Capítulo 4. Implementación de la transformada de distancia con un perceptrón multicapa en matlab- Perceptrón Multicapa para Reconocimiento de Objetos sobre Planos - Departamento de Ingeniería Electrónica.Report as inadecuate




Capítulo 4. Implementación de la transformada de distancia con un perceptrón multicapa en matlab- Perceptrón Multicapa para Reconocimiento de Objetos sobre Planos - Departamento de Ingeniería Electrónica. - Download this document for free, or read online. Document in PDF available to download.

Capítulo 4. Implementación de la transformada de distancia con un perceptrón multicapa en matlab- Perceptrón Multicapa para Reconocimiento de Objetos sobre Planos - Departamento de Ingeniería Electrónica. - Licenciatura en Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones. - Escuela de Ingeniería - Universidad de las Américas Puebla.

Author: Rodríguez Ponce, Héctor Uriel

Source: http://catarina.udlap.mx/


Teaser



CAPÍTULO 4 IMPLEMENTACIÓN DE LA TRANSFORMADA DE DISTANCIA CON UN PERCEPTRÓN MULTICAPA EN MATLAB 4.1 Matlab Matlab ha demostrado ser un programa de desarrollo muy completo en distintas áreas, más que nada en las tecnológicas.
Contiene un ambiente de programación similar a C y Java, incluso permite la programación y depuración en estos lenguajes, además de incluir una gran variedad de toolboxes que son programas ya desarrollados que facilitan y ahorran la programación al incluir un sin fin de aplicaciones, entre ellas las redes neuronales y el procesamiento de imágenes [8, 9, 13]. Matlab ya trae consigo funciones de redes neuronales en su Neural Network Toolbox e incluso cuenta con una interfaz gráfica que facilita ampliamente el diseño de redes neuronales.
Al usar esta toolbox ya no hay que preocuparse por hacer el programa de una red neuronal, sólo hay que contar con los patterns, las características de la red (número de entradas-salidas, rango de valores entradas-salidas, capas ocultas y número de neuronas, funciones de activación), el algoritmo de entrenamiento y los parámetros de entrenamiento (MSE, α, η, µ) [8].
Para llamar a la interfaz gráfica de redes neuronales se ejecuta el comando nntool en la ventana principal de Matlab [8].
La Figura 4.1 muestra la ventana principal de la interfaz gráfica de redes neuronales. 38 Figura 4.1.
Ventana principal de la interfaz gráfica de redes neuronales. La interfaz gráfica de redes neuronales permite diseñar redes, visualizarlas, entrenarlas, simularlas, y más opciones muy fácilmente, sólo hay que definir los patterns (inputs-targets), la red (número de entradas-salidas, capas ocultas y número de neuronas por capa), y cambiar a nuestra conveniencia algunos parámetros que trae por default para cada tipo de red.
Una explicación más amplia sobre el uso de esta interfaz viene en el menú help de la ventana principal de Matlab. Una vez que están definidos todos los aspectos neces...






Related documents