Evolución de redes neuronales utilizando algoritmos genéticos para un problema de clasificación de sismos
Dentro del proceso de evolución de redes neuronales hemos podido determinar que para el problema planteado el tiempo de procesamiento, tomando en cuenta el algoritmo genético desarrollado es muy alto. También se han podido identificar que los mejores valores de aptitud se desarrollaron con conjunto...
| Autor Principal: | Gordillo Verdezoto, Rafael Alejandro |
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| Formato: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
QUITO / PUCE / 2006
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://repositorio.puce.edu.ec/handle/22000/643 |
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| Sumario: |
Dentro del proceso de evolución de redes neuronales hemos podido determinar que para el problema planteado el tiempo de procesamiento, tomando en cuenta el algoritmo genético desarrollado es muy alto. También se han podido identificar que los mejores valores de aptitud se desarrollaron con conjuntos grandes de datos de entrenamiento. En el proceso de evolución los valores de aptitud óptimos de acuerdo a los resultados obtenidos se fueron generando a medida que el tamaño de conjunto de datos de entrenamiento aumentaba. En comparación con los resultados obtenidos con PMC, utilizando el algoritmo que por defecto implementa Matlab, se puede determinar que para este problema es bastante óptimo aplicar algoritmos genéticos, siempre y cuando se tenga un conjunto de datos de entrenamiento alto, tomando en cuenta que con PMC el tiempo de entrenamiento de una red neuronal es mucho menor. |
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