Ondiculas para el estudio de señales biologicas. algoritmos distribuidos de aprendizaje para su discriminacion y para identificacion de parametros.

Tesis doctoral de Carlos Fernandez Garcia

El objetivo central de la tesis es diseñar y optimizar algoritmos que permitan analizar una señal biologica continua en el tiempo.En los dos primeros capitulos se describen los conceptos fundamentales de redes neuronales y ondiculas de forma clara y concisa, a la vez que se justifica la necesidad de su uso para el problema planteado.En el capitulo tres se aplica la transformada discreta en ondiculas y las redes neuronales al problema de diagnosticar la esclerosis multiple. Para ello utiliza de forma novedosa varios criterios de seleccion de coeficientes y compara los resultados obtenidos al combinar diferentes grupos de coeficientes y bases de representacion. La calidad de los resultados obtenidos demuestra que se trata de una tecnica muy eficaz en el analisis de señales biologicas. el ultimo capitulo presenta una aplicacion de las redes renuronales a la identificacion de sistemas dinamicos. la tesis se complementa con varios programas de ordenador en los que estan implementadas las tecnicas abordadas en la tesis. en la defensa de la memoria el doctorando expuso con claridad y precision los elementos mas importantes de su trabajo y contesto satisfactoriamente a todas las preguntas realizadas por los miembros del tribunal.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Ondiculas para el estudio de señales biologicas. algoritmos distribuidos de aprendizaje para su discriminacion y para identificacion de parametros.«

  • Título de la tesis:  Ondiculas para el estudio de señales biologicas. algoritmos distribuidos de aprendizaje para su discriminacion y para identificacion de parametros.
  • Autor:  Carlos Fernandez Garcia
  • Universidad:  Oviedo
  • Fecha de lectura de la tesis:  01/01/1997

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Somolinos Fernandez Nespral Alfredo
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Javier Valdes Garcia
    • Angel Gutierrez Cardona (vocal)
    • Ricardo Sanchez Carmenes (vocal)
    • Eugenio Hernández Rodríguez (vocal)

 

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