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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorMa. Teresa García Álvarezes_ES
dc.creatorGabriela Jiménez Montoyaes_ES
dc.date2007-05-
dc.date.accessioned2017-07-20T17:53:53Z-
dc.date.available2017-07-20T17:53:53Z-
dc.date.issued2007-05-
dc.identifier3149 - RI002192.pdfes_ES
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/6039-
dc.descriptionUna de las diversas técnicas que emplea la Inteligencia Artificial para conseguir un comportamiento inteligente de forma artificial, son las llamadas redes neuronales. En la actualidad las redes neuronales se utilizan en la investigación y la industria, debido sus modelos artificiales y simplificados del cerebro humano capaces de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Sin embargo, los modelos modernos de cómputo no procesan de manera aceptable estos modelos artificiales, debido a esto se proponen la construcción de arquitecturas de entornos distribuidos con el uso de componentes middleware basados en los estándares COMIDCOM, Java RMI, o CORBA. Los sistemas desarrollados con estas tecnologías adquieren parámetros que hoy en día son importantes en el desarrollo de diversas aplicaciones dentro de la inteligencia artificial para el proceso de aprendizaje. Entre otras cosas los sistemas pueden reconfigurarse fácilmente, obtienen una alta escalabilidad y se convierten en sistemas dinámicos, flexibles y abiertos en el uso de tecnologías de software. En este trabajo de tesis se presenta el diseño y desarrollo de una red neurona1 distribuida basada en el Perceptor de Rosenblat de tres capas con alimentación hacia adelante utilizando el estándar de CORBA, para el reconocimiento de los dígitos manuscritos de la base de datos MNIST. El funcionamiento del sistema se crea en un entorno uní arquitectural utilizando el sistema operativo Windows XP, el lenguaje de programación C++, y el middleware VisiBroker. El diseño de las interfaces del sistema distribuido contempla el contenido de los dos conceptos en el modelo de comunicación de los sistemas distribuidos, cliente y servidor. El servidor realiza las funciones de la capa de reacción y los clientes las funciones de la capa asociativa de las dos capas de las tres que componen el Perceptron de Rosenblat. Finalmente se presentan diferentes pruebas al sistema y se explican gráficas de tiempos y resultados de aprendizaje.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectDistribuidoes_ES
dc.subjectSistemases_ES
dc.subjectRedeses_ES
dc.titleAnálisis y desarrollo de una red neuronal distribuidaes_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameIngeniería en Computaciónes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Colección: Ingeniería en Computación

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