MODELO NEURO-DIFUSO CON APRENDIZAJE AUTO-ORGANIZATIVO

Thesis
MODELO NEURO-DIFUSO CON APRENDIZAJE AUTO-ORGANIZATIVO

dc.contributor.advisor	ALLENDE OLIVARES, HÉCTOR
dc.contributor.author	ALLENDE CID, HECTOR GABRIEL
dc.contributor.department	Universidad Técnica Federico Santa María. UTFSM. Casa Central
dc.contributor.other	CASTRO VALDEBENITO, CARLOS MIGUEL
dc.date.accessioned	2024-11-01T13:08:44Z
dc.date.available	2024-11-01T13:08:44Z
dc.date.issued	2009
dc.description	Digitalizada desde la versión papel
dc.description.abstract	[Resumen del autor] En esta tesis se presentan 2 nuevos algoritmos en el marco de los modelos neuro-difusos. El primer algoritmo proporciona al modelo la capacidad de auto-organización de su arquitectura, mediante la incorporación de operadores de crecimi
dc.description.degree	INGENIERO CIVIL INFORMÁTICO	es_CL
dc.format.medium	Papel/Digitalizada
dc.identifier.barcode	3560900182967
dc.identifier.uri	https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/69637
dc.language.iso	es
dc.publisher	Universidad Técnica Federico Santa María
dc.rights.accessRights	B - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.source.uri	http://www.usm.cl
dc.subject	ALGORITMOS PARA COMPUTADOR
dc.subject	FENOMENOS DINAMICOS
dc.title	MODELO NEURO-DIFUSO CON APRENDIZAJE AUTO-ORGANIZATIVO
dc.type	Tesis de Pregrado	es_CL
dspace.entity.type	Tesis
usm.campus.sede	BC

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