Estudios sobre sistemas de clasificación basados en redes neuronales

Resumen

EN ESTA TESIS DOCTORAL, EN PRIMER LUGAR, SE REALIZA UN ESTUDIO SOBRE LOS EFECTOS DE LA DISTRIBUCION DE DATOS DE ENTRENAMIENTO, EN LA CAPACIDAD DE GENERALIZACION DE UNA RED, PROPONIENDOSE UN METODO DE SELECCION DEL CONJUNTO DE DATOS DE ENTRENAMIENTO. POSTERIORMENTE, SE PROPONE UNA GENERALIZACION A ARITMETICA DE INTERVALOS DE MULTILAYER FEEDFORWARD Y BACKPROPAGATION, Y SE ESTUDIAN ALGUNOS DE SUS POSIBLES APLICACIONES: INTEGRACION DEL CONOCIMIENTO DE EXPERTOS Y EJEMPLOS DE ENTRENAMIENTO, UTILIZACION DE ENTRADAS SIN IMPORTANCIA Y DESCONOCIDAS. POR ULTIMO, SE PROPONE UN NUEVO ALGORITMO DE INVERSION BASADO EN ARITMETICA DE INTERVALOS, Y A PARTIR DE EL, UN NUEVO ALGORITMO DE EXTRACCION DE REGLAS EN UNA RED ENTRENADA.