Sistema multiagente para el diseño de redes de neuronas de base radial óptimas Report as inadecuate




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J.M. Molina López ; I.M. Galván León ;Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial 2000, 4 (10)

Author: J.M. Valls Ferrán

Source: http://www.redalyc.org/


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Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial ISSN: 1137-3601 revista@aepia.org Asociación Española para la Inteligencia Artificial España Valls Ferrán, J.M.; Molina López, J.M.; Galván León, I.M. Sistema Multiagente para el diseño de Redes de Neuronas de Base Radial óptimas Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, vol.
4, núm.
10, verano, 2000, pp.
18-25 Asociación Española para la Inteligencia Artificial Valencia, España Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=92541002 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Sistema Multiagente para el diseño de Redes de Neuronas de Base Radial óptimas J.M.
Valls Ferrán, J.M.
Molina López, I.M.
Galván León Dpto.
de Informática, Universidad Carlos III de Madrid, Av.
De la Universidad, 30 28911, Leganés, Madrid, ESPAÑA jvalls@inf.uc3m.es Resumen Las Redes de Neuronas de Base Radial (RNBR) se comportan muy bien en la aproximación de funciones, siendo su convergencia extremadamente rápida comparada con las redes de neuronas de tipo perceptrón multicapa.
Sin embargo, el diseño de una RNBR para resolver un problema dado, no es sencillo ni inmediato, siendo el número de neuronas de la capa oculta de una Red de Base Radial (RBR) un factor crítico en el comportamiento de este tipo de redes.
En este trabajo, el diseño de una RNBR está basado en la cooperación de n 1 agentes: n agentes, cada uno de ellos formado por una RBR, que denominamos agentes RBR y 1 agente árbitro.
Estos n 1 agentes se organizan formando un Sistema Multiagente.
El proceso de entrenamiento se distribuye entre los n agentes RBR, cada uno de los cuales tiene un número diferente de neuron...





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