Tesis profesional presentada por
Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería Electrónica. Departamento de Computación, Electrónica, Física e Innovación. Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla.
Jurado Calificador
Presidente: Dr. Juan Manuel Ramírez
Cortés
Secretario y Director: Dr. Vicente Alarcón
Aquino
Vocal: Dra. María del Pilar Gómez
Gil
Cholula, Puebla, México a 13 de diciembre de 2006.
Las redes neuronales artificiales de manera general son modelos computacionales que imitan la manera de procesar la información del cerebro humano. Una red neuronal artificial posee la importancia característica de "aprender de la experiencia" lo que le permite resolver problemas desde un punto de vista diferente al de las computadoras actuales. Asimismo, las wavelets son una nueva familia de funciones, las cuales combinan importantes propiesdades, tales como localización en tiempo y frecuencia, otogonalidad y soporte compacto. El análisis a...
García Treviño, E. S. 2006. Modelos de Redes Neuronales basadas en Wavelets aplicados en la Predicción y Aproximación de Series de Tiempo Caóticas. Tesis Maestría. Ciencias con Especialidad en Ingeniería Electrónica. Departamento de Computación, Electrónica, Física e Innovación, Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla. Diciembre. Derechos Reservados © 2006.