Prototipo de sistema para la simulación y modelado de redes neuronales artificiales

Abstract

El presente trabajo de investigación titulado "Prototipo de Sistema para la Simulación y Modelado de Redes Neuronales Artificiales", trata de hacer que la máquina solucione problemas casi con la misma habilidad que lo hace un ser humano. El objetivo fue "Desarrollar un prototipo de sistema para la simulación y modelado de redes neuronales artificiales, el cual permite el reconocimiento óptico de caracteres, reconocimiento de patrones y predicción de series de tiempo; aplicando la técnica de la red de propagación hacia atrás (backpropagation). La hipótesis fue: La calidad y eficiencia del prototipo de sistema permitirá optimizar y ayudar en la simulación y modelamiento de redes neuronales artificiales. Para éste propósito se usó la metodología del Modelo Incremental, el cual combina elementos del modelo lineal secuencial con la filosofia interactiva de la construcción de prototipos. Las conclusiones a las que se arribaron fueron: 1. La arquitectura o topología de la red backpropagation es adecuada para modelar y simular redes neuronales artificiales, organizando en forma gráfica la disposición de las neuronas en la red formando redes multicapa (3 capas). 2. La implementación del prototipo de Sistema de Red Neuronal Artificial en el lenguaje de programación Borland Delphi, permite y facilita eJ rápido desarrollo de aplicaciones eficientes. 3. El prototipo de Sistema de Red Neuronal Artificial, permite modelar y simular redes neuronales artificiales, para el reconocimiento óptico de caracteres, reconocimiento de patrones y predicción de series de tiempo; en un entorno amigable para el usuario