Descripcion de la sbc

SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO

JHON EDWAR JIMENEZ CLAVIJO

Prof: Carlos Alberto Acevedo Rey

UNIVERSIDAD POPULAR DEL CESAR SECCIONAL AGUACHICA FACULTAD INGENIERIAS Y TECNOLOGICAS INGENIERIA DE SISTEMAS VIII

INTRODUCCION En este trabajo escrito veremos la gran variedad de teas que fundamentan en el tratado de la inteligencia artificial (I.A) estos títulos hacen parten fundamental dela aplicación y de las investigaciones y descubrimiento que se han realizados además de un gran personaje que influyo demasiado e hizo un aporte de gran valor en la humanidad y en la ciencia de la humanidad. Todos estos temas son fundamentados en la vida actual porque son base para nuevas investigaciones además hacen referencias a otros temas como lo son la existencias de los seres extraterrestres,es decir temas de muy variable opinión en la actualidad; también hace referencia a un lenguaje de programación que es PROLOG es un lenguaje de computación basada en ese paradigma. conceptos: verdad y deducción lógica. Los programas lógicos pueden ser entendidos y estudiados a partir de dos

ARQUITECTURA DE LA RED NEURONAL Redes neuronales monocapas: Se corresponde con la red neuronal mássencilla ya que se tiene una capa de neuronas que proyectan las entradas a una capa de neuronas de salida donde se realizan diferentes cálculos. Redes neuronales multicapa: Es una generalización de la anterior existiendo un conjunto de capas intermedias entre la entrada y la salida (capas ocultas). Este tipo de red puede estar total o parcialmente conectada.

Según el tipo de conexiones Redesneuronales no recurrentes. En esta red la propagación de las señales se produce en un sentido solamente, no existiendo la posibilidad de realimentaciones. Lógicamente estas estructuras no tienen memoria.

Redes neuronales recurrentes. Esta red viene caracterizada por la existencia de lazos de realimentación. Estos lazos pueden ser entre neuronas de diferentes capas, neuronas de la misma capa o, mássencillamente, entre una misma neurona. Esta estructura estudia principalmente la dinámica de sistemas no lineales.

Según el grado de conexión Redes neuronales totalmente conectadas. En este caso todas las neuronas de una capa se encuentran conectadas con las de la capa siguiente (redes no recurrentes) o con las de la anterior (redes recurrentes). Redes parcialmente conectadas: En este caso no seda la conexión total entre neuronas de diferentes capas. Estas estructuras neuronales se podrían conectar entre sí para dar lugar a estructuras mayores: estamos en el nivel de la meso estructura. Esta conexión se puede llevar a cabo de diferentes formas siendo las más usuales las estructuras en paralelo y jerárquicas.

APLICACION DE LA RN Las redes neuronales artificiales (RNA) son aplicadas endiversos ámbitos de la actividad humana. Una de sus aplicaciones es como herramienta de análisis de información, específicamente dentro de la Bibliometría. En este trabajo se hace una introducción sobre las particularidades de las RNA, específicamente las basadas en el modelo Kohonen (Mapas auto-organizativos). Se exponen los elementos que la integran y se vincula su principio de Funcionamientocon la Bibliometría. Se utiliza y caracteriza un software llamado Viscovery SOMine
que retoma, para su funcionamiento, el concepto y los algoritmos de los mapas autoorganizativos. Se ejemplifica la utilidad de las RNA, dentro de la Bibliometría, a través de casos prácticos.

CLASIFICACIÓN DE LAS REDES NEURONALES Según el criterio que escojamos para clasificar las RNA tendremos una clasificaciónu otra. Lo más común es usar la arquitectura y el tipo de aprendizaje como criterios de clasificación. Si nos fijamos en la arquitectura podemos tener dos posibilidades distintas. Si la arquitectura de la red no presenta ciclos, es decir, no se puede trazar un camino de una neurona a sí misma, la red se llama unidireccional. Por el contrario, si podemos trazar un camino de una neurona a sí misma...