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	Provedor de dados 32 (1) 37 (1) Autor Castillo Loaiza, Marcela (1) FERNáNDEZ,NELSON (1) PAREDES,MAYERLY (1) RICO,CLAUDIA (1) Palavra-chave Perceptrón multicapa (2) Color espaces (1) Cómputo Aplicado (1) Digital images (1) Ecología computacional (1) Ecología informática (1) Espacios de color (1) Imágenes digitales (1) Maestría (1) Mapa de auto-organización (1) Matlab (1) Multilayer perceptron (1) Probabilistic neural network (1) Red neuronal probabilística (1) Mais... Tipo do documento Info:eu-repo/semantics/article (1) Ano 2013 (1) 2009 (1) País Colombia (1) Mexico (1) Idioma Espanhol (2)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última MODELACIÓN DE LA ESTRUCTURA JERÁRQUICA DE MACROINVERTEBRADOS BENTÓNICOS A TRAVÉS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES 37 RICO,CLAUDIA; PAREDES,MAYERLY; FERNáNDEZ,NELSON. 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... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Ecología computacional; Ecología informática; Mapa de auto-organización; Perceptrón multicapa; Matlab. Ano: 2009 URL: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-548X2009000300006 Evaluación del desempeño de dos modelos de redes neuronales artificiales para clasificar flores de Petunia spp con base en color. 32 Castillo Loaiza, Marcela. En esta investigación se presenta la comparación en el desempeño de dos modelos de redes neuronales artificiales, el modelo perceptrón multicapa (MLP, por sus siglas en inglés Multilayer Perceptron) y la red neuronal probabilística (PNN, por sus siglas en inglés Probabilistic Neural Network) para clasificar imágenes digitales de flores de dos variedades de Petunia con base en diferentes espacios de color. Las variedades son Petunia multiflora (varios colores) y Petunia púrpura (un color de flor). Los datos de entrada se obtuvieron a partir de muestras de imagen correspondientes a áreas de flor, hoja y fondo. Cada pixel de las muestras de imagen se transformaron a los espacios de color RGB, LCH y CIE Lab y se asociaron tres clases para la variedad púrpura... Palavras-chave: Red neuronal probabilística; Perceptrón multicapa; Imágenes digitales; Espacios de color; Probabilistic neural network; Multilayer perceptron; Digital images; Color espaces; Cómputo Aplicado; Maestría. Ano: 2013 URL: http://hdl.handle.net/10521/2130 Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última

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