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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10893/1593

Título : Clasificación de granos de café usando FPGA
Autores: Hernández, Jorge
Prieto, Flavio
Palabras clave : Redes neuronales artificiales
RNAs
BBNN
VHDL
FPGA
Clasificación de patrones
Fecha de publicación: 13-oct-2011
Resumen: Este artículo presenta el desarrollo de un sistema para la clasificación de granos de café, según la etapa de maduración, utilizando redes neuronales artificiales (RNAs). Como herramienta de clasificación se utilizaron dos estructuras de RNAs, perceptrón multi-capa (MLP) y el modelo de red neuronal basado en bloques (BBNN). La estructura MLP fue diseñada e implementada sobre C++ usando el algoritmo de aprendizaje con retro-propagación del error. Para aumentar la velocidad de ejecución de la RNA se implementó bajo dispositivos electrónicos utilizando su paralelismo natural. El modelo BBNN consiste en un arreglo bidimensional de bloques fundamentales y pesos enteros, dirigidos a la fácil implementación sobre dispositivos electrónicos configurables como los arreglos de compuerta programable por campo (FPGAs). La optimización de la estructura usa un algoritmo genético. Esta estructura ha sido implementada y sintetizada sobre la tarjeta Altera Flex 10K FPGAs. El porcentaje de efectividad para la estructura MLP fue 91.7% y para el modelo BBNN fue 89.5%.
URI: http://hdl.handle.net/10893/1593
Aparece en las colecciones: Vol. 07 no. 2, 2005 / Ingeniería y Competitividad

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Rev.Ing. y Competitividad Vol 7, No 1,2005, p.35-42.pdf2.66 MBAdobe PDFDescargar aquí
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