Spelling suggestions: "subject:"redes neuronale"" "subject:"redes neuronal""
201 |
Diseño de un sistema de diagnóstico de fallas para la suspensión semi-activa de un vehículo por medio de observadores de entradas desconocidas, estimación paramétrica y redes neuronalesCalle Chojeda, Elmer Trinidad 14 October 2017 (has links)
El presente trabajo tiene como propósito el diseño de un sistema que
permita realizar el diagnóstico de fallas en los sensores destinados a mejorar
el desempeño de la suspensión semi-activa de un vehículo terrestre, como
también diagnosticar fugas del líquido magneto-reológico del amortiguador.
Para detectar las fallas en los sensores, se planteó el diseño de un banco de
observadores de entradas desconocidas ya que estos tienen la capacidad de
lidiar con el desconocimiento del perfil de la carretera, el cual representa una
entrada de perturbación no medible para el sistema. La fuga del líquido
magneto-reológico del amortiguador se considera como una variación del
coeficiente que lo representa, y para detectar esta falla se propuso
desarrollar un sistema de estimación paramétrica. Las fallas ocurridas
presentan patrones característicos que mediante una red neuronal serán
reconocidos y, de esta manera, se puedan aislar las fallas presentes.
Los resultados de simulaciones demuestran que el sistema propuesto posee
un buen desempeño de diagnóstico incluso ante la presencia de
incertidumbres paramétricas. / Tesis
|
202 |
Caracterización de textura en imágenes digitales de hojas de plantas mediante dimensión fractal multiescalaKhlebnikov Núñez, Sofía 11 April 2018 (has links)
Actualmente aún existen áreas de la Amazonía donde se puede encontrar especies de plantas que necesitan ser identificadas y estudiadas para poder conocer sus propiedades médicas, nutricionales, industriales, etc. En muchos casos, los especialistas realizan un análisis manual, confiando en sus habilidades sensoriales y experiencia, pero eso demanda tiempo y dinero. Por eso, es importante tener una herramienta efectiva que permita hacer un rápido y eficiente reconocimiento de las plantas.
Con este trabajo queremos dar un aporte al área de la investigación de reconocimiento y clasificación de plantas, presentando los resultados de la caracterización de plantas a través de la textura de la hoja.
El objetivo es evaluar el método Bouligand-Minkowski basado en dimensión fractal multiescala, usando imágenes digitales para la caracterización de la textura de hojas de la Amazonía del Perú´, con el fin de ayudar a mejorar su identificación y catalogación.
Para lograr el objetivo de la investigación se trabajó con dos bases de datos: ImageCLEF 2012, con 101 especies de plantas y PERALD de 27 especies. La primera es la base de datos de validación y la segunda es objeto de la investigación. El paso inicial de este trabajo fue la aplicación de un pre- procesamiento de las imágenes de las plantas. Luego, las imágenes fueron divididas en cuadrados de 128 x 128 pixeles, seleccionando los 5 mejores por cada imagen. Este paso era necesario para facilitar la caracterización de la textura. Después se aplicó el método Bouligand-Minkowski a cada muestra para obtener los descriptores de la textura de la planta. Estos descriptores fueron la entrada al clasificador Multilayer Perceptron generando así un modelo de clasificación de plantas de base de datos PERALD. / Tesis
|
203 |
Evaluación del desempeño sísmico de puentes continuosVargas Bejarano, Cesar Isidoro 22 September 2017 (has links)
En esta tesis se utilizan dos métodos para la evaluación sísmica de puentes. Los
métodos usados son el análisis dinámico incremental y simulación de Montecarlo
usando Redes neuronales artificiales para la generación de curvas de fragilidad.
El análisis dinámico incremental arroja una base de datos bastante amplia. El
tratamiento estadístico utilizado abarca conceptos tanto de estadística descriptiva como
inferencial. Así se presentan histogramas, frecuencias relativas acumuladas, valores de
centralización, dispersión etc.
Desde el punto de vista poblacional se presentan los valores de media y proporción
poblacional para muestras pequeñas. Para la media se usó el teorema del límite central
con la distribución t-student y para la proporción la distribución normal.
El segundo método es un proceso de simulación con Montecarlo usando redes
neuronales artificiales. Montecarlo toma la muestra de manera aleatoria, debido a esto
para obtener resultados confiables se necesitan muchas simulaciones que conllevaría
a un costo numérico muy alto. Por ello se usó las redes neuronales artificiales como
“reemplazo” del modelo estructural no lineal. Para lograr esto la red se “entreno” con
una base de datos del modelo estructural.
Para la regresión se utilizó una red supervisada tipo feedforward (red hacia adelante),
con el algoritmo de entrenamiento backpropagation (retropropación).
La conclusión del trabajo confirma que con la red neuronal artificial se obtienen errores
aceptables demostrando que es un MÉTODO DE REGRESIÓN poderoso para sistemas
no lineales.
La metodología propuesta demostró ser un método de simulación práctico debido a que
usa redes neuronales entrenadas para generar curvas de fragilidad. Esto debido a que
las redes neuronales tienen un costo numérico menor a un análisis dinámico no lineal. / Tesis
|
204 |
Identificación automática de acciones humanas en secuencias de video para soporte de videovigilanciaFernández Martínez, Luis Christian 28 November 2018 (has links)
La identificación de acciones en secuencias de video es un tema de especial interés
para aplicaciones como detección de peleas, identificación de vandalismo, detección
de asaltos a transeúntes, detección de contenido no apto para menores, etc. Este
interés se encuentra asociado al incremento de cámaras de videovigilancia alrededor
del mundo y a la masiva producción de videos en línea cargados a las diferentes
plataformas sociales de almacenamiento y distribución de contenido bajo demanda.
Debido a ello, se decide utilizar un modelo de detección de acciones humanas y
aplicarlo en secuencias de videovigilancia. Dicho modelo utiliza redes neuronales
profundas, con la finalidad de poder realizar la tarea de clasificación. El modelo
aplicado se basa en el extracción de características convolucionales y temporales
utilizando una parte de la red Inception V3 para lo primero y una red LSTM para lo
segundo. Finalmente, se aplica el modelo en el dataset UCF101 el cual contiene
acciones humanas diversas y luego sobre el dataset VIRAT 2.0 Ground, el cual
contiene secuencias de videovigilancia. / Tesis
|
205 |
Corrección ortográfica de lenguas amazónicas usando redes neuronales secuencia a secuenciaLara Avila, César Jesús 26 May 2020 (has links)
De acuerdo a la Base de Datos Oficial de Pueblos Indígenas u Originarios (BDPI), el Perú cuenta con 55 pueblos indígenas, identificados hasta la fecha; que hablan al menos 47 lenguas originarias y que según el Documento Nacional de Lenguas Originarias del Perú están divididos en 19 familias lingüísticas, siendo las familias Pano y Arawak las que presentan una mayor cantidad de lenguas, ambas con 10 lenguas. En este trabajo, se plantea un modelo de corrección ortográfica utilizando modelos de redes neuronales profundas, a nivel de caracteres, en lenguas de las dos familias antes mencionadas: Shipibo-Konibo de la familia Pano y Yanesha, Yine y Ashaninka para la familia Arawak. Para ello se han realizamos experimentos en conjuntos de datos obtenidos de páginas como PerúEduca, incorporando errores ortográficas cometidos a nivel de caracteres, en modelos secuencia a secuencia (seq2seq) que han demostrado recientemente ser un marco exitoso para varias tareas de procesamiento de lenguaje natural, incluyendo el proceso de corrección ortográfica. / Tesis
|
206 |
Diseño de un sistema de navegación autónomo para robots móviles usando fusión de sensores y controladores neuro difusosEnciso Salas, Luis Miguel 25 July 2015 (has links)
El objetivo principal de esta tesis fue el desarrollar un sistema de navegación autónomo
para la aplicación en robots móviles, para ello se uso el enfoque reactivo por
presentar una aproximación más real al problema del planeamiento.
El sistema de navegación se dividió en dos partes para fines del diseño; en la primera
se desarrolló e implementó un controlador para el planeamiento de la trayectoria
mediante el uso de controladores neuro-difusos y el uso de cuadrículas de certeza;
mientras que en la segunda parte, se afrontó el problema de la localización del robot
en un entorno desconocido, para lo cual se hizo uso de la fusión de sensores
odométricos, inerciales y de redes inalámbricas.
Para este propósito se diseño e implementó el controlador para diferentes plataformas
de simulación, además se implementó el mismo en un robot Pioneer P3-AT, lográndose
resultados interesantes que permiten apreciar este algoritmo como una alternativa
atractiva en la navegación autónoma de los robots móviles, el método presentado representa
un híbrido entre los métodos de navegación por fusión de conductas y los
métodos basados en campo de fuerzas por lo cual permite aprovechar las ventajas
de ambos métodos.
Para la localización se implementó la fusión de sensores presentes en los celulares
modernos y sensores de velocidad o encoders, la fusión de sensores se implementó
en dos instancias, la primera para la estimación precisa de la orientación por medio de
filtros de Kalman y la segunda en donde se realiza la estimación de las coordenadas
de la posición con el uso de filtros de Kalman para sistemas no lineales. / Tesis
|
207 |
Propuesta de un modelo de predicción de cáncer de mama utilizando deep learningPáez Cumpa, Jorge Antonio, Palomino Delgado, Henry Edward, Rosado Farfán, Christian Paul, Salazar Huamanjulca, Elmer Ronald 03 November 2023 (has links)
En la presente tesis, queremos demostrar y proponer como la tecnología puede ser
utilizada por los genetistas y especialistas en oncología como una herramienta para agilizar la
detección de cáncer de mama, siendo este el más común en Perú. El diagnóstico temprano es un
mecanismo efectivo que ayuda a la reducción de la mortalidad en este tipo de cáncer de tal
manera que se pueda seguir un tratamiento adecuado.
Actualmente una forma de detectarlo es a través de una prueba genética para identificar
mutaciones en los genes BRCA 1 y BRCA 2, sin embargo, este camino contiene pruebas que son
difíciles, costosas y lentas, que a su vez requieren una carga de trabajo excesiva por parte de un
biólogo o genetista. por tal motivo se tiene como objetivo combinar los factores de riesgo
asociados con el cáncer de mamá, incluidas las variaciones genéticas para diseñar un modelo
predictivo basados en la inteligencia artificial para determinar si el tumor asociado al cáncer es
benigno o maligno. El modelo se diseñó utilizando un algoritmo de redes neuronales logrando
obtener un rendimiento de 92% precisión con datos de prueba en tan solo unos minutos.
Esta propuesta de modelo de predicción es única en el Perú y puede ser ofrecida por una
Gerencia de TI dentro de una organización del sector salud para que posteriormente pueda ser
implementada y desplegada por un equipo de científicos de datos. / In the present thesis, we are looking for a demonstration and proposal how the
technology can be so useful for the genetic and oncology Scientifics as a tool for quick detection
of the breast cancer, which ones is the most common in Peru. Early diagnosis is the most
effective way for a treatment to help people to prevent the mortality in this kind of cancer.
At this moment, the best way for an early detection is a genetical test to look for
mutations in BRCA 1 and BRCA 2 gen, however this way is so hard, because this requires a lot
of difficult, expensive, and slowly tests remark a lot of work of the genetic and oncology
Scientifics. That is the reason our thesis has as the principal goal to combine all the risk factors
associated with breast cancer, including genetical mutations, for generate a predictive model
based in artificial intelligence for determinate if a kind of tumor is associated with benign or
pathogenic. This designed model has a 92% of precision with open-source test data in a few
minutes.
This predictive model is unique in Peru and can be offered by an IT Management within
a health sector organization so that it can later be implemented and deployed by a team of
data scientists.
|
208 |
Diseño de un sistema de control neural para el monitoreo y control de calidad en una columna de destilación de multicomponentesDávila Tapia, Segundo Feliberto 05 December 2013 (has links)
Los sistemas de destilación, desde hace muchas décadas, vienen siendo ampliamente usados
en la industria de procesos químicos, especialmente en refinerías y procesos de acondicionamiento y
tratamiento de gas natural. Los objetivos típicos en estos sistemas están asociados al cumplimiento de
especificaciones sobre la calidad de los productos, y para lo cual usualmente se cuenta con analizadores
online para monitoreo de estas especificaciones como es el caso de cromatógrafos, así como análisis en
laboratorio mediante técnicas específicas. / Tesis
|
209 |
Clasificación automática de eventos en videos de fútbol utilizando redes convolucionales profundasLaboriano Galindo, Alipio 14 January 2025 (has links)
La forma en que las nuevas generaciones consumen y experimentan el
deporte especialmente el fútbol, ha generado oportunidades significativas en la
difusión de contenidos deportivos en plataformas no tradicionales y en formatos
más reducidos. Sin embargo, recuperar información con contenido semántico de
eventos deportivos presentados en formato de video no es tarea sencilla y
plantea diversos retos. En videos de partidos de fútbol entre otros retos tenemos:
las posiciones de las cámaras de grabación, la superposición de eventos o
jugadas y la ingente cantidad de fotogramas disponibles.
Para generar resúmenes de calidad y que sean interesantes para el
aficionado, en esta investigación se desarrolló un sistema basado en Redes
Convolucionales Profundas para clasificar automáticamente eventos o jugadas
que ocurren durante un partido de fútbol.
Para ello se construyó una base de datos a partir de videos de fútbol
descargados de SoccerNet, la cual contiene 1,959 videoclips de 5 eventos:
saques de meta, tiros de esquina, faltas cometidas, tiros libres indirectos y
remates al arco.
Para la experimentación se utilizó técnicas de preprocesamiento de video,
una arquitectura convolucional propia y se aplicó transfer learning con modelos
como ResNet50, EfficientNetb0, Visión Transformers y Video Visión
Transformers.
El mejor resultado se obtuvo con una EfficentNetb0 modificada en su
primera capa convolucional, con la cual se obtuvo un 91% accuracy, y una
precisión de 100% para los saques de meta, 92% para los tiros de esquina, 90% para las faltas cometidas, 88% para los tiros libres indirectos y 89% para los
remates al arco. / The way the new generations consume and experiment sports, especially
soccer, has generated significant opportunities in the dissemination of sports
content on non-traditional platforms and in smaller formats. However, retrieving
information with semantic content of sporting events presented in video format is
not an easy task and poses several challenges. In videos of soccer matches,
among other challenges we have: the positions of the recording cameras, the
overlapping of events or plays and the huge amount of frames available.
In order to generate quality summaries that are interesting for the fan, this
research developed a system based on Deep Convolutional Networks to
automatically classify events or plays that occur during a soccer match.
For this purpose, a database was built from soccer videos downloaded
from SoccerNet, which contains 1,959 video clips of 5 events: goal kicks, corner
kicks, fouls, indirect free kicks and shots on target.
For the experimentation, video preprocessing techniques were used, a
proprietary convolutional architecture and transfer learning was applied with
models such as ResNet50, EfficientNetb0, Vision Transformers and Video Vision
Transformers.
The best result was obtained with a modified EfficentNetb0 in its first
convolutional layer, with which 91% accuracy was obtained, and an accuracy of
100% for goal kicks, 92% for corner kicks, 90% for fouls committed, 88% for
indirect free kicks and 89% for shots on target.
|
210 |
Implementación en hardware de sistemas de alta fiabilidad basados en metodologías estocásticasCanals Guinand, Vicente José 27 July 2012 (has links)
La sociedad actual demanda cada vez más aplicaciones computacionalmente exigentes y
que se implementen de forma energéticamente eficiente. Esto obliga a la industria del
semiconductor a mantener una continua progresión de la tecnología CMOS. No obstante,
los expertos vaticinan que el fin de la era de la progresión de la tecnología CMOS se
acerca, puesto que se prevé que alrededor del 2020 la tecnología CMOS llegue a su límite.
Cuando ésta llegue al punto conocido como “Red Brick Wall”, las limitaciones físicas,
tecnológicas y económicas no harán viable el proseguir por esta senda. Todo ello ha
motivado que a lo largo de la última década tanto instituciones públicas como privadas
apostasen por el desarrollo de soluciones tecnológicas alternativas como es el caso de la
nanotecnología (nanotubos, nanohilos, tecnologías basadas en el grafeno, etc.). En esta tesis
planteamos una solución alternativa para poder afrontar algunos de los problemas
computacionalmente exigentes. Esta solución hace uso de la tecnología CMOS actual
sustituyendo la forma de computación clásica desarrollada por Von Neumann por formas
de computación no convencionales. Éste es el caso de las computaciones basadas en lógicas
pulsantes y en especial la conocida como computación estocástica, la cual proporciona un
aumento de la fiabilidad y del paralelismo en los sistemas digitales.
En esta tesis se presenta el desarrollo y evaluación de todo un conjunto de bloques
computacionales estocásticos implementados mediante elementos digitales clásicos. A
partir de estos bloques se proponen diversas metodologías computacionalmente eficientes
que mediante su uso permiten afrontar algunos problemas de computación masiva de forma
mucho más eficiente. En especial se ha centrado el estudio en los problemas relacionados
con el campo del reconocimiento de patrones. / Today's society demands the use of applications with a high computational complexity that
must be executed in an energy-efficient way. Therefore the semiconductor industry is
forced to maintain the CMOS technology progression. However, experts predict that the
end of the age of CMOS technology progression is approaching. It is expected that at 2020
CMOS technology would reach the point known as "Red Brick Wall" at which the
physical, technological and economic limitations of CMOS technology will be unavoidable.
All of this has caused that over the last decade public and private institutions has bet by the
development of alternative technological solutions as is the case of nanotechnology
(nanotubes, nanowires, graphene, etc.). In this thesis we propose an alternative solution to
address some of the computationally exigent problems by using the current CMOS
technology but replacing the classical computing way developed by Von Neumann by other
forms of unconventional computing. This is the case of computing based on pulsed logic
and especially the stochastic computing that provide a significant increase of the
parallelism and the reliability of the systems. This thesis presents the development and
evaluation of different stochastic computing methodologies implemented by digital gates.
The different methods proposed are able to face some massive computing problems more
efficiently than classical digital electronics. This is the case of those fields related to pattern
recognition, which is the field we have focused the main part of the research work
developed in this thesis.
|
Page generated in 0.0984 seconds