Desarrollo de una red neuronal híbrida para la clasificación de registros sísmicos / Juan Antonio Mendoza Camberos.
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Detalles de publicación: Ensenada, Baja California, 2005Descripción: x, 85 p. : il. (algunas a col.) ; 28 cmTema(s): Redes neuronales (Ciencias computacionales) | Ingeniería -- TesisClasificación LoC:QA76.87 | M49 2005Recursos en línea: Tesis digital
Nota de disertación: Tesis (Licenciatura)--Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Ensenada, 2005. Resumen: En este trabajo se describe el desarrollo de una red neuronal híbrida, la cual se basa en el paradigma ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), combinando lógica difusa con redes neuronales aplicada a la clasificación de registros sísmicos.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis Reserva Absoluta | Biblioteca Central Ensenada | Colección de Tesis | QA76.87 M49 2005 (Browse shelf(Abre debajo)) | 3 | No para préstamo | ENS044411 |
Tesis (Licenciatura)--Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Ensenada, 2005.
Incluye referencias bibliográficas.
En este trabajo se describe el desarrollo de una red neuronal híbrida, la cual se basa en el paradigma ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), combinando lógica difusa con redes neuronales aplicada a la clasificación de registros sísmicos.
