Moreno Barbosa, EduardoArredondo Velázquez, Juan MoisésMoreno Barbosa, Eduardo; 0000-0002-1114-2640Márquez Carranza, Arturo Ariel2026-02-242026-02-242025-09https://hdl.handle.net/20.500.12371/31550"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".pdfspaCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de calculo--Ciencias de la computación--Redes neuronalesMedicina interna--Especialidades de medicina interna--Enfermedades del sistema respiratorio--Diagnóstico--Métodos especiales de diagnóstico--Diagnóstico por imagenFisiología--ElectrofisiologíaElectrofisiología--MediciónRedes neuronales (Computación)Tesis de maestríaopenAccess