000			07050 a2200289 4500
008			2010
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040			_aGAMADERO _bspa _cGAMADERO
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050	0	0	_aQ335 .P67 2010
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100	1		_aPEDRO PONCE CRUZ
210			_aINTELIGENCIA ARTIFICIAL CON APLICACIONES A LA INGENIERIA
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250			_a1ERA
260			_aMEXICO: _bALFAOMEGA _c2010
300			_a348 _bILUSTRACION _c23.4X17CM
504			_a1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL – Con Aplicaciones a la Ingeniería $487 El precio original era: $487$464El precio actual es:464 Autor: PONCE, Pedro Páginas: 376 Año: 2010 Edición: 1 Editorial: Alfaomega Apoyos: Web Presentación: Nivel: Encuadernación: Rústica
505			_aCONTENIDO A quién está dirigido Acceso al material complementario Prefacio Por qué la inteligencia artificial --- CAPÍTULO 1: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Introducción Antecedentes de la inteligencia artificial Ramas que componen la inteligencia artificial Lógica difusa Introducción Historia de la lógica difusa Redes neuronales artificiales Introducción Historia de las redes neuronales Perceptrón Redes de retropropagación (backpropagation) Algoritmos genéticos Introducción Historia de los algoritmos genéticos Definiciones ¿Qué es herencia? Selección natural Operaciones genéticas en cadenas binarias Selección Cruce Mutación Resumen Ejemplos Aplicaciones 1. Descentralizado de señales de video con lógica difusa 2. Marcadores anatómicos de los ventrículos del corazón 3. Segmentación de imágenes cerebrales de resonancia magnética basada en redes neuronales 4. Optimización de sistemas para tratamiento de agua 5. Monitoreo de glaucoma a través de redes neuronales 6. Algoritmos genéticos para diseño de sistemas de MRI --- CAPÍTULO 2: LÓGICA DIFUSA Introducción Qué es una variable lingüística Aplicaciones Cámaras de video Reconocimiento Controladores Sistema de control en lazo abierto y cerrado Uso en transporte y sistemas de control Conceptos de lógica booleana y difusa Lógica booleana Axiomas y operaciones Leyes de De Morgan Lógica difusa Simbólica Tautologías y quasi-tautologías Representación y operaciones Norma triangular Co-normas Aseveraciones booleanas Producto y potencia de conjuntos Concentración, dilación Intensificación Funciones de pertenencia Saturación, Hombro, Triangular, Trapezoide o Pi S, Sigmoidal Cálculo de funciones de pertenencia Métodos: Horizontal, Vertical, Comparación de parejas, Especificación del problema, Optimización, Agrupación (Fuzzy Clustering) Principio de extensión Números difusos Suma Relaciones nítidas y difusas Producto cartesiano Relaciones Composición Operaciones con relaciones Unión, Intersección, Complemento Controladores difusos Interfaz, base de conocimientos Decisiones, entrada y salida Métodos de inferencia Ejemplos Controlador PID Estabilidad (teoremas de Lyapunov) Construcción para muestreo de datos Algoritmo del razonamiento Reglas Método del sistema de entradas Agrupamiento difuso Sistema Sugeno Clusters difusos Calculadora MATLAB --- CAPÍTULO 3: REDES NEURONALES ARTIFICIALES Redes neuronales biológicas Fundamentos Máquinas inteligentes Sistema eléctrico neuronal Modelos de neuronas Ruido Estados Genérica Aplicaciones Definición de RNA Funciones de activación Escalón, lineal, sigmoidal, tangente hiperbólica, Gauss Topologías de redes Entrenamiento Perceptrón ADALINE Operadores lógicos (OR, AND, XOR) Redes multicapa Backpropagation Momentum Diseño de filtros FIR Reconocimiento de letras con entrenamiento por retropropagación del error Redes autoorganizables --- CAPÍTULO 4: ALGORITMOS GENÉTICOS Charles Darwin y la teoría de la evolución Algoritmos genéticos Operaciones en cadenas binarias Selección, cruzamiento, mutación Ejemplo Análisis: Schema, paralelismo Codificación difusa Funciones de aptitud --- CAPÍTULO 5: EJEMPLO DE AG EN MATLAB Diseño de circuito de máxima transferencia de energía Algoritmo Evaluación Algoritmos genéticos en MATLAB Archivos: main, función objetivo, población Toolbox Secciones: funciones, restricciones, gráficos --- Anexo: MATLAB GENETIC ALGORITHMS TOOLBOX Declaración de funciones Gráficos Funciones de aptitud Métodos de selección: ruleta, torneo, etc. Mutaciones Criterios de parada Salida personalizada Historial Comandos en ventana Referencias Bibliografia
520			_aEsta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería, los expone de manera sencilla y accesible con múltiples aplicaciones, este libro ayudará a los lectores a desarrollar un amplio conocimiento del comportamiento de los sistemas de IA aplicada a control, instrumentación y modelado de sistemas así como de las herramientas necesarias para analizar e implementar estos sistemas. Presenta gráficas e ilustraciones que refuerzan los principios expuestos a lo largo del texto. Cuenta con ejemplos completamente desarrollados en MATLAB ®, que permiten una mejor comprensión de los temas expuestos. Este libro está dirigido a profesores, alumnos y profesionistas de cualquier disciplina de la ingeniería, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable. Ventajas Competitivas Cada capítulo contiene: Una amplia cobertura, enfoque práctico y aplicado con objetivos bien definidos y puntualmente desarrollados. Incluye numerosos casos de estudios para el uso de modelos de sistemas que proporcionan un contexto del mundo real al fin de introducir al lector a las aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Archivos para descargar con todas las aplicaciones desarrolladas en el libro para las herramientas MATLAB® y Simulink®. Aprenda La teoría que sustenta a la lógica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos genéticos. La aplicación de la IA para el desarrollo de sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de modelos, aprendizaje de las máquinas, incertidumbre y lógica difusa, robótica, automatización y control. Conozca Cómo adecuar la solución de diferentes problemas en problemas de ingeniería. Cómo emplear MATLAB® y Simulink®. para elaborar el diseño del sistema de IA. Desarrolle sus habilidades y capacidades para solucionar problemas de ingeniería mediante el uso de los métodos de la IA. Proponer y validar las mejores alternativas de solución.
526			_aIngeniería en Logística
650		0	_alogística _9367
942			_cLIB _2ddc _e1ERA _hQ335 P67
945			_a1 _badmin _c2 _dGermán Gutiérrez
999			_c4230 _d4230