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Datos del PFC [Volver]

Titulación
Z
Título
Análisis de Datos mediante Computación Neuronal
Autor
Francisco José Muñoz Luengo
Directores
Muñoz Perez, Jose
Requisitos
Conocimientos en Redes Neuronales y Análisis Estadístico de Datos
Descripción
En el Proyecto Fin de Carrera que se pretende realizar vamos a desarrollar un sistema basado en aprendizaje neuronal para realizar análisis de datos, estableciendo siempre como primer principio la minimización del riesgo empírico. En primer lugar, el sistema dispondrá de un módulo basado en un modelo neuronal que utiliza aprendizaje no supervisado y que permitirá determinar las componentes principales y las curvas principales. En segundo lugar, el sistema dispondrá de un módulo basado en un modelo neuronal que utiliza aprendizaje no supervisado y que permitirá agrupar los datos de entrada en clases o categorías (cluster), según una medida de similitud, de manera que en cada grupo se encuentren los datos más parecidos (cluster analysis). Cada grupo vendrá representado por su prototipo o vector de representación (centroide o mediode). Este módulo permitirá depurar los datos, es decir, eliminar aquellos datos atípicos que pueden distorsionar el estudio, pues formarán un cluster aislado con un solo elemento. Asimismo, el modulo realizará una agrupación basada particiones y la cuantificación vectorial de los datos. En tercer lugar, el sistema dispondrá de un módulo neuronal basado en aprendizaje supervisado que permitirá clasificar un nuevo dato en la clase o categoría a la que pertenece. Dicho modelo se construye mediante aprendizaje supervisado utilizando un conjunto de datos de entrenamiento de los que se conoce perfectamente la clase a la que pertenecen, determinando una regla de decisión óptima (regla de Bayes), es decir, minimiza las probabilidades de clasificación incorrecta (riesgo de Bayes). Finalmente, el sistema tiene un módulo basado en un modelo neuronal con aprendizaje supervisado que permite la predicción (generalización) utilizando también un conjunto de datos de entrenamiento y como primer principio la minimización de error cuadrático medio. Dicho sistema construirá la curva de regresión que relaciona las variables explicativas o independientes con la variable dependiente o predictiva.
Otros
Fecha
24/01/03
Fecha lectura
30/09/03
Url
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