Sistemas inteligentes

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Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategia...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Lanzarini, Laura Cristina, Hasperué, Waldo, Corbalán, Leonardo César, López, Javier, Estrebou, César Armando, Ronchetti, Franco, Maulini, Juan Andrés, Villa Monte, Augusto
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2011
Materias:	Ciencias Informáticas redes neuronales Intelligent agents algoritmos evolutivos Robotics Signal processing minería de datos optimización mediante cúmulos de partículas robótica evolutiva
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19982
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en mecanismos de adaptación. En el área del procesamiento de señales, el énfasis está puesto en el reconocimiento de patrones biométricos combinando las técnicas habitualmente utilizadas con estrategias adaptativas inteligentes que permitan desarrollar aplicaciones con capacidades para reconocer e identificar personas en tiempo real. La identificación de personas se efectúa a través de dos medidas biométricas: la imagen del rostro y la señal de voz. La Optimización de Procesos, también forma parte de las líneas de investigación aquí presentadas. En especial se han desarrollado varias alternativas del método PSO las cuales fueron aplicadas en la optimización de funciones complejas así como al ruteo de vehículos para mejorar el servicio en una empresa de emergencias médicas. Se están desarrollando también otras estrategias de Minería de Datos basadas principalmente en redes neuronales competitivas. Estas estrategias están siendo probadas en áreas como el procesamiento masivo de texto y la búsqueda de recursos en redes Peer-to-Peer descentralizadas. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en la construcción de controladores neuronales con capacidad de adaptación a entornos dinámicos. El objetivo planteado es reducir los costos computacionales que presupone el proceso de evolución de los mismos. Para ello se desarrollaron estrategias de evolución con tamaño variable de población y técnicas de especiación.
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