Redes Neuronales Artificiales en la predicción de errores, aplicado a redes de computadoras PDF Download
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Las redes de computadoras son vitales para los negocios, ya que me permiten compartir y acceder información, además de tener una amplia comunicación con las personas, día a día el avance de la tecnología hace que las redes de computadoras tengan mayor velocidad por lo tanto sean mas complejas, todo esto conlleva a que administrarlas sea todo un reto. Para tener una buena administración no importando la complejidad de la misma, es necesario contar con documentación que nos explique las características principales de la red, de tal manera que la administración se facilite. Existen herramientas que permiten al administrador realizar de manera eficiente su trabajo, estas herramientas son analizadores del tráfico y monitores de la red, lo único malo de estas herramientas es que quien las maneje debe ser un experto en el área capaz de entender e interpretar la información resultante de las mismas. Debido a esto algunas de estas herramientas utilizan la inteligencia artificial (IA) como auxilio en su labor. Un ejemplo del uso de IA son los sistemas expertos, la lógica difusa y las redes neuronales artificiales. Este proyecto usa las redes neuronales artificiales como una herramienta de predicción de errores en redes de computadoras. Palabras clave: Redes Neuronales Predicción Errores Computadoras.
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Las redes de computadoras son vitales para los negocios, ya que me permiten compartir y acceder información, además de tener una amplia comunicación con las personas, día a día el avance de la tecnología hace que las redes de computadoras tengan mayor velocidad por lo tanto sean mas complejas, todo esto conlleva a que administrarlas sea todo un reto. Para tener una buena administración no importando la complejidad de la misma, es necesario contar con documentación que nos explique las características principales de la red, de tal manera que la administración se facilite. Existen herramientas que permiten al administrador realizar de manera eficiente su trabajo, estas herramientas son analizadores del tráfico y monitores de la red, lo único malo de estas herramientas es que quien las maneje debe ser un experto en el área capaz de entender e interpretar la información resultante de las mismas. Debido a esto algunas de estas herramientas utilizan la inteligencia artificial (IA) como auxilio en su labor. Un ejemplo del uso de IA son los sistemas expertos, la lógica difusa y las redes neuronales artificiales. Este proyecto usa las redes neuronales artificiales como una herramienta de predicción de errores en redes de computadoras. Palabras clave: Redes Neuronales Predicción Errores Computadoras.
Author: Eduardo Francisco Caicedo Bravo
Publisher: Universidad del Valle
ISBN: 9587655109
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 219
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El propósito general de este libro es ser una guía para que el lector interesado en trabajar con redes neuronales artificiales (RNA), esté en capacidad de solucionar problemas propios de su disciplina usando esta técnica de la inteligencia computacional. La estructura del libro se concibe desde los tipos de aprendizaje, ya que es la característica más importante que poseen las redes neuronales artificiales y en ella radica su principal fortaleza para solucionar y adaptarse a diversos problemas. En este libro se encuentran contenidos teóricos básicos que lo dejarán preparado para afrontar el estudio de libros y artículos de carácter avanzado, acompañado de problemas resueltos que afianzan el saber y el saber hacer.
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Languages : es
Pages : 197
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En esta Tesis Doctoral se investiga el rendimiento de algoritmos para Redes Neuronales Artificiales (RNAs) en el contexto de aplicaciones relacionadas con la predicción de series temporales complicadas. Se postula un modelo basado en RBFs (Radial Basis Functions, Redes de Funciones Radiales) y en la descomposición ortogonal de matrices de datos formadas a partir de valores endógenos de series temporales,y se demuestra la capacidad del mismo para conseguir predicicones más precisas, con lo cual se puede ayudar a la mejora de acciones de control o de toma de decisiones en entornos industriales, sociales y económicos. El modelo descrito se denota por "NAPA-PRED" (Neural model with Automatic Parameer Adjustement for PREDiction; o Modelo Neuronal con Ajuste Automático de Parámetros para Predicción). Este modelo es capaz de determinar el número óptimo, así como la configuración o disposición temporal, de los retardos en los nodos de entrada.También es capaz de determinar el núemro óptimo (a efectos prácticos) de nodos o neuronas (RBFs) en la red neuronal artificial. También, se consigue una mejora adicional mediante la hibridación de este modelo con otras técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) para controlar el efecto de datos exógenos (externos a la serie), o la metodología estadística ARIMA para modelar y reducir el error de aproximación neuronal. Adicionalmente, se describe una nueva forma de paralelizar el esquema de descomposición matricial empleado, en lo que concierne a la transformación QR-cp, lo cual conduce a una ganancia de velocidad muy aceptable cuando se implementa el procedimiento sobre plataformas de cómputo relativamente asequible, como "clusters" de computadores personales. Las aplicaciones que se describen en las seccioens experimentales incluyen la predicicóna largo plazo de series temporales de comportamiento caótico, la mejora en la predicción del consumo en una red de distribución de aguas, o la predicción bursátil con datos de algunas compañías bancarias españolas.
Author: Sergio Valero Verdú
Publisher: Editorial Club Universitario
ISBN: 8415787065
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 166
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El libro muestra la capacidad de las redes neuronales y en concreto de los mapas auto-organizados de Teuvo Kohonen, los conocidos como Self-Organizing Maps (SOM) para clasificar consumidores eléctricos a partir de históricos de datos reales de consumo. El espectro de datos de entrada está formado por más de 20 tipos de consumidores distintos de una misma región geográfica. La red neuronal SOM ha demostrado ser una eficaz herramienta para segmentar y clasificar consumidores a partir de sus perfiles de carga diarios y ha permitido identificar nuevos consumidores, no utilizados antes para entrenar el mapa. Esta identificación posterior y la asignación automática a un segmento o clúster de clientes permiten asociar nuevos consumidores a patrones de consumo previamente clasificados. Este procedimiento permitiría a compañías comercializadoras y a clientes conocer a partir de los datos de consumo diario a qué cluster de consumidores pertenece y elegir tarifas específicas en función del patrón de consumo de este grupo.
Author: Cesar Perez Lopez
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781978319974
Category :
Languages : es
Pages : 158
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Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci�n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci�n que se les alimenta. La principal caracter�stica de esta nueva tecnolog�a de redes neuronales es que puede aplicarse a gran n�mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te�ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im�genes, reconocimiento de voz, an�lisis y filtrado de se�ales, clasificaci�n, discriminaci�n, an�lisis financiero, predicci�n din�mica, etc. Las redes neuronales tratan de emular el sistema nervioso, de forma que son capaces de reproducir algunas de las principales tareas que desarrolla el cerebro humano, al reflejar las caracter�sticas fundamentales de comportamiento del mismo. Lo que realmente intentan modelizar las redes neuronales es una de las estructuras fisiol�gicas de soporte del cerebro, la neurona y los grupos estructurados e interconectados de varias de ellas, conocidos como redes de neuronas. De este modo, construyen sistemas que presentan un cierto grado de inteligencia. No obstante, debemos insistir en el hecho de que los sistemas neuronales artificiales, como cualquier otra herramienta construida por el hombre, tienen limitaciones y s�lo poseen un parecido superficial con sus contrapartidas biol�gicas. Las redes neuronales, en relaci�n con el procesamiento de informaci�n, heredan tres caracter�sticas b�sicas de las redes de neuronas biol�gicas: paralelismo masivo, respuesta no lineal de las neuronas frente a las entradas recibidas y procesamiento de informaci�n a trav�s de m�ltiples capas de neuronas.Una de las principales propiedades de estos modelos es su capacidad de aprender y generalizar a partir de ejemplos reales. Es decir, la red aprende a reconocer la relaci�n (que no deja de ser equivalente a estimar una dependencia funcional) que existe entre el conjunto de entradas proporcionadas como ejemplos y sus correspondientes salidas, de modo que, finalizado el aprendizaje, cuando a la red se le presenta una nueva entrada (aunque est� incompleta o posea alg�n error), en base a la relaci�n funcional establecida en el mismo, es capaz de generalizarla ofreciendo una salida. En consecuencia, podemos definir una red neuronal artificial como un sistema inteligente capaz, no s�lo de aprender, sino tambi�n de generalizar.En este libro se presentan ejemplos pr�cticos del trabajo con redes neuronales a trav�s de MATLAB. Se muestran aplicaciones sobre ajuste de modelos, reconocimiento de patrones, an�lisis cl�ster, predicci�n de series temporales, Big Data y redes neoronales, computaci�n paralela con redes nuronales y otros ejemplos similares
Author: Bonifacio Martín del Brío
Publisher: Editorial Ra-Ma
ISBN: 9788478977437
Category : Computers
Languages : es
Pages : 404
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Los sistemas digitales de cómputo actuales presentan problemas al abordar tareas del mundo real, donde la información es masiva, redundante e imprecisa. Por ello, desde hace unos años se vienen proponiendo nuevos modelos de procesamiento inspirados en las soluciones encontradas por la naturaleza durante millones de años de evolución, que podrían ayudar a resolver importantes problemas tecnológicos como los de visión, habla, control e inteligencia artificial. De entre estos nuevos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que imitan la estructura del cerebro para reproducir algunas de sus capacidades y aprenden a realizar tareas a partir de ejemplos. Por otro lado, los sistemas borrosos (fuzzy) emulan el razonamiento aproximado de nuestro cerebro, permitiendo manejar conceptos vagos e imprecisos como los empleados en la vida cotidiana. Ambos modelos, junto con otros como los algoritmos genéticos, se enmarcan en la denominada inteligencia computacional o soft computing, complementando disciplinas clásicas como el tratamiento de señal o la inteligencia artificial, aplicándose ya a problemas muy diversos como reconocimiento de caracteres, electrodomésticos inteligentes, procesado de imagen, predicción bursátil, etc. Este libro se dirige a todo aquel que esté interesado en iniciarse en estas cuestiones, especialmente estudiantes, docentes y personal de la empresa; el único requisito es contar con una mínima base matemática, como la adquirida en estudios de ciencias, ingenierías o económicas. La primera edición (1997) fue el primer libro en español dedicado a ambos temas; desde entonces ha sido adoptado como texto de clase en diversas universidades españolas y americanas. En esta tercera edición (2006) se han actualizado algunos de sus capítulos y referencias bibliográficas, añadiéndose algunos modelos novedosos. "Redes Neuronales y Sistemas Borrosos supone una valiosa contribución a la literatura de la soft computing y de los sistemas neuroborrosos. Su fácil lectura, amplio tratamiento de ejemplos reales, y la gran competencia de los autores en la materia, hacen de este texto una importante fuente de información para todo aquel interesado en comprender y familiarizarse con las herramientas básicas que proporcionan las metodologías neuronales y borrosas. Los autores y la editorial merecen nuestro agradecimiento y aplauso". Prof. Lotfi A. Zadeh, catedrático emérito de la Universidad de California en Berkeley.
Author: Mónica Martín del Peso
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Category : Business failures
Languages : es
Pages : 68
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Author: Andreas S. Weigend
Publisher: Routledge
ISBN: 042997227X
Category : Social Science
Languages : en
Pages : 665
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The book is a summary of a time series forecasting competition that was held a number of years ago. It aims to provide a snapshot of the range of new techniques that are used to study time series, both as a reference for experts and as a guide for novices.
Author: James Gleick
Publisher: Vintage
ISBN: 0307379574
Category : Science
Languages : en
Pages : 400
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From the bestselling author of the acclaimed Chaos and Genius comes a thoughtful and provocative exploration of the big ideas of the modern era: Information, communication, and information theory. Acclaimed science writer James Gleick presents an eye-opening vision of how our relationship to information has transformed the very nature of human consciousness. A fascinating intellectual journey through the history of communication and information, from the language of Africa’s talking drums to the invention of written alphabets; from the electronic transmission of code to the origins of information theory, into the new information age and the current deluge of news, tweets, images, and blogs. Along the way, Gleick profiles key innovators, including Charles Babbage, Ada Lovelace, Samuel Morse, and Claude Shannon, and reveals how our understanding of information is transforming not only how we look at the world, but how we live. A New York Times Notable Book A Los Angeles Times and Cleveland Plain Dealer Best Book of the Year Winner of the PEN/E. O. Wilson Literary Science Writing Award
Author: Burton R. Clark
Publisher: Univ of California Press
ISBN: 0520915100
Category : Education
Languages : en
Pages : 277
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Book Description
A distinguished work by one of America's leading scholars of higher education, Places of Inquiry explores one of the major issues in university education today: the relationship among research, teaching, and study. Based on cross-national research on the university systems of Germany, Britain, France, the United States, and Japan—which was first reported in the edited volume The Research Foundations of Graduate Education (California, 1993)—this book offers in-depth comparative analysis and draws provocative conclusions about the future of the research-teaching-study nexus. With characteristic clarity and vision, Burton R. Clark identifies the main features and limitations of each national system: governmental and industrial dominance in Japan, for example, and England's collegiate form of university. He examines the forces drawing research, teaching, and study apart and those binding them together. Highlighting the fruitful integration of teaching and research in the American graduate school, Clark decries the widely held view that these are antithetical activities. Rather, he demonstrates that research provides a rich basis for instruction and learning. Universities, he maintains, are places of inquiry, and the future lies with institutions firmly grounded in this belief.
