Teis de Licenciatura

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https://hdl.handle.net/20.500.12371/21038

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  • Tesis de licenciatura
    Integración numérica con redes neuronales
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 2010) Chaman García, Iván Christhofer; Sandoval Solís, María de Lourdes; Sandoval Solís, María de Lourdes
    Integración numérica con redes neuronales. Introducción. En este capítulo introduciremos los conceptos básicos que nos darán el soporte teórico básico donde que nuestro trabajo. Los factores franck Condón. Una aplicación importante en la astrofísica es detectar las moléculas interestelares, para estos requerimientos calcular los factores “factores de Franck Condón “ FFC para las moléculas , las cuales están definidas de la siguiente forma: El principio de Franck -Condón nos permite hacer predicciones bastantes exactas en donde son altamente probables las transiciones vibracionales entre un par de estados electrónicos. La enunciación de este principio es el siguiente. El salto de un electrón es una molécula se realizan tan rápidamente en comparación con el movimiento vibracional que inmediatamente después, el núcleo tiene la misma posición relativa y velocidad que tenía antes del salto. Esta idea fue propuesta inicialmente en el año de 1925 por Franck; y un poco más tarde confirmada por Condón en la mecánica cuántica. En resumen, la probabilidad de transición entre dos estados, caracterizado por las eigenfunciones y es proporcional al cuadrado de los correspondientes elementos de la matriz del momento electrónico (o momento de transición): A esta integral se le conoce como integral de traslape vibracional, entonces el cuadro de la integral sobre el producto de las Eigenfunciones vibracionales en los dos estados involucrados (base y excitación viene dado por. Los cuadros de las integrales de traslape vibracional son conocidos como los factores de Franck-Condón. Aplicando el potencial de Morse para la eigefunciones vibracionales; tanto para el estado base como para el estado excitado, que intervienen en los factores Franck-Condón se resume como: Nv es la constante de la normalización para el estado vibracional V, Y Lk,v = son los polinomios generalizados de Laguerre. Estas integrales para el potencial del Morse se pueden obtener analíticamente por lo que se aproximan numéricamente. En 1992 en la escuela de Ciencias Físico-Matemáticas de la Buap se presento una tesis desarrollada para aproximar los FFC numéricamente utilizando el método de Simpson adaptivo (Abad 1991) con este software se aproxima los FFC a podido identificar los componentes de los cometas observados (churyumov, y otros 2002—2005-2007. Objetivo general. General una aplicación que permita aproximar integrales definidas con mayor precisión y exactitud utilizando redes neuronales. Objetivos específicos. Implementar los algoritmos para aproximar integrales definidas usando los seis diferentes algoritmos para ajustar los pesos sinápticos de la red neuronal. Probar los algoritmos a las integrales de las funciones de Onda del Potencial de Morse (Factores Franck Condón).
  • Tesis de licenciatura
    Sistema Experto para detectar diversos tipos de cáncer
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 2013) Ávila Palacios, Magali; Marcial Castillo, Luis René; Sandoval Solís, María de Lourdes
    Resumen: Los sistemas basados en el conocimiento o sistemas expertos son el tipo más común de los sistemas de inteligencia artificial para la rutina clínica. Contiene los conocimientos médicos, por lo general una tarea muy especifica son capaces de razonar con los datos de pacientes individuales para llegar a conclusiones razonadas. Aunque hay muchas variaciones, el conocimiento dentro de un sistema experto típicamente es representado en forma de un conjunto de reglas codificadas mediante la lógica de primer orden o lógica de predicados. Existen diferentes tareas clínicas en las que un sistema experto se puede aplicar como son: 1.- Asistencia en el diagnostico. Cuando en el caso del paciente es complejo, raro a la persona que hace diagnostico no tiene experiencia, entonces un sistema experto puede obtener un diagnostico en base a los datos del paciente. 2. Planificación y terapia critica. El sistema experto puede encontrar inconsistencias, errores o omisiones en un plan de tratamiento existente o se puede utilizar para formular un tratamiento basado en la condición especifica del paciente. 3.- Reconocimiento e interpretación de las imágenes. El objetivo es que el sistema experto pueda interpretar muchas imágenes médicas con la finalidad de encontrar anomalías. Este trabajo se enfoca en la asistencia en el diagnostico, el sistema experto desarrollado detectara diversos tipos de cáncer como son: Colon, Mama y uterino. En este trabajo de tesis, se aplicará la lógica de predicados para construir un sistema experto basado en reglas, las reglas se obtendrán en base a los conocimientos aportados por los expertos humanos, la implementación se desarrolla en swi-prolog con una interfaz gráfica usando la biblioteca XPCE. Las pruebas se llevarán a cabo con datos de pacientes reales.
  • Tesis de licenciatura
    Un algortimo genético para la planificación de trayectorias
    (Benemerita Universidad Autónoma de Puebla, 1998) Vargas García, Pedro; Sánchez López, Abraham; Sandoval Solís, María de Lourdes
    El planificar, forma parte de todas las actividades de nuestra vida diaria. Necesitamos planificar nuestras acciones desde el momento que nos levantamos por la mañana, planificamos que vamos hacer durante el día. Planificamos lo que vamos hacer durante el día que vamos a comer en el desayuno, a quien tenemos que llamar, como vamos a ir a una fiesta por la noche, etc. Cuando nosotros nos movemos necesitamos planificar una ruta para hacerlo. Por ejemplo: cuando vamos al supermercado por unos vegetales, tales usualmente los vegetales, no están a la entrada del mismo, necesitamos encontrar una ruta para llegar a ellos, lo mismo ocurre para ver a una persona cruzar la calle, etc. Para realizar esto necesitamos nuestro propio movimiento, es decir para alcanzar nuestras metas. Este proceso usualmente se llama Planificación de trayectorias “Planificación de movimiento” se usa referir el tipo de proceso computacional de mover un objeto de un lugar a otro en presencia de obstáculos. La capacidad de planificar movimientos de un ambiente dinámico es importante para los robots autónomos. La investigación de la robótica esta basada a que un robot realice unas tareas encomendadas, sin que tenga la necesidad de especificar cada acción que lleve a cabo. Para construir un robot autónomo es necesario sintetizar múltiples técnicas, incluyendo algunos elementos de inteligencia artificial. Típicamente el robot necesita obtener la información del mundo exterior usando sensores táctiles visuales o auditivos, necesita diseñar un plan apropiado para ejecutar cada una de las tareas asignadas de manera correcta, así como manejar eventos que pueden ocurrir en el mundo exterior y que necesita aprender para prever los mismos. El problema de la planificación de movimientos se pueda resumir como encontrar los movimientos necesarios para que un robot móvil se desplace de una posición inicial a una posición meta en un ambiente que contiene una serie de obstáculos predefinidos, con los cuales el robot no debe colisionar. Un obstáculo puede atravesando por el robot, o bien un área a la cual al robot debe accesar, por lo que esto afectaría su correcto desempeño, por ejemplo, áreas en que otros robots están trabajando. Resolver este problema es crucial para muchas tareas como navegación y producción automatizada. Existen tres áreas de las cuales la optimización puede aplicarse en orden de aparición en la construcción de un robot. 1.- Diseño del sistema original (mecánico, eléctrico, control etc.). 2.- Los parámetros programables de hardware para los sistemas individuales. 3.- Los programas de trayectoria y movimientos para aplicaciones individuales. En general, los AGS encuentran aplicación en las tres áreas es la planificación de trayectorias, donde han tenido un mayor campo de trabajo debido a la velocidad con la cual puede proporcionar una respuesta satisfactoria, en esta última área donde se desarrolla el presente trabajo. El contenido del capitulo 2 detalla la definición del problema básico de planificación de trayectorias, espacio de configuraciones, los distintos enfoques clásicos para resolver dicho problema. Por otra parte, el capítulo 3.- hace una breve introducción a los algoritmos genéticos como una técnica búsqueda para resolver el problema básico planificación de trayectorias. En el capitulo 4.- Se describe con detalles la implantación desarrolla en este trabajo. Finalmente, el capitulo 5.- Se muestra los resultados obtenidos con el planificador evolutivo, sus perspectivas conclusiones y las perspectivas de otros proyectos.