Nuevos modelos de redes autoorganizadas con aplicación al reconocimiento de patrones y al procesamiento de imágenes

Abstract

En esta tesis se hace un estudio de dos modelos de redes neuronales artificiales autoorganizadas: el mapa autoorganizado de Kohonen (SOFM) y el mapa autoorganizado de subespacios adaptativos (ASSOM), Se realizan varias aplicaciones de estas redes a problemas de reconocimiento de patrones y procesamiento de imágenes, que ponen de manifiesto determinadas limitaciones de dichos modelos. Para dar superar estas limitaciones, se proponen dos nuevos modelos neuronales: el grafo dinámico autoorganizado (SODG), como alternativa al SOFM que utiliza una topología dinámica, y el mapa autoorganizado del análisis de componentes principales (PCASOM) como alternativa al ASSOM que hace uso del análisis de componentes principales.