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Tipo: materialTypeLabelLibro - General
Ubicación Física: 006.3 / P792 2010

Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería /

Autor: Ponce Cruz, Pedro.
Pié de imprenta: México : Alfaomega, 2010.
Descripción: 348 páginas ; ilustraciones, gráficas ; 17 x 24 cm.
ISBN: 9789587781243.
Tema(s):
Contenido: 1. Inteligencia artificial. Antecedentes de la inteligencia artificial. ramas que componen la inteligencia artificial. Redes neurales artificiales. Algoritmos genéticos. Resumen. Ejemplos aplicaciones. 2. Lógica difusa. Introducción. Conceptos de la lógica booleana y difusa. Lógica booleana. Lógica difusa. Principios de extensión. Números difusos. Relaciones nítidas y difusas. Controladores difusos. Algoritmo del razonamiento. Ejemplo sistema difuso sugeno. Ejemplo de motor DC. Ejemplo de sistema de 2 entradas. Métodos de inferencia. Agrupamientos difusos. Programas básicos en MATLAB. Saturación. Hombro. Triangular. Trapezoidal. Sigmoidal. Clusters difusos y sistema sugeno. Calculadora difusa MATLAB. 3. Redes neurales artificiales. Redes neurales biológicas. Modelos de neuronas. Aplicaciones de las redes neurales artificales (RNA). Definición de una red neuronal artificial. Definición de una red neuronal artificial. Funciones de activación. Topologías de las redes neuronales. Entrenamiento de las redes neurales. Redes de una capa. Adaline (Adaptive Linear Neuron). Redes multicapa. Diseño de filtros fir con redes neurales artificiales. Ejemplo reconocimiento de letras empleando entrenamiento de retropropagación del error. Redes autoorganizables. Tipología de redes neuronales empleadas para la clasificación, predicción y reconocimiento de patrones. Ejemplo de un sistema ANFIS y difuso para el modelado de máquinas de corriente alterna, en un esquema de control vectorial. Aproximador neuro-difuso con clusters y redes neurales trigonométricas. 4. Algoritmos genéticos. Charles Darwin y la teoría de la evolución. Algoritmos genéticos. 5. Ejemplo de AG en MATLAB. determinar la impedancia necesaria de un componente para que un circuito AC le transfiera la máxima potencia de energía. Algoritmos genéticos. Algoritmo genético básico convencional binario. Algoritmo generación de nuevos individuos mediante operaciones de cruz y mutación. Algoritmos de selección proporcional o ruleta. Archivos M de MATLAB para el algoritmo. Main. Función objetivo. Eval. EACH. Convertir BIT2NUM. Next population.
Resumen:

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Libro - General Libro - General Biblioteca UCATOLICA
Carrera 13
Colección General 006.3/P792/2010 (Browse shelf) Ej. 1 Available 60901
Libro - General Libro - General Biblioteca UCATOLICA
Carrera 13
Colección General 006.3/P792/2010 (Browse shelf) Ej. 2 Available (Acceso Libre) 60902

1. Inteligencia artificial. Antecedentes de la inteligencia artificial. ramas que componen la inteligencia artificial. Redes neurales artificiales. Algoritmos genéticos. Resumen. Ejemplos aplicaciones. 2. Lógica difusa. Introducción. Conceptos de la lógica booleana y difusa. Lógica booleana. Lógica difusa. Principios de extensión. Números difusos. Relaciones nítidas y difusas. Controladores difusos. Algoritmo del razonamiento. Ejemplo sistema difuso sugeno. Ejemplo de motor DC. Ejemplo de sistema de 2 entradas. Métodos de inferencia. Agrupamientos difusos. Programas básicos en MATLAB. Saturación. Hombro. Triangular. Trapezoidal. Sigmoidal. Clusters difusos y sistema sugeno. Calculadora difusa MATLAB. 3. Redes neurales artificiales. Redes neurales biológicas. Modelos de neuronas. Aplicaciones de las redes neurales artificales (RNA). Definición de una red neuronal artificial. Definición de una red neuronal artificial. Funciones de activación. Topologías de las redes neuronales. Entrenamiento de las redes neurales. Redes de una capa. Adaline (Adaptive Linear Neuron). Redes multicapa. Diseño de filtros fir con redes neurales artificiales. Ejemplo reconocimiento de letras empleando entrenamiento de retropropagación del error. Redes autoorganizables. Tipología de redes neuronales empleadas para la clasificación, predicción y reconocimiento de patrones. Ejemplo de un sistema ANFIS y difuso para el modelado de máquinas de corriente alterna, en un esquema de control vectorial. Aproximador neuro-difuso con clusters y redes neurales trigonométricas. 4. Algoritmos genéticos. Charles Darwin y la teoría de la evolución. Algoritmos genéticos. 5. Ejemplo de AG en MATLAB. determinar la impedancia necesaria de un componente para que un circuito AC le transfiera la máxima potencia de energía. Algoritmos genéticos. Algoritmo genético básico convencional binario. Algoritmo generación de nuevos individuos mediante operaciones de cruz y mutación. Algoritmos de selección proporcional o ruleta. Archivos M de MATLAB para el algoritmo. Main. Función objetivo. Eval. EACH. Convertir BIT2NUM. Next population.

Industrial

Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplea en ingeniería; está dirigida a profesores, alumnos y profesionales de las diversas ramas de la tecnología, que buscan entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable. Presenta gráficas, ilustraciones y numerosos ejemplos desarrollados en MATLAB, que permiten una mejor comprensión de los expuesto.

Aprenda la teoría que sustenta a la lógica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos genéticos. La aplicación de la IA para el desarrollo de sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de modelos, aprendizaje de las máquinas, incertidumbre y lógica difusa, robótica, automatización y control.

Conozca como adecuar la solución de diferentes problemas de ingeniería. Cómo emplear MATLAB y Simulink para elaborar el diseño de sistema de IA.

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