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Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingenierÃa
El propósito de esta Tesis Doctoral es proponer una alternativa viable a la aproximación de
modelos y procesos en el ámbito cientÃfico y, más concretamente, en aplicaciones complejas de
bioingenierÃa, en las cuales es imposible o muy costoso encontrar una relación directa entre
las señales de entrada y de salida mediante modelos matemáticos sencillos o aproximaciones
estadÃsticas.
Del mismo modo, es interesante lograr una compactación de los datos que necesita un
modelo para conseguir una predicción o clasificación en un tiempo y con un coste de implementación
mÃnimos. Un modelo puede ser simplificado en gran medida al reducir el número
de entradas o realizar operaciones matemáticas sobre éstas para transformarlas en nuevas
variables.
En muchos problemas de regresión (aproximación de funciones), clasificación y optimización,
en general se hace uso de las nuevas metodologÃas basadas en la inteligencia artificial. La inteligencia
artificial es una rama de las ciencias de la computación que busca automatizar la
capacidad de un sistema para responder a los estÃmulos que recibe y proponer salidas adecuadas
y racionales. Esto se produce gracias a un proceso de aprendizaje, mediante el cual
se presentan ciertas muestras o �ejemplos� al modelo y sus correspondientes salidas y éste
aprende a proponer las salidas correspondientes a nuevos estÃmulos que no ha visto previamente.
Esto se denomina aprendizaje supervisado. También puede darse el caso de que tal
modelo asocie las entradas con caracterÃsticas similares entre sà para obtener una clasificación
de las muestras de entrada sin necesidad de un patrón de salida. Este modelo de aprendizaje
se denomina no supervisado.
El principal exponente de la aplicación de la inteligencia artificial para aproximación de
funciones y clasificación son las redes neuronales artificiales. Se trata de modelos que han
demostrado sobradamente sus ventajas en el ámbito del modelado estadÃstico y de la predicción
frente a otros métodos clásicos.
NMateo Jiménez, F. (2012). Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingenierÃa [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16702Palanci