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Implementación de algoritmos de redes neuronales artificiales de tipo Fuzzy Artmap y Multilayer Feed Fordward con dispositivos electrónicos programables en sistemas de lenguas electrónicas para la clasificación de muestras y determinación de parámetros fisicoquímicos

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Implementación de algoritmos de redes neuronales artificiales de tipo Fuzzy Artmap y Multilayer Feed Fordward con dispositivos electrónicos programables en sistemas de lenguas electrónicas para la clasificación de muestras y determinación de parámetros fisicoquímicos

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dc.contributor.advisor García Breijo, Eduardo es_ES
dc.contributor.advisor Gil Sánchez, Luís es_ES
dc.contributor.author Garrigues Baixauli, José es_ES
dc.date.accessioned 2013-06-27T06:28:29Z
dc.date.available 2013-06-27T06:28:29Z
dc.date.created 2013-06-10T22:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2013-06-27T06:28:19Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/30219
dc.description.abstract En los últimos años las lenguas electrónicas se han convertido en una excelente alternativa a los métodos tradicionales de análisis para el control de los procesos y productos, entre otros, en el ámbito agroalimentario. Se trata de sistemas que, mediante técnicas electroquímicas, como la potenciometría o la voltametría combinadas con herramientas de análisis multivariante, son capaces de clasificar muestras y cuantificar sus parámetros fisicoquímicos. Su funcionamiento se basa en la utilización de sensores de sensibilidad cruzada, lo que permite medir muestras en las que existan interferencias entre los distintos compuestos que la integran. En la actualidad la mayoría de los métodos empleados para la determinación de las propiedades fisicoquímicas son destructivos. El diseño de sistemas de medida no destructivos es un reto. Pero además de preservar la integridad de las muestras analizadas, las nuevas técnicas analíticas deben tener un bajo coste y un funcionamiento sencillo, no dependiente de mano de obra cualificada. Para el análisis de los datos se suele utilizar técnicas de reconocimiento de patrones no supervisadas, como es el Análisis de Componentes Principales (PCA). Pero en muchas ocasiones, es conveniente realizar análisis supervi-sado, donde, las categorías de las muestras están predefinidas y la finalidad es comprobar si es posible conseguir un sistema que sea capaz de clasificar adecuadamente muestras nuevas que entra en el sistema de medida. Uno de los métodos más utilizados para realizar una clasificación de la muestras con técnicas supervisadas son las redes neuronales artificiales (RNA). Existen diversos tipos de redes neuronales, una de las más conocidas y utilizadas es la denominada Perceptrón multicapa. El entrenamiento de esta red consiste en fijar los pesos de cada una de las neuronas. Este tipo de red neuronal, ha comprobado su utilidad en múltiples aplicaciones con lenguas electrónicas, pero también ha demostrado sus limitaciones, que vienen d es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet es_ES
dc.subject Fuzzy Artmap es_ES
dc.subject Redes Neuronales Artificiales es_ES
dc.subject Peceptrón Multicapa es_ES
dc.subject Microcontroladores es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.title Implementación de algoritmos de redes neuronales artificiales de tipo Fuzzy Artmap y Multilayer Feed Fordward con dispositivos electrónicos programables en sistemas de lenguas electrónicas para la clasificación de muestras y determinación de parámetros fisicoquímicos
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/30219 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Garrigues Baixauli, J. (2013). Implementación de algoritmos de redes neuronales artificiales de tipo Fuzzy Artmap y Multilayer Feed Fordward con dispositivos electrónicos programables en sistemas de lenguas electrónicas para la clasificación de muestras y determinación de parámetros fisicoquímicos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/30219 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 9013 es_ES


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