Modularidad y concurrencia en un problema de diagnóstico de fallos
- Clemente Rodríguez Lafuente Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Defentsa urtea: 1995
- José María Llaberia Griño Presidentea
- Txelo Ruiz Vázquez Idazkaria
- Ramón Beivide Palacio Kidea
- Juan Navarro Guerrero Kidea
- Ana María Ripoll Aracil Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
EXISTEN APLICACIONES INDUSTRIALES QUE POR SU COMPLEJIDAD O MAGNITUD SON DIFICILES DE AUTOMATIZAR ADECUADAMENTE, COMO ES EL CASO DEL DIAGNOSTICO DE FALLOS EN REDES DE TRANSPORTE DE ENERGIA ELECTRICA. ESTA APLICACION ES LA QUE HEMOS TOMADO COMO EJEMPLO PARA EXPERIMENTAR UN ENFOQUE MODULAR Y CONCURRENTE BASADO EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES, TRATANDO DE SUPERAR LAS LIMITACIONES DE LOS ENFOQUES PREVIOS BASADOS EN SISTEMAS EXPERTOS Y EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES MONOLITICAS. LA SOLUCION ADOPTADA SUPERA SATISFACTORIAMENTE LOS PROBLEMAS QUE PRESENTA LA APLICACION Y, EN PARTICULAR, APORTA UNA ESCALABILIDAD ILIMITADA QUE PERMITE SU ADAPTACION A REDES DE TRANSPORTE DE CUALQUIER TAMAÑO MEDIANTE IMPLEMENTACIONES CONCURRENTES (MULTIPROGRAMADAS Y PARALELAS). OTRA CARACTERISTICA DEL ENFOQUE ES SU INDEPENDENCIA DEL HARDWARE, LO QUE PERMITE ENCONTRAR LA IMPLEMENTACION MAS ADECUADA EN FUNCION DE LAS CARACTERISTICAS CONCRETAS DE LA APLICACION, LAS PRESTACIONES DESEADAS Y DEL HARDWARE DISPONIBLE.