Red neuronal recurrente multivaluada para el reconocimiento de patrones y la optimización combinatoria

  1. Mérida Casermeiro, Enrique
Supervised by:
  1. José Muñoz Pérez Director

Defence university: Universidad de Málaga

Fecha de defensa: 25 September 2000

Committee:
  1. José María Troya Linero Chair
  2. Nicolás Guil Mata Secretary
  3. Inmaculada Pérez de Guzmán Molina Committee member
  4. Ignacio Requena Ramos Committee member
  5. César Hervás Martínez Committee member

Type: Thesis

Teseo: 76407 DIALNET

Abstract

Se propone una nueva red neuronal recurrente a la que se dota de una dinámica de la computación para lo cual siempre decrece la funcion de energia computacional, demostrándose su convergencia en modo asincrono, entre otras propiedades, Se comprueba la eficiencia de la red propuesta con problemas de optimización combinatoria, en particular con el problema del viajante,N-reinas, corte máximo y K-partición de un grafo . Asimismo, la red permite abordar problemas de agrupación de datos basada en participaciones (clasificación no supervisada) de forma más eficiente que otros metodos permitiendo implementar técnicas de reconomiento de patrones en modo supervisado, no supervisado e lúbrido.