Análisis del uso de las redes neuronales artificiales en el diseño de filtros antispam : una propuesta basada en arquitecturas neuronales no supervisadas

[ES]El spam, o correo no deseado enviado masivamente, es una amenaza que afecta al correo electrónico y otros medios de comunicación telemática. Su alto volumen de circulación genera pérdidas temporales y económicas considerables. Se presenta una solución a este problema: un sistema inteligente híbrido de filtrado antispam, basado en redes neuronales artificiales (RNA) no supervisadas. Consta de una etapa de preprocesado y de otra de procesado, basadas en distintos modelos de computación: programada (con 2 fases: manual y computacional) y neuronal (mediante mapas autoorganizados de Kohonen, SOM), respectivamente. Este sistema ha sido optimizado usando, como cuerpo de datos, ham de “Enron Email” y spam de dos fuentes diferentes. Se analiza la calidad y el rendimiento del mismo mediante diferentes métricas.

Aportaciones al control inverso con modelo de referencia basado en lógica borrosa, redes neuronales y algoritmos genéticos

Programa de doctorado: Ingeniería de Telecomunicación Avanzada.

Metodologías de diseño de redes neuronales sobre dispositivos digitales programables para el procesado de señales en tiempo real

Programa de doctorado: Cibernética y Telecomunicación

Estudios de predicción en series temporales de datos meteorológicos utilizando redes neuronales recurrentes

[ES] En los últimos años, en el campo de las energías renovables, la energía eólica ha sido una de las que mas se ha desarrollado e invertido. La importancia de las predicciones de viento radica en la ayuda que aportan para planificar y anticiparse a los valores futuros que afectarán al sistema, ayudando a gestionar la adquisición de los recursos necesarios con antelación suficiente. Recientemente se han desarrollado nuevas arquitecturas de redes recurrentes que resultan muy prometedoras para realizar predicción. En este trabajo se probará y experimentará con dichas arquitecturas para realizar distintas predicciones de la velocidad del viento en un horizonte de corto y muy corto plazo a partir de datos de series temporales de viento.

Utilización de redes neuronales recurrentes para el análisis de firmas

[EN]This grade project involves the study, design, implementation and test of an signature identification system using neural networks. Recurrent neural networks,also known as recursive neural networks, show a architectonic configuration that able output signals to be fed back to the same, or previous neurons. This feature can be used, as in this project, to build a system especialized on temporal pattern recognition, given that signatures can be seen as sequence of points in time.

Aplicación de redes neuronales para la resolución de problemas complejos de confiabilidad y riesgo

Programa de doctorado: Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería. La fecha de publicación es la fecha de lectura

Estudio computacional de la difusión del óxido nítrico y sus implicaciones en los procesos de comunicación y acoplamiento celular, aprendizaje y memoria : modelos y teorías

Programa de doctorado: Cibernética y Telecomunicaciones.

Capacidad de obtener beneficio de reglas técnicas de contratación basadas en algoritmos de minería de datos

Trabajo Fin de Grado de la doble titulación de Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresas.