| Revista: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000328690 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Baidyk, Tatiana1 Kussul, Ernst1 Makeyev, Oleksandr2 Velasco, Graciela1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico, México, Distrito Federal. México 2Clarkson University, Department of Electrical and Computer Engineering, Potsdam, New York. Estados Unidos de América |
| Año: | 2009 |
| Periodo: | Jul-Sep |
| Volumen: | 13 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 61-74 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Plan, proyecto, programa |
| Enfoque: | Analítico, prospectivo |
| Resumen en español | Dos clasificadores neuronales fueron desarrollados para el reconocimiento de imágenes: PCNC (clasificador neuronal con codificación con permutaciones) y LIRA (clasificador neuronal con área de recepción limitada). Estos clasificadores neuronales son clasificadores de diferentes aplicaciones. Nosotros usamos ellos en micromecánica. La información sobre la forma y textura del micro objeto se puede utilizar para mejorar la precisión de los procesos de ensamble y de fabricación. Los redes neuronales propuestos fueron probados fuera de línea en ambos tareas |
| Resumen en inglés | Two neural classifiers were developed for image recognition: PCNC (Permutation Coding Neural Classifier) and LIRA (Limited Receptive Area) neural classifiers. These neural classifiers are multipurpose neural classifiers. We applied them in micromechanics. Information about shape and texture of the micro workpiece can be used to improve precision of both assembly and manufacturing processes. The proposed neural classifiers were tested offline in the both tasks |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Matemáticas, Ingeniería |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Ingeniería electrónica, Ingeniería mecánica, Visión computacional, Redes neuronales, Reconocimiento de formas, Reconocimiento de textura, Micromecánica |
| Keyword: | Computer science, Mathematics, Engineering, Applied mathematics, Electronic engineering, Mechanical engineering, Computer vision, Neural networks, Shape recognition, Texture recognition, Micromechanics |
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