Ensayo

Sotolongo, G.; Guzmán, MV. Aplicaciones de las redes neuronales. El caso de la bibliometría. Ciencias de la Información. (preprint) 2001; 32(1):27-34.

Aplicaciones de las redes neuronales. El caso de la Bibliometría
Sotolongo, G.*; Guzmán, Maria Victoria*
Centro de Investigación-Producción de Vacunas y Sueros. Ave. 27 No. 19805, La Lisa, A.P. 16017 Cod. 11600. La Habana, Cuba. Telf: 53 (7)33 62 12 e-mail: mvguzman@finlay.edu.cu, gsotolongo@finlay.edu.cu

RESUMEN Las redes neuronales artificiales (RNA) son aplicadas en diversos 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 enel modelo Kohonen (Mapas auto-organizativos). Se exponen los elementos que la integran y se vincula su principio de funcionamiento con la Bibliometría. Se utiliza y caracteriza un software llamado Viscovery SOMine que retoma, para su funcionamiento, el concepto y los algoritmos de los mapas auto-organizativos. Se ejemplifica la utilidad de las RNA, dentro de la Bibliometría, a través de casosprácticos. ABSTRACT The artificial neuronal networks (ANN) are applied in a wide range of the humankind activities. One of them is as a tool for the data analysis, specially within Bibliometrics. In this paper an introduction to some special features of the ANN is made, mainly those based on the Kohonen model(Self-organizing maps). The different elements that form these networks are presented andtheir working principle is linked to the Bibliometrics. A software called Viscovery SOMine that takes, for its own running, the concepts and algorisms from the Selforganizing maps is used and characterized. Finally, the use of the ANN in the Bibliometrics is shown through different case of studies.

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Sotolongo, G.; Guzmán, MV. Aplicaciones de las redes neuronales. El caso de la bibliometría.Ciencias de la Información. (preprint) 2001; 32(1):27-34.

Introducción Las técnicas computacionales, desde sus inicios, marcaron un paradigma en la creación. Sus aplicaciones, hoy día, van desde la industria de los juegos hasta las cadenas de producción de varias empresas. Para ello se han desarrollado múltiples técnicas como las relacionadas con la inteligencia artificial. Las más conocidas sonla lógica difusa (aprendizaje inductivo), algoritmos genéticos y redes neuronales.

En la década de los 50, existían grandes aspiraciones respecto a las investigaciones relacionadas con la inteligencia artificial, sobre todo con aquellas que tenían como objeto principal las redes neuronales artificiales (RNA). Los trabajos Principles of neurodynamic y The perceptron: A probabilistic model forinformation storage and organization in the brain, desarrollados por Rosenblatt1, abren nuevas perspectivas sobre la temática. Sin embargo, las teorías desarrolladas durante este período son arruinadas por Minsky y Papert2, pues ambos publican una obra titulada Perceptrons donde se hace una crítica al modelo neural y se trata de plasmar lo estériles que eran las investigaciones en esta línea [10].Unos veinte años después, en la década de los 70, resurgen estas teorías y se despierta el interés en sus aplicaciones. Actualmente las redes neuronales se emplean en diferentes campos, estos se agrupan según varios criterios. Uno de ellos es el propuesto por Deboeck [3], quien los agrupa en: • • • • • •

Modelación financiera y económica. Perfiles de mercado y clientes. Aplicaciones médicas.Gerencia del conocimiento y “descubrimiento de datos”. Optimización de procesos industriales y control de calidad. Investigación científica.

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Rosenblatt, F. The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol. Rev. 65(3):386-408. 2 Minsky, M.; Papert, S. Perceptrons. Massachusetts: Cambridge University; 1969; 226 p.
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