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El presente trabajo contiene el análisis y desarrollo de la aplicación del algoritmo de Kohonen, mapas auto-organizados (SOM, por sus siglas en inglés) al análisis de la distribución espacial del mero (Epinephelus morio) del Banco de Campeche. El SOM es uno de los algoritmos de redes neuronales usados en el manejo de bases de datos que a través de diversos mapas proyectan grupos formados con los datos evaluados y que se relacionan entre sí; siendo útiles en la toma de decisiones de acuerdo al área en cuestión. Los resultados obtenidos demostraron que los mapas auto-organizados son una…mehr

Produktbeschreibung
El presente trabajo contiene el análisis y desarrollo de la aplicación del algoritmo de Kohonen, mapas auto-organizados (SOM, por sus siglas en inglés) al análisis de la distribución espacial del mero (Epinephelus morio) del Banco de Campeche. El SOM es uno de los algoritmos de redes neuronales usados en el manejo de bases de datos que a través de diversos mapas proyectan grupos formados con los datos evaluados y que se relacionan entre sí; siendo útiles en la toma de decisiones de acuerdo al área en cuestión. Los resultados obtenidos demostraron que los mapas auto-organizados son una herramienta útil para el análisis, visualización y reconocimiento de patrones de la distribución y abundancia del mero E. morio en el Banco de Campeche. El análisis se basó en la distribución de la abundancia de la población en relación a los tipos de sustrato, la temperatura superficial del mar y vientos (dirección y velocidad).
Autorenporträt
Obtención del título de Ing. en Sistemas Computacionales (3000210) en 1998, en el Instituto Tecnológico de La Paz, BCS; el grado de Maestro en Ciencias en Ciencias de la Computación (4029646) en el CICESE, México, (04/Sept/2002) y el grado de Doctor en Ciencias Marinas en el CICIMAR-IPN, México (22/Jun/2010) Modelación Redes Neuronales Artificiales