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dc.date.accessioned 2012-10-10T15:07:49Z
dc.date.available 2012-10-10T15:07:49Z
dc.date.issued 1999
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22213
dc.description.abstract El presente trabajo aborda la posible resolución de un problema de interés para varias disciplinas. entre las cuales se encuentra la fisica., dentro del marco de las redes neuronales. El problema a resolver. trata de la obtención de fuentes emisoras encerradas dentro de una región acotada circular del plano; sabiendo que el efecto de las fuentes sobre los sensores colocados en la curva frontera de la región es escalar, aditivo. y que se obtiene respecto de la magnitud de la fuente con una ley que va proporcional a la intensidad de esta e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia. Para dicha resolución implementamos tres soluciones a partir del concepto de redes neuronales. La primera solución está basada en el aprendizaje competitivo. Con esta implementación logramos resolver el problema para dos fuentes, calculando tanto la posición como la intensidad de la misma. La segunda solución consiste en un perceptrón bícapa entrenado mediante back propagatíon. La red implementa el modelo directo del problema., de forma tal que sus pesos representan las posiciones e intensidades de las fuentes. El entrenamiento obtiene como resultado estas incógnitas. En la tercera solución implementamos un dispositivo que combina el ajuste competitivo de posiciones, con el ajuste de intensidades mediante un perceptrón. El perceptrón se ubica en capa de salida con función de activación lineal. La combinación de ambas redes (la competitiva y el perceptron) fue realizada según lo implementado en la primera solución, y ejecutando alternativamente una época de cada red, en donde las entradas del perceptrón serían los pesos de las unidades, ajustados por el inverso de su distancia a cada sensor. El problema así descripto, queda resuelto si logramos encontrar la magnitud y la posición de cada una de las fuentes encerradas, esto es conocer tres números para cada fuente. Vale señalar que la cantidad de fuentes. en principio, también es desconocida. Por esta razón en cada solución propuesta se realiza un sondeo con distintas cantidades de fuentes para conocer el alcance de la solución. es
dc.language es es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject fuentes de emisión es
dc.subject sensores perimetrales es
dc.title Detección de fuentes de emisión a partir de sensores perimetrales es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Blazek, J. E. es
sedici.creator.person Lonbardi, C. es
sedici.creator.person Vetere, E. es
sedici.description.note Eje: Redes y sistemas inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 1999-05 es
sedici.relation.event I Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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