Neuro Difusa

Sobre la teoria de la redes neurales combinadas con algoritmo geneticos y logicos difusa(Redes Neurodifusion)
Debe explicar sobre la forma como un algoritmo genetico ejecutandose al interior de unaneurona puede modificar diinamicamente en funcion de trnsferencia de la misma, en caso de ser posible incluya ejemplos reales que hallan utilizado o se esta utilizando.
2.4.2. Redes neuronales.Esta tecnología puede ser desarrollada tanto en software como en hardware y con ella se pueden construir sistemas capaces de aprender, de adaptarse a a condiciones variantes, o inclusive si se disponede una colección suficiente grande de datos, predecir el estado futuro de algunos modelos.
Estas técnicas son adecuadas para enfrentar problemas  que hasta ahora eran resueltos sólo por el cerebrohumano y resultaban difíciles o imposibles para las máquinas lógicas secuenciales. Un procesamiento paralelo realizado por un gran numero de elementos altamente interconectados, es la clave de sufuncionamiento.
Las Redes Neuronales (Neural Networks) son utilizadas para la predicción, la minería de datos (data mining), el reconocimiento de patrones y los sistemas de control adaptativo. Constituyenuna parte muy importante en el estudio y desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y el de la vida artificial (a-life).
Las RN pueden ser combinadas con otras herramientas  como la lógica difusa(lógica fuzzy), los algoritmos genéticos, los sistemas expertos, las estadísticas, las transformadas de Fourier, etc.

Fundamentalmente hay dos enfoques principales en el campo de la inteligenciaartificial (IA) para implementar inteligencia humana en las máquinas. Una es la IA simbólica, la cual está caracterizada por un alto nivel de abstracción y un punto de vista macroscópico. La psicologíaclásica opera a un nivel similar, y los sistemas de ingeniería del conocimiento y la programación lógica caen en esta categoría. El segundo enfoque está basado en los modelos biológicos de nivel...