REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Enviado por cisko • 26 de Noviembre de 2013 • 844 Palabras (4 Páginas) • 385 Visitas
APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Áreas de aplicación de las RNA o ANN.
SON LAS SIGUIENTES:
• Análisis y Procesado de señales
• Reconocimiento de Imágenes
• Control de Procesos
• Filtrado de ruido
• Robótica
• Procesado del Lenguaje
• Diagnósticos médicos
• Otros.
Conversión Texto a Voz: La conversión texto-voz consiste en cambiar los símbolos gráficos de un texto en lenguaje hablado. El sistema de computación neuronal presentado por Sejnowski y Rosemberg, el sistema llamado. NetTalk, convierte texto en fonemas y con la ayuda de un sintetizador de voz (Dectalk) genera voz a partir de un texto escrito.
La ventaja que ofrece la computación neuronal frente a las tecnologías tradicionales en la conversión texto-voz es la propiedad de eliminar la necesidad de programar un complejo conjunto de reglas de pronunciación en el ordenador. A pesar de que el sistema NetTalk ofrece un buen comportamiento, la computación neuronal para este tipo de aplicación abre posibilidades de investigación y expectativas de desarrollo comercial.
Procesado Natural del Lenguaje: incluye el estudio de cómo se construyen las reglas del lenguaje. Los científicos del conocimiento Rumelhart y McClelland han integrado una red neuronal de proceso natural del lenguaje. El sistema realizado ha aprendido el tiempo verbal PASS TENSE de los verbos en inglés. Las características propias de la computación neuronal como la capacidad de generalizar a partir de datos incompletos y la capacidad de abstraer, permiten al sistema generar buenos pronósticos para verbos nuevos o verbos desconocidos.
Compresión de Imágenes: la compresión de imágenes es la transformación de los datos de una imagen a una representación diferente que requiera menos memoria o que se pueda reconstruir una imagen imperceptible. Cottrel, Munro y Zisper de la Universidad de San Diego y Pisttburgh han diseñado un sistema de compresión de imágenes utilizando una red neuronal con un factor de compresión de 8:1.
Reconocimiento de Caracteres: es el proceso de interpretación visual y de clasificación de símbolos. Los investigadores de Nestor, Inc. han desarrollado un sistema de computación neuronal que tras el entrenamiento con un conjunto de tipos de caracteres de letras, es capaz de interpretar un tipo de carácter o letra que no haya visto con anterioridad.
Reconocimiento de Patrones en Imágenes: una aplicación típica es la clasificación de objetivos detectados por un sonar. Existen varias ANN basadas en la popular Backpropagation cuyo comportamiento es comparable con el de los operadores humanos. Otra aplicación normal es la inspección industrial.
Problemas de Combinatoria: en este tipo de problemas la solución mediante cálculo tradicional requiere
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