Capacidade máxima do Percéptron num modelo para discriminar odores
Descripción del Articulo
Estudia una red neural artificial inspirada en un receptor probabilístico de un modelo de distribución de afinidades del olfato. Nuestro modelo consiste en N neuronas sensoriales cuyas salidas convergen en un solo elemento de procesamiento lineal. El objetivo del sistema es modelar la discriminación...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2000 |
| Institución: | Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| Repositorio: | Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| Lenguaje: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/927 |
| Enlace del recurso: | http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/647562 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Perceptrones Redes neurales (Computación) http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.06 |
| Sumario: | Estudia una red neural artificial inspirada en un receptor probabilístico de un modelo de distribución de afinidades del olfato. Nuestro modelo consiste en N neuronas sensoriales cuyas salidas convergen en un solo elemento de procesamiento lineal. El objetivo del sistema es modelar la discriminación de único olor de un gran número de olores de fondo dentro de un rango de concentraciones mostramos que esto es posible siempre que la concentración máxima no exceda un valor crítico. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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