996 resultados para Redes neurales
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Tesis (Maestro en ciencias de la ingeniería elécrica con especialidad en control) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 1998
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Tesis (Maestro en Ciencias de la Administración con Especialidad en Sistemas) UANL, 1998
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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con especialidad en Potencia) UANL, 1998
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Tesis ( Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Potencia) - U.A.N.L., 2002
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Tesis (Doctor en Ing. Eléctrica) U.A.N.L.
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Tesis (Doctor en Ingeniería con Especialidad en Ingeniería de Sistemas) UANL, 2001.
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Tesis (Maestría en Ciencias con Acentuación en Cognición y Educación)
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Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica, con especialidad en Control). U. A. N. L.
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Este documento analiza el comportamiento de la tasa de cambio del peso colombiano contra el dólar americano durante el periodo en el cual se mantuvo una banda monetaria (enero 1994-septiembre 1999). Se ofrece un análisis descriptivo del cual combina la implementación de la política monetaria, una descripción de la estructura de mercado y sus participantes, y finalmente la evolución del comportamiento de la tasa de cambio. Dado el hecho de que una relación lineal no es suficiente para explicar la evolución de la tasa de cambio nominal en términos de la oferta y demanda del sector real y las posiciones de cambio del sistema financiero, se utilizan técnicas de redes neurales con el fin de obtener algún poder explicativo sobre la no linealidad de las series de tiempo. Consecuentemente se ejecutan test estadísticos, entre ellos test de no linealidad, con el fin de analizar más a profundidad las propiedades de la información de las serie de rendimientos y se expande un análisis previo de un modelo estocástico con tres regímenes de volatilidad y reversión a la media.
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Resumen Introducción Una posible opción de tratamiento para el manejo del trastorno depresivo mayor (TDM) es la estimulación magnética transcraneal (EMT) que ha mostrado propiedades antidepresivas superiores al placebo con un buen perfil de seguridad. El objetivo del presente trabajo es determinar la reducción en la severidad del TDM y la proporción de eventos adversos (EA) en pacientes con TDM refractario y no refractario, posterior al uso de EMT administrada en monoterapia o tratamiento coadyuvante comparado con terapia farmacológica. Metodología Se planteó una pregunta PICOT de la cual se realizó una búsqueda sistemática de estudios clínicos en las bases de datos Medline, EMBASE y Cochrane. Dos investigadores en forma independiente realizaron la selección de artículos, evaluación de calidad con la herramienta de la colaboración Cochrane y extracción de datos. Se extrajeron datos de eficacia como tasa de respuesta, porcentaje de remisión, calidad de vida, diminución sintomática del trastorno depresivo mayor en la escala de Hamilton y capacidad funcional. Igualmente, proporción de pacientes con EA. Se realizó un meta-análisis de estas variables teniendo en cuenta la heterogeneidad. Resultados La presente revisión sistemática incluyó 26 estudios clínicos aleatorizados de baja calidad metodológica mostrando que la EMT presentó una eficacia superior cuando es usada como coadyuvante a las terapias con que venían siendo tratados los pacientes con TDM refractario y no refractario en los desenlaces de tasa de respuesta y porcentaje de remisión. En el caso de intervenciones farmacológicas específicas, la EMT presento eficacia similar, tanto en terapia coadyuvante como en monoterapia comparado con las intervenciones farmacológicas. En cuanto a seguridad, la EMT presenta un buen perfil de seguridad debido a que en todos los escenarios estudiados los EA fueron no serios y baja frecuencia Conclusiones La evidencia disponible sugiere que la EMT mostró ser efectivo y seguro para el manejo del TDM refractario y no refractario. Sin embargo, la evidencia es débil por lo tanto se necesita mayor investigación clínica que soporte su uso.
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La selección de centros de mecanizado de alta velocidad es un proceso complejo que requiere de mucha experiencia, puesto que en él intervienen un gran número de variables, tanto tecnológicas como económicas. Existen metodologías orientadas a seleccionar el centro de mecanizado óptimo, considerando únicamente una de estas dos tipologías de variables, sin embargo, esta tesis propone una metodología que contempla ambos tipos. Para ello se identifican las variables que tienen mayor influencia sobre los resultados del proceso de mecanizado, tanto desde un punto de vista de calidad de las piezas fabricadas como de la economía de la fabricación, y se propone un modelo de selección basado en los resultados de un trabajo experimental realizado sobre piezas de aluminio. Dicho modelo se implementa mediante redes neurales, cuyo entrenamiento se realiza en base a los resultados del trabajo experimental mencionado.
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Modelo de predicción de la geometría final de una pieza de chapa, radio y ángulo de doblado final, producida mediante un proceso de doblado al aire.
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In this work, we perform a first approach to emotion recognition from EEG single channel signals extracted in four (4) mother-child dyads experiment in developmental psychology -- Single channel EEG signals are analyzed and processed using several window sizes by performing a statistical analysis over features in the time and frequency domains -- Finally, a neural network obtained an average accuracy rate of 99% of classification in two emotional states such as happiness and sadness
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We propose a study of the mathematical properties of voice as an audio signal -- This work includes signals in which the channel conditions are not ideal for emotion recognition -- Multiresolution analysis- discrete wavelet transform – was performed through the use of Daubechies Wavelet Family (Db1-Haar, Db6, Db8, Db10) allowing the decomposition of the initial audio signal into sets of coefficients on which a set of features was extracted and analyzed statistically in order to differentiate emotional states -- ANNs proved to be a system that allows an appropriate classification of such states -- This study shows that the extracted features using wavelet decomposition are enough to analyze and extract emotional content in audio signals presenting a high accuracy rate in classification of emotional states without the need to use other kinds of classical frequency-time features -- Accordingly, this paper seeks to characterize mathematically the six basic emotions in humans: boredom, disgust, happiness, anxiety, anger and sadness, also included the neutrality, for a total of seven states to identify
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Tesis de Maestria en Psicologia