• Título:  HUMANN; UNA NUEVA RED NEURONAL ARTIFICIAL ADAPTATIVA, NO SUPERVISADA, MODULAR Y JERÁRQUICA. APLICACIONES EN NEUROCIENCIA Y MEDIOAMBIENTE
• Autor:  GARCÍA BÁEZ, PATRICIO
• Universidad:  Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
• Departamento:  Informática y sistemas
• Fecha de Lectura:  26/09/2005
• Programa de doctorado:  COMPUTACIÓN NEURONAL EN SISTEMAS NATURALES Y ARTIFICIALES
• Dirección: 
  • SUÁREZ ARAUJO CARMEN PAZ    (Director)
• Tribunal: 
  • MORENO DÍAZ, ROBERTO    (presidente)
  • GONZÁLEZ RODRÍGUEZ, MANUEL    (secretario)
  • PROCHAZKA, ALES    (vocal)
  • MUÑOZ PÉREZ, JOSÉ    (vocal)
  • Perez de Diego, Rebeca    (vocal)
• Descriptores: 
  • MATEMATICAS
  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES
  • INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  • TECNOLOGIA MEDICA
  • TECNOLOGIA DE LOS ORDENADORES
  • SISTEMAS EN TIEMPO REAL
  • CIENCIAS TECNOLOGICAS
• Localización:  BIBLIOTECA GENERAL CAMPUS UNIVERSITARIO DE TAFIRA 35017 LAS PALMAS DE GRAN CANARIA
• Resumen:
  Uno de los grandes temas que ha centrado el interés de muchos investigadores a lo largo de todos los tiempos ha sido el conocimiento de la función/estructura del cerebro y su estilo de computación. Otro gran reto es, apoyándose en los conocimientos anteriores, obtener sistemas artificiales con habilidades propias del cerebro. A raíz del enorme aumento de la disponibilidad de información que se ha producido con el desarrollo de la llamada sociedad de las Tecnologías de la Información y el Conocimiento (TIC), han aparecido multitud de nuevos problemas. El proceso de la ingente cantidad de datos que esta sociedad genera, se ha convertido en un reto de enormes proporciones que hace necesario el diseño de nuevos sistema inteligentes capaces de procesar e interpretar dichos datos sin casi tener conocimiento sobre las cualidades que presentan. Esto nos dirige hacía sistemas con carácter auto-órganizativo para dotarios de la mayor capacidad automática. Pensamos que el enfoque más adecuado ante el problema planteado será el que utilice aproximaciones basadas en computación neuronal. A pesar de las grandes ventajas que ésta presenta, en los últimos años la aparición de nuevas arquitectura neuronales generalistas, capaces de enfrentarse de forma eficaz y robusta a los re tos planteados, no ha sido determinante. Nuestras investigaciones han estado centrados principalmente, en proponer una solución original, eficaz y de alta potencialidad, a la problemática planteada, enmarcándose esta solución y el desarrollo de la misma, en el enfoque de computación neuronal. Esta tesis comprende los trabajos realizados para el diseño de una novedosa arquitectura neuronal adaptativa, modular, jerárquica, no-supervisada, denominada HUMANN. Esta red pretende cubrir el hueco existente dentro del campo aplicativo de la lcusterización basada en computación neuronal, así como los trabajos desarrollados para la validación de la misma en