Neurex

Análisis Y Revisión De La Aplicación Android: Neurex, Desarrollado Por Ivo Vondrak Apps. Listado En La Categoría Productividad. La Versión Actual Es V6Q, Actualizada En 05/11/2025 . Según Las Revisiones De Los Usuarios En Google Play: Neurex. Logró Más De 1 Instalaciones. Neurex Actualmente Tiene Revisiones De 1, Calificación Promedio De 5.0 Estrellas

Neurex es un sistema experto basado en una red neuronal multicapa. La era de las redes neuronales y el conexionismo ofrece una nueva perspectiva para obtener conocimiento fiable que facilite la toma de decisiones y su aplicación intuitiva. Los sistemas expertos tradicionales, basados ​​en reglas o marcos de referencia, suelen tener dificultades para crear una base de conocimiento fiable. Las redes neuronales pueden superar estas dificultades. Es posible crear una base de conocimiento sin expertos, utilizando únicamente conjuntos de datos que describan el área de estudio, o con expertos cuyo conocimiento se puede verificar durante el proceso de aprendizaje. El proceso de uso del sistema experto se puede resumir de la siguiente manera:

1. Definición de la topología de la red neuronal: Este paso implica definir el número de datos de entrada y salida, así como determinar el número de capas ocultas.

2. Formulación de los datos de entrada y salida (atributos): Cada dato se vincula a una neurona en la capa de entrada o salida. También se define el rango de valores para cada atributo.

3. Definición del conjunto de entrenamiento: Los patrones se introducen utilizando valores de verdad (p. ej., 0-100 %) o valores del rango definido en los pasos anteriores.

4. Fase de aprendizaje de la red: Los pesos de las conexiones (sinapsis) entre neuronas, las pendientes de las funciones sigmoides y los umbrales de las neuronas se calculan mediante el método de retropropagación (BP). Se pueden definir parámetros para este proceso, como la tasa de aprendizaje y el número de ciclos de aprendizaje. Estos valores conforman la memoria o base de conocimiento del sistema experto. Los resultados del proceso de aprendizaje se muestran mediante el error cuadrático medio, y también se indica el índice del peor patrón y su porcentaje de error.

5. Consulta/Inferencia con el sistema: En esta fase, se definen los valores de los datos de entrada, tras lo cual se deducen inmediatamente los valores de los datos de salida.

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