Diozcora Vargas Treviño, María AuroraGuerrero García, JosefinaVARGAS TREVIÑO, MARIA AURORA DIOZCORA; 22132GUERRERO GARCIA, JOSEFINA; 219594González Arriaga, Daniel Marcelo2023-11-272023-11-272021-07https://hdl.handle.net/20.500.12371/19533“Este artículo presenta una plataforma de software (SP) que ayuda a generar redes neuronales convolucionales y feedforward y se propone un algoritmo de identificación paramétrico para un robot cartesiano utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) generadas y entrenadas con el SP propuesto. La interfaz de usuario es amigable y ayuda en el desarrollo de redes neuronales convolucionales y de avance. El SP está hecho en LabVIEW®. El usuario no necesita el conocimiento completo de las matemáticas utilizadas para realizar el entrenamiento o la ejecución de la red o las habilidades de programación para realizar el código que realiza dichas tareas. El SP está diseñado para reducir el tiempo de despliegue de las redes neuronales, proporcionando al usuario una interfaz gráfica que guía al usuario a través de la formación y desarrollo de la red neuronal, esta es una de las principales contribuciones. La interfaz del SP se describe en este artículo, mostrando todas las opciones que se ofrecen. Se presentan tres aplicaciones de redes neuronales generadas son el SP. Red neuronal para la identificación de números en imágenes”.pdfspaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAVisión por computadoraSistemas de reconocimiento de patrones--Procesamiento de datosRedes neuronales (Computación)--Diseño y construcciónRedes neuronales (Computación)--Simulacion por computadoraSoftware de aplicación--DesarrolloTesis de doctoradoopenAccess