El estudio de la estructura jerárquica de comunidades ecológicas, se ha sintetizado de manera regular a través de técnicas multivariadas de ordenación o clasificación. Sin embargo, al contarse actualmente con herramientas analíticas de computación bioinspirada provenientes de la inteligencia artificial, existe la oportunidad de establecer modelos ecológicos, con características deseables como flexibilidad, exactitud, robustez y confiabilidad. En este contexto, esta investigación utilizó dos métodos computacionales de utilidad en ecoinformática, referidos a redes neuronales artificiales (RNARs) para la modelación de la estructura jerárquica de una comunidad de macroinvertebrados bentónicos en términos de auto-organización y predicción. El primer método de... |