Silva-Lavalle, Arturo R.

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Un método de algoritmos genéticos para optimización de memorias asociativas morfológicas
(2006) Silva-Lavalle, Arturo R.; Ortiz-Álvarez, Jorge; College of Engineering; Borges, José; Rodríguez, Néstor; Department of Electrical and Computer Engineering; Portela, Genock
Las Memorias Asociativas Morfológicas (MAMs) han probado ser un excelente método para identificación de patrones en presencia de ruido tanto dilativo como erosivo; pero por separado. Un método para identificar ruido erosivo y dilativo combinado fue desarrollado en el pasado, al cual se le denominó el método “Kernel”, este requiere de la identificación de un conjunto de vectores (“Kernels”) que son representativos de cada uno de los patrones. Esta tarea de reconocimiento es la debilidad de dicho método debido a que se requiere que la selección de estos “Kernels” resulte ser más una habilidad o arte, que no se ha modelado matemáticamente. El método propuesto, es una alternativa de solución del problema mencionado. Este método hace uso de un Algoritmo Genético para identificar tales vectores “Kernel” procurando conseguir una solución óptima. Dichos “Kernels” óptimos son probados frente a un conjunto de datos. En realidad estos conjuntos de datos son conjuntos de patrones distorsionados aleatoriamente por ruido erosivo y dilativo simultáneamente. Este método y las pruebas correspondientes fueron implementados en MATLAB®.