Results 11 to 20 of about 59,195 (229)

Identificación de sistemas dinámicos utilizando redes neuronales RBF

Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 2007
La identificación de sistemas complejos y no-lineales ocupa un lugar importante en las arquitecturas de neurocontrol, como por ejemplo el control inverso, control adaptativo directo e indirecto, etc. Es habitual en esos enfoques utilizar redes neuronales “feedforward” con memoria en la entrada (Tapped Delay) o bien redes recurrentes (modelos de Elman o
Gachet Páez, Diego, Valverde Gil, Ricardo   +1 more
openaire   +7 more sources

RFIDeep: Unfolding the potential of deep learning for radio‐frequency identification

Methods in Ecology and Evolution, Volume 14, Issue 11, Page 2814-2826, November 2023., 2023
Abstract Automatic monitoring of wildlife is becoming a critical tool in the field of ecology. In particular, Radio‐Frequency IDentification (RFID) is now a widespread technology to assess the phenology, breeding and survival of many species. While RFID produces massive datasets, no established fast and accurate methods are yet available for this type ...
Gaël Bardon, Robin Cristofari, Alexander Winterl, Téo Barracho, Marine Benoiste, Claire Ceresa, Nicolas Chatelain, Julien Courtecuisse, Flávia A. N. Fernandes, Michel Gauthier‐Clerc, Jean‐Paul Gendner, Yves Handrich, Aymeric Houstin, Adélie Krellenstein, Nicolas Lecomte, Charles‐Edouard Salmon, Emiliano Trucchi, Benoit Vallas, Emily M. Wong, Daniel P. Zitterbart, Céline Le Bohec   +20 more
wiley   +1 more source

Oscillating neural circuits: Phase, amplitude, and the complex normal distribution

Canadian Journal of Statistics, Volume 51, Issue 3, Page 824-851, September 2023., 2023
Abstract Multiple oscillating time series are typically analyzed in the frequency domain, where coherence is usually said to represent the magnitude of the correlation between two signals at a particular frequency. The correlation being referenced is complex‐valued and is similar to the real‐valued Pearson correlation in some ways but not others.
Konrad N. Urban, Heejong Bong, Josue Orellana, Robert E. Kass   +3 more
wiley   +1 more source

Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen

JDDG: Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft, Volume 21, Issue 8, Page 863-871, August 2023., 2023
Zusammenfassung Hintergrund Dermatologische Erkrankungen sind in allen Bevölkerungsgruppen weit verbreitet. Das betroffene Körperteil ist für ihre Diagnose, Therapie und Forschung von Bedeutung. Die automatische Identifizierung der abgebildeten Körperteile in dermatologischen Krankheitsbildern könnte daher die klinische Versorgung verbessern, indem sie
Sebastian Sitaru, Talel Oueslati, Maximilian C Schielein, Johanna Weis, Robert Kaczmarczyk, Daniel Rueckert, Tilo Biedermann, Alexander Zink   +7 more
wiley   +1 more source

Application of a deep learning image classifier for identification of Amazonian fishes

Ecology and Evolution, Volume 13, Issue 5, May 2023., 2023
To address the growing prevalence of large ecological datasets combined with a need for rapid species identification tools, we describe a novel application of a computer vision model, which is built to rapidly identify Amazonian fishes from captured image data.
Alexander J. Robillard, Michael G. Trizna, Morgan Ruiz‐Tafur, Edgard Leonardo Dávila Panduro, C. David de Santana, Alexander E. White, Rebecca B. Dikow, Jessica L. Deichmann   +7 more
wiley   +1 more source

A comparative study on deep‐learning methods for dense image matching of multi‐angle and multi‐date remote sensing stereo‐images

The Photogrammetric Record, Volume 37, Issue 180, Page 385-409, December 2022., 2022
Among all stereo matching methods End‐to‐End (E2E) learning methods show that they can achieve the lowest and most frequent minimum errors, however, their performance drastically changes across different test‐sites, which indicates poor generalisation capabilities.
Hessah Albanwan, Rongjun Qin
wiley   +1 more source

MEJORA DE PROCESOS UTILIZANDO RESPUESTAS CUALITATIVAS MEDIANTE EL USO DE REDES NEURONALES

Industrial Data, 2005
La aplicación de Redes Neuronales en problemas de optimización de parámetros para mejora de procesos en los que las respuestas de calidad son cualitativas, es el tema de esta investigación.
Juan Cevallos Ampuero, Roberto Eyzaguirre Tejada   +1 more
doaj   +1 more source

Ensamble de redes neuronales artificiales ponderado mediante características operativas para el pronóstico de la insuficiencia cardiaca aguda

Revista Colombiana de Cardiología, 2023
Introducción: La insuficiencia cardíaca es una condición común, progresiva y potencialmente mortal cuyo riesgo suele sobreestimarse. Se requieren herramientas eficaces para discriminar el riesgo, por lo que se entrenó un sistema basado en el ensamble de ...
John J. Sprockel, Andrés Fandiño, Walter G. Chaves, Christian O. Benavides, Juan J. Diaztagle   +4 more
doaj   +1 more source

Comparación entre redes neuronales artificiales y regresión múltiple para la predicción de la rugosidad superficial en el torneado en seco

Ingenius: Revista de Ciencia y Tecnología, 2018
Los métodos de regresión múltiple y redes neuronales artificiales son técnicas usadas en muchas aplicaciones de la industria. En este trabajo se utilizaron dos métodos de predicción: regresión múltiple y redes neuronales artificiales (perceptrón ...
Yoandrys Morales Tamayo, Yusimit Karina Zamora Hernández, Paco Jeovanni Vásquez Carrera, Mario Paúl Porras Vásconez, Joao Lázaro Bárzaga Quesada, Ringo John López Bustamante   +5 more
doaj   +1 more source

Las redes neuronales y la evaluación del riesgo de crédito [PDF]

, 2007
A pesar del escepticismo del mundo académico sobre los avances de la inteligencia artificial, las redes neuronales han abierto un campo de exploración bursátil que aún tiene mucho por investigar.
Fernández Castaño, Horacio, Pérez Ramírez, Fredy Ocaris   +1 more
core   +1 more source