dc.contributorMaguiña Pérez, Rolando Alberto
dc.creatorSarmiento Quistán, Gerardo
dc.creatorVillarreal Bazalar, Marianella Isabel
dc.date.accessioned2021-01-19T22:59:22Z
dc.date.accessioned2022-10-27T13:46:02Z
dc.date.available2021-01-19T22:59:22Z
dc.date.available2022-10-27T13:46:02Z
dc.date.created2021-01-19T22:59:22Z
dc.date.issued2007
dc.identifierSarmiento, G. & Villarreal, M. (2007). Reconocimiento de caracteres mediante perceptrón multicapa. Tesina para el título profesional de Ingeniero de Sistemas. Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12672/15833
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4885447
dc.description.abstractMuestra un sistema con la característica de poder "aprender", mediante el uso de una Red Neuronal Artificial, patrones que representen las posibles variaciones de la forma de los caracteres impresos que pueden aparecer en los documentos para, en el futuro y con la misma red, poder "reconocerlos" y realizar la conversión del texto impreso a texto almacenado en un archivo ASCII. Se hace uso de las Redes Neuronales Artificiales (R.N.A.) ya que es considerada una de las herramientas más adecuadas para el procesamiento de información con un significativo número de entradas y donde existe dificultad para resolver, con la eficiencia deseada, problemas como los de aprendizaje. Dentro del campo de las R.N.A. existen diferentes técnicas para resolver distintos problemas; en el siguiente trabajo se muestra el más representativo llamado Perceptrón Multicapa.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.publisherPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSM
dc.subjectRedes neuronales (Neurobiología)
dc.subjectRedes neuronales (Computación)
dc.subjectSistemas de reconocimiento de modelos
dc.subjectPerceptrones
dc.titleReconocimiento de caracteres mediante perceptrón multicapa
dc.typeTesis


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