Resumen

VEGA, J.J; REYNOSO, R  y  CARRILLO CALVET, H. Learning limits of an artificial neural network. Rev. mex. fis. [online]. 2008, vol.54, suppl.1, pp.22-29. ISSN 0035-001X.

Los avances tecnológicos del hardware lo mismo que los nuevos paradigmas computacionales brindan la oportunidad de aplicar técnicas digitales al Análisis de Forma de Pulsos (PSA), lo cual requiere de recursos poderosos. En este trabajo, se presenta una aplicación de PSA basada en Redes Neuronales Artificiales (ANNs). Estos sistemas adaptivos ofrecen varias ventajas para estas tareas; sin embrago es necesario enfrentar los problemas particulares asociados a ellos como: la selección de la ley de aprendizaje y de la arquitectura de la ANN, los tamaños de los conjuntos de datos de entrenamiento y de validación, el sobreentrenamiento, el efecto del ruido sobre la habilidad para identificar patrones, etc. Se presentarán evidencias del efecto sobre el rendimiento de una ANN de retro-propagación como reconocedor de patrones del: tamaño del ruido que la señal de un espectrómetro de curva de Braga presenta así como del sobreentrenamiento. De hecho, estos dos efectos están relacionados.

Palabras llave : Redes neuronales; espectroscopía de curva de Braga; análisis digital de forma de pulsos; identificación de patrones.

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