Algoritmos de aprendizaxe, reducción da dimensión e análise de sensibilidade para redes funcionais e neuronaisalgoritmos de...

Título: Algoritmos de aprendizaxe, reducción da dimensión e análise de sensibilidade para redes funcionais e neuronaisalgoritmos de aprendizaje, reducción de la dimensión y análisis de sensibilidad para redes funcionales y neuronales

Autor/a: Maria Noelia Sanchez Maroño

Centro de lectura: 614 - Facultade De Informática

Data Lectura: 27 Xun 2005

Departamento: 103 - Computación

En esta tesis se proponen dos nuevos algoritmos para la reducción de la dimensión. El primero de ellos es un algoritmo basado en el análisis dimensional que permite reducir la dimensión de entrada de un problema físico o ingenieril. La reducción de la dimensión se consigue gracias a la aplicación del teorema pi, el teorema fundamental del análisis dimensional, sobre el conjunto de variables de entrada y salida que conforman el problema, de este modo las variables se transforman en monomios adimensionales, por lo tanto, el algoritmo propuesto es un método para extracción de características. La aplicación del algoritmo proporciona los distintos conjuntos de monomios adimensionales que se derivan de las variables de un problema. Cada uno de estos conjuntosforma las entradas y salidas de una red funcional o neuronal, de esta forma se obtienen distintas aproximaciones para resolver un mismoproblema. La idoneidad de este algoritmo se ilustrará mediante su aplicación a tres problemas físicos e ingenieriles. Los resultados de rendimiento obtenidos se comparan con los derivados de la aplicacióndirecta, i.e., sin emplear el algoritmo propuesto, de redes funcionales yneuronales. Además, el método de extracción de características se compara con otros métodos existentes: pca e ica. El segundo algoritmo presentado es un alfotirmo de aprendizaje para redes funcionales basado en la descomposición anova (analysis of variance), que ayuda a determinar la tipología de las mismas a partir de los datos. Hasta el momento, y, según la bibliografía consultada, es el único algoritmo existente que permita obtener la topología de la redfuncional a partir de los datos. Dado que este algoritmo está basado enla descomposición anova proporciona, además, un análisis de sensibilidad, tanto global como local. De este modo, no sólo se obtieneuna aproximación para resolver un problema dado, sino que se obtiene un modelo perfectamente definido que incluye un aprendizaje estructural, paramétrico y un análisis de sensibilidad. Los índices de sensibilidad global son los que determinan la topología de la red funcional, dado que señalan la importancia de cada variable y cada combinación de variables en la resolución del problema. La idoneidad del algoritmo queda demostrada al aplicarlo sobre dos problemas deingeniería rales: resistencia de una viga y diseño de un dique. Enalgunos casos, los índices de sensibilidad global sugieren la eliminaciónde ciertas variables, dada su escasa o nula influencia en la consecución de la función objetivo. Por ello, se propone una extensión del algoritmo que permite su aplicación como método evolvente de selección decaracterísticas. Se ha realizado un estudio comparativo con otros métodos de selección de características, tanto envolventes como de filtro, demostrando que el método propuesto alcanza unos resultadossimilares, a veces, incluso mejores, tanto en la precisión alcanzada como en la reducción del número de variables.

Director/a: Mª Amparo Alonso Betanzos, Enrique Castillo Ron

Presidencia xuri: Antonio Bahamonde Rionda

Secretaria xuri: Fermin Luis Navarrina Martinez

Vogal 1 xuri: Serafín Del Moral Callejón

Vogal 2 xuri: José Carlos Príncipe

Vogal 3 xuri: Joaquim Marqués De Sá

Código UNESCO: 120304

Áreas: Enxeñería e Tecnoloxía,Universidade da Coruña