Tesis doctoral de Sergio Dominguez Cabrerizo
La presente tesis se centra en el desarrollo de una novedosa arquitectura neuronal capaz de hacer frente a problemas complejos de clasificacion, en los que no solo es necesaria la respuesta en cuanto a la clase a la que pertenece un determinado patron de entrada, sino que ha de ser capaz asimismo de adaptarse a las circunstancias cambiantes del entorno, que hacen variar la propia naturaleza del problema de clasificacion, y de dar una medida de la fiabilidad de la respuesta, todo ello en un tiempo que la haga susceptible de ser utilizada en aplicaciones industriales en tiempo real.Dentro de las aplicaciones industriales los problemas de clasificacion de objetos se caracterizan tanto por su variabilidad como por lo critico de su resolucion. En el sentido de la primera caracteristica, la variabilidad, se tiene que el proceso de produccion puede ser modificado por necesidades de cambios de estrategia de produccion, renovacion tecnologica, modificaciones en el propio proceso o en el producto, etc., Todo ello como resultado de la necesidad de ofrecer el producto en las mejores condiciones al cliente. Asimismo, el clasificador debe cumplir con su cometido de forma robusta y fiable, hasta el extremo de que la posibilidad de fallo ha de ser detectada y avisada al usuario para que en su caso se efectue la oportuna confirmacion de la respuesta del clasificador. la arquitectura de red neuronal presentada en la presente tesis doctoral posee unas caracteristicas de funcionamiento que responden a las necesidades de adaptacion y seguridad descritas, uniendo a ello ademas un tiempo de respuesta comparativamente mucho menor que el de modelos conocidos que poseen alguna de las mencionadas caracteristicas, aptos para otros problemas de clasificacion de menor complejidad. Como consecuencia de esta idoneidad, se ha estimado oportuna su utilizacion en la implementacion de un clasificador que desempeña su trabajo en una aplicacion industrial con fuert
Datos académicos de la tesis doctoral «Arquitectura neuronal de aprendizaje continuo con crecimiento topologicamente coherente. aplicacion al reconocimiento de patrones visuales.«
- Título de la tesis: Arquitectura neuronal de aprendizaje continuo con crecimiento topologicamente coherente. aplicacion al reconocimiento de patrones visuales.
- Autor: Sergio Dominguez Cabrerizo
- Universidad: Politécnica de Madrid
- Fecha de lectura de la tesis: 01/01/1996
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Pascual Campoy Cervera
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Eugenio Andrés Puente
- Cantero Espejo José Antonio (vocal)
- Juan José Villanueva Pipaón (vocal)
- (vocal)