Trabajo de grado - Pregrado
Implementación de un sistema de redes neuronales en MATLAB para la predicción del equilibrio líquido – vapor de mezclas Binarias selectas
Autor
Quintana Blanco, Asnaldo
Institución
Resumen
Tesis (Ingeniero Químico).-- Universidad de San Buenaventura, Facultad de Ingeniería, Arquitectura, Artes y Diseño, Programa de Ingeniería Química, 2015 Dentro de las técnicas de la inteligencia artificial se encuentran las Redes
Neuronales Artificiales, esta técnica emplea modelos computacionales que
semejan el funcionamiento de porciones del cerebro humano1. En este proyecto
se hará énfasis en redes neuronales artificiales para obtener un modelo que
relacione un conjunto de variables de salida con un conjunto de variables de
entrada.
Las Redes Neuronales Artificiales son muy utilizadas en diversos ámbitos de la
Ingeniería (ver apartado 2.1), puesto que permiten resolver problemas complejos.
Entre los que se destaca la capacidad de la Red Neuronal Artificial para predecir el
comportamiento de ciertos fenómenos a través de una serie temporal de datos o
valores, que muchas veces no es conveniente resolver utilizando técnicas de
regresión polinómica o lineal2. Esta técnica tiene la habilidad para aprender a
reconocer patrones basándose en ejemplos, a través de un proceso llamado
entrenamiento3.
La implementación de la Red Neuronal backpropagation se realizó mediante el
software MATLAB, el cual ofrece tres formas para trabajar en el ámbito de redes
neuronales las cuales se describen en el marco teórico. Vale resaltar que es muy
extenso la información sobre Redes Neuronales Artificiales, por tal razón se
compila la información haciendo énfasis en los puntos más relevantes.