Redes Neuronales

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 lasbasadas en el 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 travésde casos prácticos.
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 networksare presented and their 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.

1

Sotolongo, G.; Guzmán, MV.
Aplicaciones de las redes neuronales. Elcaso 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 inteligenciaartificial. Las más conocidas son la 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
Theperceptron: A probabilistic model for information 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 lasinvestigaciones 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 demercado y clientes.

•

Aplicaciones médicas.

•

Gerencia del conocimiento y “descubrimiento de datos”.

•

Optimización de procesos industriales y control de calidad.

•

Investigación científica.

1

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....