Una Técnica de Inteligencia Artificial para el Ajuste de uno de los Elementos que Definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS)
Dentro de las técnicas existentes de Inteligencia Artificial, se escogieron y adaptaron dos Redes Neuronales Artificiales (RNA) para realizar el ajuste de uno de los elementos que definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS) y con ello obtener un modelado adecuado de la NURBS. Los elementos esc...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2010
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oai:scielo:S0718-076420100006000042010-12-28Una Técnica de Inteligencia Artificial para el Ajuste de uno de los Elementos que Definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS)Mateus,Sandra P red neuronal artificial NURBS puntos de control funciones de base radial mapas auto-organizativos Dentro de las técnicas existentes de Inteligencia Artificial, se escogieron y adaptaron dos Redes Neuronales Artificiales (RNA) para realizar el ajuste de uno de los elementos que definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS) y con ello obtener un modelado adecuado de la NURBS. Los elementos escogidos fueron los puntos de control. Las RNA utilizadas son las de Función de Base Radial y las de Kohonen o Mapas Auto-organizativos. Con base en el análisis de resultados y la caracterización de las RNA, la Función de Base Radial tuvo un desempeño más adecuado y óptimo para un número elevado de datos, lo cual es una desventaja de los Mapas Auto-organizativos. En este modelo se tiene que realizar procesos extras para determinar la neurona ganadora y realizar el reajuste de los pesos.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.21 n.6 20102010-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642010000600004es10.4067/S0718-07642010000600004 |
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Dentro de las técnicas existentes de Inteligencia Artificial, se escogieron y adaptaron dos Redes Neuronales Artificiales (RNA) para realizar el ajuste de uno de los elementos que definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS) y con ello obtener un modelado adecuado de la NURBS. Los elementos escogidos fueron los puntos de control. Las RNA utilizadas son las de Función de Base Radial y las de Kohonen o Mapas Auto-organizativos. Con base en el análisis de resultados y la caracterización de las RNA, la Función de Base Radial tuvo un desempeño más adecuado y óptimo para un número elevado de datos, lo cual es una desventaja de los Mapas Auto-organizativos. En este modelo se tiene que realizar procesos extras para determinar la neurona ganadora y realizar el reajuste de los pesos. |
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