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dc.contributor.advisorDel Campo Hagelstrom, Inés Juliana ORCIDes
dc.contributor.authorPardo Almanza, Joeles
dc.contributor.otherF. CIENCIA Y TECNOLOGIAes
dc.contributor.otherZIENTZIA ETA TEKNOLOGIA F.eu
dc.date.accessioned2016-04-28T17:16:13Z
dc.date.available2016-04-28T17:16:13Z
dc.date.issued2016-04-28
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/18064
dc.description.abstractLos principales objetivos del presente trabajo son el estudio de las redes neuronales artificiales, los dispositivos reconfigurables de alta velocidad, como son las FPGAs, y su aplicación a un ejemplo concreto: el reconocimiento en tiempo real de diferentes tipos de suelo en imágenes de satélite. Con este fin se propone el diseño de una red neuronal y su implementación en un dispositivo de lógica programable usando el lenguaje de descripción del hardware VHDL (Very High Description Language). Otro de los objetivos del trabajo es conocer los entornos de desarrollo que los fabricantes de dispositivos de lógica programable ponen a disposición de los diseñadores y manejar herramientas de software matemático como Matlab.es
dc.language.isospaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.subjectredes neuronales artificialeses
dc.subjectFPGAses
dc.subjectlógica programablees
dc.titleMáquinas de aprendizaje extremo para aplicaciones en ingeniería: implementaciones de alta velocidad sobre FPGAses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.date.updated2015-06-24T15:14:05Zes
dc.language.rfc3066eses
dc.rights.holder© 2015, el autores
dc.contributor.degreeGrado en Ingeniería Electrónicaes
dc.contributor.degreeIngeniaritza Elektronikoko Graduaes
dc.identifier.gaurregister60936-662194-09es
dc.identifier.gaurassign20792-662194es


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