Dispositivo Móvil, para mejorar el procesamiento de las etiquetas manuscritas en la elaboración del inventario en la Empresa Municipal de Agua Potable y Alcantarillado de la provincia de Cañete en el año 2015. Se desarrolló una aplicación móvil para el Reconocimiento Óptico de Dígitos, que funciona en un Smartphone de fabricación Samsung modelo Galaxy Pocket Neo, con 1 GB de memoria interna, cámara fotográfica con resolución de 640 x 480 pixeles, con Sistema Operativo Android versión 4.2. La tecnología para la identificación, clasificación y reconocimiento de los dígitos manuscritos, que se empleó está basada en una red Neuronal de una capa llamada Perceptron. Para la identificación y descripción de los requerimientos de la aplicación móvil se empleó la metodología basado en requerimientos y UML para el modelamiento, tanto en el análisis, diseño y programación se empleó la metodología orientado a objetos. El presente estudio es explicativo y experimental. El propósito es demostrar que el Sistema de Reconocimiento Óptico desarrollado reduce los tiempos, costos y errores en la lectura de las etiquetas manuscritas en el proceso de la elaboración del inventario de los bienes patrimoniales. Se trabajó con una muestra de 100 etiquetas de inventarios manuscritas. Como instrumentos de recolección de datos se emplearon registros de observación en donde se registraban la efectividad de la toma fotográfica de los códigos manuscritos en las etiquetas y el tiempo que le llevaba al sistema el reconocimiento efectivo de los códigos. Con los datos obtenidos se calcularon la tasa de efectividad en el reconocimiento de los códigos manuscritos, el tiempo de respuesta del sistema y la reducción de los costos. Según el análisis de los resultados demuestra que el Sistema de Reconocimiento de Dígitos en referencia tiene una efectividad del 91.67% el cual se considera aceptable

Aplicación de la Descomposición Empírica en Modo a la Predicción del Mercado Bursátil con los Modelos de ARIMA-ARCH y Redes Neuronales Artificiales Evolutivas

Tesis de Maestría donde se propone un modelo de Ensembles de Redes Neuronales Artificiales para predecir series de tiempo financiaeras de MéxicoEl mercado bursátil es un sistema dinámico que se caracteriza por su complejidad, volatilidad, no estacionariedad, irregularidad, pero sobre todo por las repentinas y pronunciadas caídas en los precios. Dadas estas características, y con el fin de contrarrestar las fluctuaciones aparentemente aleatorias, la inherente no linealidad en los datos financieros, y puesto que en muchos de los enfoques tradicionales que abordan la predicción del mercado bursátil en periodos de crisis, estos por lo regular no son capaces de capturar de manera fiable los rasgos distintivos del fenómeno. En esta investigación, se propone como primer paso, descomponer a los indicadores que representan al mercado accionario de los Estados Unidos y México en periodos de crisis, mediante la herramienta llamada Descomposición Empírica en Modos (DEM) que se encarga de descomponer la serie original de los índices accionarios en un número finito de descomposiciones llamadas Funciones de Modo Intrínseco (FMIs) y un elemento residual. A continuación, cada una de las FMIs y el residuo, son pronosticadas individualmente, utilizando por un lado, un modelo paramétrico (Autorregresivo Integrado de Media Móvil-Modelo de Volatilidad Condicional Heterocedástico (ARIMA-ARCH)) y por otro lado, por un modelo no paramétrico Redes Neuronales Artificiales (RNAs), este último es configurado por medio de un algoritmo evolutivo llamado Selección de Características de Programación Evolutiva de Redes Neuronales Artificiales (FS- EPNet). Posteriormente, se adquiere la predicción del modelo paramétrico, mediante la suma de las predicciones resultantes de cada FMI y del residuo, de igual forma se realiza el mismo procedimiento para obtener la predicción final del modelo no paramétrico. Finalmente, las predicciones de los modelos paramétrico y no paramétrico son combinadas mediante un promedio ponderado, para producir una combinación de pronósticos, estas predicciones a su vez son comparadas. Los resultados empíricos obtenidos demuestran que los modelos que colaboraron en conjunción con la técnica de descomposición de señales DEM, tienen una predicción más precisa de la crisis bursátil, a diferencia de los modelos que confeccionaron su pronóstico de manera aislada.COMECyT, CONACy