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Memetic Pareto Evolutionary Artificial Neural Networks for the determination of growth limits of Listeria Monocytogenes
The main objective of this work is to automatically
design neural network models with sigmoidal basis
units for classification tasks, so that classifiers are
obtained in the most balanced way possible in terms of
CCR and Sensitivity (given by the lowest percentage of
examples correctly predicted to belong to each class).
We present a Memetic Pareto Evolutionary NSGA2
(MPENSGA2) approach based on the Pareto-NSGAII
evolution (PNSGAII) algorithm. We propose to
augmente it with a local search using the improved
Rprop—IRprop algorithm for the prediction of
growth/no growth of L. monocytogenes as a function of
the storage temperature, pH, citric (CA) and ascorbic
acid (AA). The results obtained show that the
generalization ability can be more efficiently improved
within a framework that is multi-objective instead of a
within a single-objective one
Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingeniería
El propósito de esta Tesis Doctoral es proponer una alternativa viable a la aproximación de
modelos y procesos en el ámbito científico y, más concretamente, en aplicaciones complejas de
bioingeniería, 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
estadísticas.
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
mínimos. 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 metodologías 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 estímulos 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 estímulos que no ha visto previamente.
Esto se denomina aprendizaje supervisado. También puede darse el caso de que tal
modelo asocie las entradas con características similares entre sí 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 estadístico y de la predicción
frente a otros métodos clásicos.
NMateo Jiménez, F. (2012). Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingeniería [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16702Palanci