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

  1. Mérida Casermeiro, Enrique
Dirigée par:
  1. José Muñoz Pérez Directeur/trice

Université de défendre: Universidad de Málaga

Fecha de defensa: 25 septembre 2000

Jury:
  1. José María Troya Linero President
  2. Nicolás Guil Mata Secrétaire
  3. Inmaculada Pérez de Guzmán Molina Rapporteur
  4. Ignacio Requena Ramos Rapporteur
  5. César Hervás Martínez Rapporteur

Type: Thèses

Teseo: 76407 DIALNET

Résumé

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.