1.2 INTRODUCCIÓN A LA REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

SÓLO VISIÓN PROYECTABLE

UNIDAD II. ESTRUCTURAS DE DATOS LINEALES - PILAS

SÓLO VISIÓN PROYECTABLE

UNIDAD 1. NOCIONES BÁSICAS DE LÓGICA

SÓLO VISIÓN PROYECTABLE

1.1 INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS EXPERTOS

SÓLO VISIÓN PROYECTABLE

1.2 Paradigmas de la Programación en Paralelo

Sólo visión Proyectabl

Unidad 2. Técnicas de Acopio de la Información JabRef apoyando a la organización

Sólo visión Proyectabl

UNIDAD 2. REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO ALGORITMOS DE BÚSQUEDA Y UBICACIÓN DE DATOS

SÓLO VISIÓN PROYECTABLE

Unidad II. Estructuras de Datos Lineales - Listas

Sólo visión Proyectabl

SIMULACIÓN BASADA EN AGENTES PARA EL CONTROL INTELIGENTE DE SEMÁFOROS MEDIANTE LÓGICA DIFUSA

SIMULACIÓN BASADA EN AGENTES PARA EL CONTROL INTELIGENTE DE SEMÁFOROS MEDIANTE LÓGICA DIFUSAUna de las grandes problemáticas a resolver en las grandes urbes es la relacionada con la sincronización de semáforos para agilizar y mejorar el tráfico vehicular. En este trabajo, se presenta un nuevo modelo cuya aportación es servir como un esquema de ajuste de tiempos en semáforos empleando un sistema de control inteligente basado en agentes autónomos, buscando balancear los tiempos de espera en luz roja y de siga en luz verde para agilizar el flujo sobre cruceros. Se emplea una topología Manhattan para representar dos cruceros viales en una red vial de 7 calles, y la lógica difusa es aplicada para el ajuste de los tiempos de los semáforos tomando la densidad o congestión de tráfico vehicular. Esta red fue modelada y simulada en la plataforma AnyLogic

Desempeño de una Red Neuronal Convolucional para Clasificación de Señales de Tránsito

El paradigma del Deep Learnig, o Aprendizaje Profundo, se ha beneficiado del incremento de información de la actualidad, así como del notable avance de las Redes Neuronales Convolucionales o CNN’s. En los últimos cinco años, las CNN’s han estado al frente en aplicaciones de reconocimientos de patrones usando imágenes o video, debido a las ventajas que tienen en comparación con otras técnicas; incluso, en algunos casos, llegando a superar la capacidad humana, como se muestra en el trabajo de Graham [2015]. En el presente trabajo se emplean señales de tránsito empleadas en México, para investigar el tiempo de entrenamiento y error de clasificación (desempeño) de una CNN de dos capas de convolución, el entrenamiento y prueba se llevada cabo en un CPU.CONACY