Redes virtuales VS

Redes neurales

Mis datos

Nombre: Marlon Figueroa

Titulo: Lic. en enseñanza de las Tecnología

y Analista de Sistemas.

Laboro: Escuela Normal Superior del Dist. Barranquilla.

Experiencia laboral: 14 años en la educación.

Niveles Laborados: Básica primaria, Media

vocacional y Ciclo complementario.

Otros: Centro de capacitación y carreras intermedias.

• El modelado mediante el uso de redes neuronales ha demostrado ser una herramienta valiosa para obtener en forma rápida y precisa mediciones de calidad de productos en línea y ofrecer una alternativa de bajo costo a los analizadores de proceso reales o modelos matemáticos rigurosos.

• Por eso se puede pensar a la red neuronal como un interpolador  "inteligente" . Las redes han dejado de ser un tema de interés académico, sino que están fundamentando una sólida tecnología de aplicaciones a diversas áreas gracias a su buen comportamiento respecto al ruido; hay artículos que afirman que son superiores a los métodos estadisticos de regresión múltiple.

     

La lista de aplicaciones actuales de esta tecnología incluye:

• Simulación y control de procesos químicos • Predicción del clima • Control de calidad • Identificación de polímeros y compuestos químicos • Análisis de mercado (stocks,costos,precios) • Modelización para programas de entrenamiento de

operadores • Mantenimiento preventivo: localización incipiente de

Justificación

• Definitivamente hay una relación entre redes neurales y redes de aprendizaje. Lo cual nos puede ayudar a realizar una investigación de cómo una red virtual de aprendizaje adquiere forma.

Fuentes de estudio

• Desarrollo de sensores virtuales http://www4.inti.gov.ar/GD/Carrera/cipure-025.htm

• UTILIZACIÓN DE REDES NEURONALES PARA LA GENERACIÓN DE ANALIZADORES VIRTUALES http://www.soteica.com/files/papers2dwnld/1999_Enpromer_NNs_YPF_Soteica.pdf

• REDES NEURONALES ARTIFICIALES - REDES NEURALES ARTIFICIALES - ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/anntutorial.html