000			02227nam a2200325 i 4500
999			_c32834 _d32835
003			CO-SiCUC
005			20181218190341.0
008			091006s2007 ck a gr 000 0 spa d
020			_a9781978319974
040			_aCO-SiCUC _bspa _cCO-SiCUC _erda
041	0		_aspa
082	0	4	_a006.32 _bP438 2018 _222
100	1		_4aut _aPérez López, César _eautor _913359
245	1	0	_aRedes neuronales a través de ejemplos. aplicaciones con MATLAB / _cCésar Pérez López.
264		1	_aEstados Unidos : _b[CreateSpace Independent Publishing Platform], _c[2017].
300			_a156 páginas : _bilustraciones ; _c25 cm
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _asin mediación _bn
338			_2rdacarrier _avolumen _bnc
504			_aIncluye bibliografía.
505	0		_aCapítulo 1. Redes neuronales -- Capítulo 2. Redes neuronales con MATLAB -- Capítulo 3. Ajuste de datos con redes neuronales -- Capítulo 4. Reconocimiento de patrones con una red neuronal -- Capítulo 5. Análisis Clúster con una red SELF-ORGANIZING MAP (SOM) -- Capítulo 6. Predicción de series temporales y modelización con redes naurales -- Capítulo 7. BIG DATA y redes neurales. La computación paralela en MATLAB -- Capítulo 8. TOOLBOX de redes neurales y conjuntos de datos de ejemplo.
520			_aPodemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la información altamente interconectados, que son capaces de aprender con la información que se les alimenta. La principal característica de esta nueva tecnología de redes neuronales es que puede aplicarse a gran numero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos teóricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis y filtrado de señales, clasificación, discriminación, análisis financiero, predicción dinámica, etc _cEl texto.
590			_aIngeniería de Sistemas
650	0	4	_aConsumo de energía _xMedición. _933092
650	0	4	_aInteligencia artificial. _917726
650	0	4	_aLógica difusa. _933093
650	0	4	_aMATLAB (Programa para computador) _xAplicaciones. _933094
650	0	4	_aRedes neurales (Informática). _933095
942			_2ddc _cBK