Optimización del rendimiento de una RNC para clasificar señales EMG mediante un diseño factorial de hiperparámetros

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorMoreno Barbosa, Eduardo
dc.contributorArredondo Velázquez, Juan Moisés
dc.contributor.advisorMoreno Barbosa, Eduardo; 0000-0002-1114-2640
dc.contributor.authorMárquez Carranza, Arturo Ariel
dc.creatorMárquez Carranza, Arturo Ariel; 0009-0003-1109-9341
dc.date.accessioned2026-02-24T15:50:41Z
dc.date.available2026-02-24T15:50:41Z
dc.date.issued2025-09
dc.description.abstract"Este estudio se centra en la optimización del rendimiento de una Red Neuronal de Convolución (RNC) para clasificar señales electromiográficas (EMG) asociadas a movimientos manuales. Se propone un enfoque de diseño factorial para explorar cómo diferentes combinaciones de hiper parámetros afectan la capacidad de clasificación de la red, con la meta de mejorar la precisión, crucial para aplicaciones en rehabilitación y robótica asistencial. A través de un análisis sistemático de los hiper parámetros, se busca establecer criterios que aseguren un rendimiento óptimo. Se utilizarán métricas estándar como precisión y sensibilidad para evaluar la red, y se llevará a cabo un experimento estructurado para identificar las configuraciones más efectivas. El alcance del trabajo se limita a la optimización de la RNC, excluyendo el desarrollo de prótesis, y se basa completamente en bases de datos públicas para el entrenamiento y validación. Este enfoque representa una contribución significativa al campo del reconocimiento de patrones mioeléctricos, facilitando la implementación de sistemas de control más eficientes en dispositivos protésicos".
dc.folio20250911111617-7378-T
dc.formatpdf
dc.identificator1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/31550
dc.language.isospa
dc.matricula.creator223470390
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
dc.subject.lccMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de calculo--Ciencias de la computación--Redes neuronales
dc.subject.lccMedicina interna--Especialidades de medicina interna--Enfermedades del sistema respiratorio--Diagnóstico--Métodos especiales de diagnóstico--Diagnóstico por imagen
dc.subject.lccFisiología--Electrofisiología
dc.subject.lccElectrofisiología--Medición
dc.subject.lccRedes neuronales (Computación)
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias (Matemáticas)
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias Físico Matemáticas
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ciencias (Matemáticas)
dc.titleOptimización del rendimiento de una RNC para clasificar señales EMG mediante un diseño factorial de hiperparámetros
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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