Una RNA (Red Neuronal Artificial) es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en la estructura del cerebro. Esta también puede ser vista como un sistema inteligente que lleva a cabo tareas de manera distinta a como lo hacen las computadoras actuales. Si bien estas últimas son muy rápidas en el procesamiento de la información, existen tareas muy complejas, como el reconocimiento y clasificación de patrones, que demandan demasiado tiempo y esfuerzo aún en las computadoras más potentes de la actualidad, pero que el cerebro humano es más apto para resolverlas, muchas veces sin aparente esfuerzo (considere el lector como ejemplo el reconocimiento de un rostro familiar entre una multitud de otros rostros). El cerebro puede considerarse un sistema altamente complejo. Su unidad básica, la neurona, está masivamente distribuida con conexiones entre ellas (se calcula que hay aproximadamente 10 billones de neuronas en la corteza cerebral y 60 trillones de conexiones neuronales). Si bien hay distintos tipos de neuronas biológicas, en la figura 1 se muestra un esquema simplificado de un tipo particular que es muy común. Vemos que la misma está compuesta por:

/pdf/redes-neuronales-artificiales-3luzvf651s.pdf

Redes neuronales artificiales

Teoría de la música

En este trabajo se presenta un sistema de razonamiento cualitativo que utiliza como soporte un arbol de decision borroso para la vigilancia del nivel de agua de los embalses
y la generacion de alertas tempranas en situaciones previas a un posible desbordamiento.
El objetivo es detectar situaciones anormales para prevenir con antelacion a la poblacion circundante. La aplicacion desarrollada tiene como entradas, valores relativos al estado del embalse, de los rios que confluyen en el mismo y de las condiciones meteorologicas. El razonamiento experto se modela mediante un arbol de decision borroso, cuyas variables son las etiquetas linguisticas que maneja el operario humano en su tarea de vigilancia y control.
[ABSTRACT]
This work presents a qualitative reasoning system, which uses a fuzzy decision tree as reasoning model, to monitor the water level of dams, and to generate warnings, previous
to a possible overflow. The aim is to detect previously abnormal situations to warn the surrounding population. The developed application receives as input the values related to the dam state, the rivers which meet in it, and the weather. The expert reasoning is modelled by a fuzzy decision tree, whose variables are the linguistic labels with which the dam worker deals, to make his vigilance and control tasks.

Sistema de ayuda a la toma de decisiones basado en árboles de decisión fuzzy: estudio de un caso

Como leer música

Se presenta un modelo para la estimacion de los parametros que definen la rugosidad superficial [Ra] cuando se produce con un proceso de texturizado por descarga electrica [EDT, Electro Discharge Texturing). La no linealidad, la inestabilidad y los costos de la experimentacion en EDT son las principales causas para el uso de tecnicas de prediccion usando algoritmos robustos y fiables, con el fin de estudiar factores que presentan dificultades en la caracterizacion. Se realizaron varios experimentos para producir texturas de superficies planas usando una maquina de electroerosion [EDM, Electric Discharge Machining) modificada ALIC-1. Los datos obtenidos en la fase experimental se usaron para entrenar modelos Bayesianos con los clasificadores Naive Bayes y Naive Bayes Aumentado a Arbol. Los resultados conseguidos mostraron un comportamiento aceptable dentro del rango operativo, consistente con los fenomenos fisicos que rigen el proceso EDT. Se demuestra que es posible encontrar una rugosidad superficial con especificaciones particulares

Predicción de la rugosidad superficial en texturizados por electroerosión usando redes bayesianas

La filosofia, la sociologia, la antropologia y la psicologia han estudiado la relacion existente entre la musica y las emociones. Estudios en diferentes ciencias muestran como la musica juega un papel importante en los procesos emocionales y tiene la capacidad de inducir una amplia gama de emociones positivas y negativas en el ser humano. Las Ciencias de la Computacion han buscado relacionar las obras musicales con las emociones a traves de la aplicacion de tecnicas de aprendizaje de maquina, teniendo en cuenta caracteristicas musicales como el tempo, el ritmo y los silencios, los modelos de clasificacion emocional y el etiquetado previo a traves de expertos o aplicaciones web para proponer modelos de clasificacion o agrupacion emocional de obras musicales. De igual manera el estudio de sistemas complejos a traves de la realizacion del analisis multifractal ha sido aplicado a la musica. Con este proyecto se busca proponer un clasificador que permita determinar la alteracion del animo producida por una pieza musical usando como informacion de entrada el analisis multifractal. El analisis multifractal se realizara sobre una representacion geometrica (posiblemente fractal) construida desde la partitura de la obra musical.


Finalmente se obtuvo la dimension multifractal de cada una de las partituras a partir de la representacion grafica propuesta, cuyas medidas fueron insumos para el clasificador en conjunto al dataset seleccionado. En el proceso de clasificacion se obtuvieron resultados de la aplicacion de 3 algoritmos de clasificacion: Redes neuronales, Maquinas de soporte vectorial y Arboles de decision

Clasificación musical usando aprendizaje automático mediante la utilización de información proveniente de un análisis multifractal aplicado a una partitura

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