Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5593
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorOROZCO SOLIS, CARLOS FERNANDO-
dc.creatorOROZCO SOLIS, CARLOS FERNANDO#OOSC990711HJCRLR03-
dc.date.accessioned2023-05-25T16:56:32Z-
dc.date.available2023-05-25T16:56:32Z-
dc.date.issued2022-05-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5593-
dc.descriptionEn la actualidad, se utilizan innumerables sistemas de inteligencia artificial basados en Redes Neuronales Artificiales (RNAs) para resolver problemas como la clasificación, la detección de defectos, hacer predicciones, etc., sin embargo, cada problema tiene sus condiciones y restricciones, y dependiendo de la complejidad del mismo, el diseño de la arquitectura de una RNA puede variar, y en ocasiones, crecer desmesuradamente, lo que conduce a la maldición de la dimensionalidad (curse of dimensionality), lo cual implica un costo computacional elevado. Por este motivo, en esta tesis se propone la integración y desarrollo de un nuevo modelo de perceptrón multicapa para resolver problemas con características no lineales, el cual permite crear arquitecturas compactas de RNAs, las cuales a su vez, disminuyen el costo computacional. En el presente trabajo se realizó un diseño experimental para comparar empíricamente la propuesta contra una RNA tradicional, los resultados muestran que la RNA propuesta presenta un rendimiento similar (medido a través de la precisión en la exactitud) al de una RNA tradicional, en contraste, la propuesta de este trabajo de tesis permite el diseño de arquitecturas compactas, lo cual puede disminuir el costo computacional al lidiar con problemas cuya complejidad es mayor.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherPROGRAMACIONes_MX
dc.titleINTEGRACIÓN Y DESARROLLO DE UN NUEVO MODELO DE PERCEPTRÓN MULTICAPA PARA LA CLASIFICACIÓN DE PATRONES NO LINEALESes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_MX
dc.contributor.directorCALZADA LEDESMA, VALENTIN#CALV861028HGTLDL06-
dc.folioCI-001-2023es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico Superior de Purísima del Rincónes_MX
Appears in Collections:ING. INFORMÁTICA

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
licencia_uso_CI-001-2023(firmada).pdf
  Until 9999-05-01
Licencia de uso118.74 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
Tesis - Carlos Orozco.pdfTesis de CARLOS FERNANDO OROZCO SOLIS5.54 MBAdobe PDFView/Open


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons