Red neuronal recurrente multivaluada para el reconocimiento de patrones y la optimización combinatoria

• Autores: Enrique Mérida Casermeiro
• Directores de la Tesis: José Muñoz Pérez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2000
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José María Troya Linero (presid.), Nicolás Guil Mata (secret.), Inmaculada Pérez de Guzmán Molina (voc.), Ignacio Requena Ramos (voc.), César Hervás Martínez (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
    • Investigación operativa
      • Programación entera
      • Programación no lineal
    • Estadística
      • Análisis multivariante
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• Resumen

  • Se propone una nueva red neuronal recurrente a la que se dota de una dinámica de la computación para lo cual siempre decrece la funcion de energia computacional, demostrándose su convergencia en modo asincrono, entre otras propiedades, Se comprueba la eficiencia de la red propuesta con problemas de optimización combinatoria, en particular con el problema del viajante,N-reinas, corte máximo y K-partición de un grafo . Asimismo, la red permite abordar problemas de agrupación de datos basada en participaciones (clasificación no supervisada) de forma más eficiente que otros metodos permitiendo implementar técnicas de reconomiento de patrones en modo supervisado, no supervisado e lúbrido.