Redes neuronales y sistemas borrosos

Los sistemas digitales de cómputo actuales presentan problemas al abordar tareas del mundo real, donde la información es masiva, redundante e imprecisa. Por ello, desde hace unos años se vienen proponiendo nuevos modelos de procesamiento inspirados en las soluciones encontradas por la naturaleza durante millones de años de evolución, que podrían ayudar a resolver importantes problemas tecnológicos como los de visión, habla, control e inteligencia artificial. De entre estos nuevos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que imitan la estructura del cerebro para reproducir algunas de sus capacidades y aprenden a realizar tareas a partir de ejemplos. Por otro lado, los sistemas borrosos (fuzzy) emulan el razonamiento aproximado de nuestro cerebro, permitiendo manejar conceptos vagos e imprecisos como los empleados en la vida cotidiana. Ambos modelos, junto con otros como los algoritmos genéticos, se enmarcan en la denominada inteligencia computacional o soft computing, complementando disciplinas clásicas como el tratamiento de señal o la inteligencia artificial, aplicándose ya a problemas muy diversos como reconocimiento de caracteres, electrodomésticos inteligentes, procesado de imagen, predicción bursátil, etc. Este libro se dirige a todo aquel que esté interesado en iniciarse en estas cuestiones, especialmente estudiantes, docentes y personal de la empresa; el único requisito es contar con una mínima base matemática, como la adquirida en estudios de ciencias, ingenierías o económicas. La primera edición (1997) fue el primer libro en español dedicado a ambos temas; desde entonces ha sido adoptado como texto de clase en diversas universidades españolas y americanas. En esta tercera edición (2006) se han actualizado algunos de sus capítulos y referencias bibliográficas, añadiéndose algunos modelos novedosos...