Generalidades De Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) 1.1.1 Usos de las redes neuronales artificiales. 1.1.2 Problemas resueltos con RNA.

1. Unidad 1 Introducción A Los Sistemas Neurodifusos

17. 1.- Reconocimiento De Personas Mediante La Textura Del Iris

18. 2.- Autentificación De Firmas Autógrafas

19. Red Neuronal Artificial

20. 3.- Reconocimiento De Personas Mediante El Rostro

21. Red Neuronal Artificial

22. 4.- Reconocimiento De Personas Mediante La Huella Digital

23. Red Neuronal Artificial

24. 5.- Reconocimiento De Caracteres Impresos Adquisición de la Imagen Tratamiento de la Imagen Reconocimiento e interpretación de la Imagen Editor de texto

25. Simple, básica Aprendizaje supervisado Offline (entrena/prueba) 1 capa de entrada y una de salida Fn. de transferencia Escalon Regla de aprendizaje: corrección de error Red Neuronal Artificial iw 1,1 1,1 iw i,1 S,R, Entradas Perceptrón a 1 = f (IW 1,1 p 1 + b 1 ) p 1 p 2 p 3 p R n 1 1 a 1 1 b 1 1 1 n 1 2 a 1 2 b 1 1 1 n 1 s a 1 s b 1 s 1 . . . . . . . . . . . .

26. 6.- Sistema De Control De Personal A Través Del Reconocimiento De Huella Dactilar

27. 7.- Sistema Inteligente de Reconocimiento de Caracteres Manuscritos TT0358 : Adquisición de la Imagen Tratamiento de la Imagen Reconocimiento e interpretación de la Imagen Texto Digital

28. Red Neuronal Artificial

29. 8.- Portafolio Bursátil Inteligente

30. Arquitectura del perceptrón simple para la selección de acciones

31. RNA MLP para predicción de precios de la acción

32. 9.- Sistema Integral En Ortopedia Pediátrica: SIO-P TT594

33. Red Neuronal Artificial

34. 10.- Sistema Biométrico De Control De Personal TT514

35. Red Neuronal Artificial Rostro

36. 11.- Sistema Verificador De Placas De Automóvil “Sivepa” TT497

37. Red Neuronal Artificial Estructura de la red que clasifica caracteres Estructura de la red que clasifica números

38. Etapas Fundamentales del Procesamiento Digital de Imágenes

39. Etapas de un sistema de reconocimiento de patrones.

40. 12.- Sistema Inteligente de Expresiones Faciales TT Imagen Localización del rostro Extracción de Características Faciales. Clasificador de Patrones Interpretación Entrenamiento

41. Red Neuronal Artificial

42. 13.-Sistema Del Prediágnostico De Anomalías En Células Cérvico Uterinas TT593

48. La velocidad de aprendizaje se controla mediante  . Normalmente, debe ser un número entre 0.05 y 0.25 según la bibliografía. Añadir un momento (sumar una fracción del ajuste del peso anterior al ajuste actual). Error propuesto es de 0.007. …

49. 1.2 Introducción A La Lógica Difusa (LD) Unidad 1