Reconocimiento de estrés agudo con señales EMG mediante una Red Neuronal Artificial de Ligadura Funcional
Por: Pumacayo Manuelo, Luz Mery
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Madrid 2019Descripción: 37 páginas.Tipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: recurso en líneaTema(s): NEUROCIENCIAS | CIENCIAS DE LA SALUD | ESTRÉSRecursos en línea: Resumen y enfoque | Texto completo Nota de disertación: Trabajo Final de Máster (Maestría) -- Universidad Complutense de Madrid. Programa: Tratamiento estadístico computacional de la información, 2019 Resumen: En la investigación se evalúa la habilidad de una red neural borrosa de ligadura funcional y de una sola capa en el reconocimiento de dos estados de los participantes: nivel estresado y no estresado en un conjunto de datos de 6,600 registros; así como calcular el tiempo de ejecución del entrenamiento y reconocimiento de la red.
| Item type | Current location | Call number | Status | Notes | Date due | Barcode |
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Trabajo Fin de Máster
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Colección Reto Excelencia | TRE 57 (Browse shelf) | Available | Recurso en línea |
Beneficiaria del Programa Reto Excelencia.
Trabajo Final de Máster (Maestría) -- Universidad Complutense de Madrid. Programa: Tratamiento estadístico computacional de la información, 2019
Incluye referencias bibliográficas (páginas 30-32).
En la investigación se evalúa la habilidad de una red neural borrosa de ligadura funcional y de una sola capa en el reconocimiento de dos estados de los participantes: nivel estresado y no estresado en un conjunto de datos de 6,600 registros; así como calcular el tiempo de ejecución del entrenamiento y reconocimiento de la red.
Textos en español.
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