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AppleMagazine - 11/02/22

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  • Año de publicación 11/02/2022
  • Idioma Inglés
  • Publicado por Apple Magazine
Descripción
Citación recomendada (normas APA)
"AppleMagazine - 11/02/22", -:Apple Magazine, 2022. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3291753/), el día 2025-08-02.

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Imagen de apoyo de  Fundamentos de inteligencia artificial

Fundamentos de inteligencia artificial

Por: F. Escolano Ruiz | Fecha: 1999

Este volumen proporciona al estudiante un conocimiento básico sobre inteligencia artificial. En primer lugar, centra esta área en el campo de la informática, indicando su desarrollo histórico. A continuación, los contenidos del libro se estructuran en dos bloques: "paradigmas de búsqueda" y "representación del conocimiento". Capa capítulo incorpora un conjunto de ejercicios orientados a consolidar los conocimientos teóricos que se han expuesto; la realización de estos ejercicios sirve para que el lector constate si ha comprendido suficientemente la materia.
  • Temas:
  • Tecnología

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Imagen de apoyo de  Discrimination of Rock Fracture and Blast Events Based on Signal Complexity and Machine Learning

Discrimination of Rock Fracture and Blast Events Based on Signal Complexity and Machine Learning

Por: Hindawi | Fecha: 2018

La discriminación automática de fracturas de roca y eventos de explosión es compleja y desafiante debido a las características similares de las formas de onda. Para resolver este problema, se ha propuesto en este artículo un nuevo método basado en el análisis de la complejidad de la señal y el aprendizaje automático. En primer lugar, se calculan los valores de entropía de permutación de las señales en diferentes factores de escala para reflejar la complejidad de las señales y se construyen en un conjunto de vectores de características. En segundo lugar, basándose en el conjunto de vectores de características, se aplica una red neuronal de retropropagación (BPNN) como medio de aprendizaje automático para establecer un discriminador de fracturas de roca y eventos de explosión. Luego, para evaluar el rendimiento de clasificación del nuevo método, se comparan las precisión de clasificación de la máquina de vectores de soporte (SVM), el clasificador bayesiano ingenuo y el nuevo método, y también se analizan las curvas de característica operativa del receptor (ROC).

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Discrimination of Rock Fracture and Blast Events Based on Signal Complexity and Machine Learning

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