Módulo de experimentación combinatoria para la evaluación de modelos neuro-borrosos asociativos
| dc.contributor.advisor | Rodríguez Sarabia, Yanet | |
| dc.contributor.advisor | Falcón Martínez, Rafael Jesús | |
| dc.contributor.author | Labrador Morales, Aylín | |
| dc.coverage.spatial | Santa Clara | en_US |
| dc.date.accessioned | 2018-06-08T17:28:19Z | |
| dc.date.available | 2018-06-08T17:28:19Z | |
| dc.date.issued | 2006-06-20 | |
| dc.description.abstract | El presente trabajo consiste en el desarrollo de un módulo de experimentación combinatoria para incorporarlo a la plataforma computacional denominada NeuroEvaluator 2.0, que es capaz de validar la eficiencia de cuatro modelos de Redes Neuronales Asociativas implementados y empotrados en ella. Este módulo permite encontrar una configuración de los grados de libertad de un modelo de red ante un conjunto de datos de entrada, con la que dicho modelo garantice un buen desempeño. Para ello fue necesario implementar un módulo para el preprocesamiento de atributos simbólicos y numéricos, en el que se forman los grupo de neuronas con que trabaja posteriormente la Red Neuronal Asociativa; diseñar e implementar un sistema distribuido de tareas, utilizando las facilidades que brinda .Net Remoting, con un modelo cliente servidor, para evaluar al mismo tiempo variantes de solución para un mimo conjunto de datos; y una heurística para explorar solamente las combinaciones de las variantes de solución más prometedoras. | en_US |
| dc.description.abstract | The present paper consists on the development of a module of combinatory experimentation to be incorporated to a computing platform known as NeuroEvaluador 2.0 which is able to validate the efficacy of four models of Associative Neuronal Networks implemented and embodied in it. This module allows us to find a setup for the degrees of freedom of a network model before of a set of entry data, with which the model is expected to guarantee a good performance. For this purpose it was necessary to implement a module for the processing of symbolic and numerical attributes, in which the group of neurons with which the Associative Neuronal Networks is expected to work afterwards are formed. It was also necessary to design and implement a distributed system of tasks, using the facilities that .Net Remoting offers, with a user-server model, so as to assess, at the same time, a number of solution variants for a unique set of data; and a heuristics only to explore the combination of the most promising solution variants. | en_US |
| dc.description.sponsorship | Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computación | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9487 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Programación | en_US |
| dc.subject | Módulo | en_US |
| dc.subject | Experimentación Combinatoria | en_US |
| dc.subject | Modelos Neuroborrosos Asociativos | en_US |
| dc.subject | Evaluación | en_US |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | en_US |
| dc.subject.other | Programación en.Redes | en_US |
| dc.subject.other | Redes Neuronales | en_US |
| dc.subject.other | Lógica Difusa | en_US |
| dc.subject.other | Diseño de Sistemas | en_US |
| dc.subject.other | Inteligencia Artificial | en_US |
| dc.title | Módulo de experimentación combinatoria para la evaluación de modelos neuro-borrosos asociativos | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | bachelor | en_US |