Ventajas redes neuronales

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Introducción
Las redes neuronales son sistemas que se basan en la estructura de las redes de neuronas del cerebro humano, donde hay entradas llamadas dendritas (Input) y una salida denominada axón(Output), la transmisión de información se lleva a cabo a través del axón y las dendritas por medio de la sinapsis. Las señales que son enviadas a través de las dendritas, son modificadas de acuerdo ala fuerza de la conexión sináptica, denominado peso sináptico. Lo anteriormente descrito permite a medida que más señales atraviesen el sistema, se creen conexiones sinápticas más definidas que otras o que se creen patrones de conexión, que puedan variar o definirse dependiendo de la cantidad de señales que se procesan. Las redes neuronales tienen características como: adaptabilidad, paralelismo,reconocimiento de patrones, tolerancia a ruido.
Los métodos neuro - difusos, combinan la tecnología de redes neuronales, las cuales reconocen
patrones y se adaptan así mismas para hacerle frente al entorno cambiante; simulan el cerebro como un sistema dinámico de tiempo continuo no lineal, en una arquitectura conectada, que intenta imitarlo, simulando el comportamiento de la inteligencia.
Elsistema difuso a utilizar es el de tipo SUGENO.
Una regla difusa típica de este sistema, tiene la forma:
Si x es A y y es B, entonces z = f(x,y)
Por lo tanto la característica principal es el hecho de que todas las funciones de pertenencia resultantes
son singleton (es decir μA(x) = 1), y el método de implicación y agregación son fijos y no pueden ser
editados.
Las ventajas del método SUGENOson que es eficiente computacionalmente, funciona bien con
técnicas lineales, con técnicas de optimización y adaptativas, garantiza continuidad en la superficie del
resultado, y se adapta muy bien al análisis matemático.
La lógica difusa es mecanismo de inferencia que por medio de funciones de membresía permite tomar información inexacta y presentar un resultado exacto, la clave está en sabercomprender los cuantificadores del lenguaje natural. A diferencia de los conjuntos tradicionales, donde hay una relación de pertenencia o no, la lógica difusa, nos permite expresar pertenencia completa, parcial o baja; basándose en las funciones de membresía que son asignadas por expertos, y que en base a los valores de entrada y evaluados en dicha función se obtiene la pertenencia del elemento, unejemplo es la distancia de un objeto, se fija una función de membresía la cual ya no únicamente determina si está cerca o lejos, puede determinar si esta: cerca, medianamente cerca, muy cerca, lejos, medianamente lejos; permitiendo que los controladores no solamente trabajen con opciones on/off, sino con las que sean necesarias para tomar acciones más específicas y que el sistema parezca queresponde de manera natural
Redes Neurodifusas
Las redes Neurodifusas son sistemas que aprovechan características de las redes neuronales como la capacidad de aprender o auto ajustarse y generalizar, sumadas a las características de la lógica difusa, que trabaja con razonamiento lógico basado en funciones de membresía, que permiten trabajar con variables lingüísticas, muy naturales para los sereshumanos. Los sistemas de inferencia difusos pueden representar el conocimiento basándose en reglas if-then, no tiene la capacidad de adaptarse cuando las condiciones externas cambien, es por este problema, que incluyen los conceptos de reconocimiento de las redes neuronales.
La base de los sistemas Neurodifusos, se encuentran en las neuronas difusas, basadas en emular la morfología biológica de laneurona, seguida por un sistema de aprendizaje más la característica difusa. Podemos calificar a las neuronas difusas dentro de dos tipos: la primera en la que característica difusa se encuentra en la descripción de los pesos sinápticos, y la segunda en que las señales que se transmiten, son difusas junto con los pesos sinápticos.

Hay que tener en consideración acciones muy importantes para el...
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