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    • Adaptación de la arquitectura de redes neuronales estocásticas polinomiales utilizando aprendizaje de autómatas 

      Gómez, Eduardo (Universidad La Salle México, Dirección de Posgrado e Investigación, 1998-08)
      Se discute la forma de obtener el número óptimo de nodos en una Red Neuronal artificial Polinomial con perturbaciones de tipo estocástico en la salida de cada nodo. El algoritmo utilizado se basa en una técnica de aprendizaje ...
    • Cellular neural networks learning using genetic algorithm 

      Gómez Ramírez, Eduardo; Mazzanti, Ferran; Vilasis Cardona, Xavier (Universidad La Salle México, Dirección de Posgrado e Investigación, 2003-12)
      In this paper an alternative to CNN learning using Genetic Algorithm is presented. The results show that it is possible to find different solutions for the cloning templates that fulfill the same objective condition. ...
    • Control adaptable utilizando Redes Neuronales Artificiales Polinomiales 

      Gómez Ramírez, E.; Poznyak, A. S.; Lozano, R (Universidad La Salle México, Dirección de Posgrado e Investigación, 2000-08)
      Existen en la literatura de Control Adaptable, diferentes procedimientos en los que es posible identificar un sistema lineal. El problema fundamental es que una cantidad importante de fenómenos de la vida real son de tipo ...
    • Mejoras a un algoritmo genético simple, aplicando conceptos de computación evolutiva 

      Hurtado González, Claudia; Izquierdo Rivera, Beatriz; López Aguado Hernández, Marcela; Cruz, Armando Nicolás; Gómez Ramírez, Eduardo (Universidad La Salle México, Dirección de Posgrado e Investigación, 2003-12)
      Uno de los problemas con que se enfrentan los algoritmos evolutivos es la gran cantidad de tiempo que requieren para converger en la solución óptima. Por esta razón es muy importante el desarrollo de algoritmos que mejoren ...