PSICOLOGÍA DE LA DIVERSIDAD EN EL AULA "Desafío a las barreras en el aprendizaje y la participación"

El objetivo fundamental de este libro es contribuir a la reflexión sobre la forma de eliminar las barreras que obstaculizan el aprendizaje y la participación en la escuela, en el contexto de las inquietudes actuales sobre la atención a la diversidad. Desde sus páginas se hacen propuestas para transformar la cultura escolar vigente en una que realmente acoja, apoye y se enriquezca con la diversidad.

Se hace una introducción a los problemas psicológicos y desajustes conductuales más frecuentes en niños, niñas y adolescentes, destinada a complementar la visión del educador y del estudiante de pedagogía, centrada, por lo general, en la evolución y conducta normales, con la lectura de la obra se pretende que profesional de la educación valore la diversidad de sujetos en el aula y que sea sensible a las necesidades educativas y de integración de los niños con necesidades educativas especiales. incluyeuna propuesta que permite adaptar flexiblemente el ritmo, los enfoques de aprendizaje y los canales de expresión para que cada estudiante encuentre en la escuela una fuente de motivación y de estímulo.

VENTAJA COMPETITIVA

• Sensibiliza a los profesionales en formación con respecto a la diversidad de sujetos que existen en el aula.

• Proporciona herramientas para comprender las necesidades educativas de los alumnos y planear orientaciones educativas.

• Describe con detalle, condiciones que sin asociarse necesariamente a problemas psicológicos o conductuales, constituyen situaciones que escapan también a lo “normal” en el contexto escolar y que pueden inscribirse bajo la designación amplia de dificultades en el aprendizaje.

• Al comienzo del texto se plantea un marco conceptual básico que aporta conceptos esenciales para definir la individualidad y la diversidad: personalidad, carácter, temperamento y constitución.

CONOZCA

• El valor de la diversidad en los grupos que conforman las aulas escolares en el marco de los derechos del niño.

• La evolución del concepto de diversidad e integración desde la perspectiva educativa.

• Los fundamentos para trabajar en un aula diferenciada.

• Los procedimientos para planificar clases diferenciadas atendiendo la diversidad de intereses, de aptitud y perfiles de aprendizaje.

• Los distintos tipos de necesidades educativas especiales derivados de la diversidad de alumnos.

• El rol que compete al educador, familia y otros especialistas frente a los niños con necesidades educativas especiales.

DESARROLLE

• Estrategias de prevención e intervención educativa.

CONTENIDO

La personalidad: Expresión de la identidad y de la diversidad - Descripción de la personalidad - Normalidad-anormalidad. La personalidad normal y madura - Vulnerabilidad, afrontamiento y capacidad de recuperación - Problemas frecuentes del desarrollo: apego y ansiedad - Problemas frecuentes del desarrollo: agresividad, autocontrol y logro - Dificultades socioemocionales: ansiedad y depresión - Dificultades socioemocionales en la niñez y adolescencia - Dificultades del aprendizaje y necesidades educativas especiales - Dificultades específicas del aprendizaje - Las dislexias y otras dificultades específicas del aprendizaje - Dificultades en el autocontrol y control de la atención - Trastornos del lenguaje y la comunicación. Primera parte - Trastornos del lenguaje y la comunicación. Segunda parte - Diferencias cognitivo-intelectuales. Trastornos generalizados del desarrollo - Otras variables que determinan la diversidad en el aula – Bibliografía – Apéndice - Clasificaciones de las alteraciones - Pautas de aplicación en el aula - Protocolo para la determinación -De necesidades educativas especiales. Parte (A) Protocolo para la determinación - De necesidades educativas especiales. Parte (b) - Pauta de observación del aula y su dinámica interna - Pauta de observación del alumno-a en el aula y en el ambiente escolar

CONTENIDO




INTRODUCCIÓN 11

CAPÍTULO 1

LA PERSONALIDAD:

EXPRESIÓN DE LA IDENTIDAD Y DE LA DIVERSIDAD 17

El desarrollo psicológico: proceso de construcción y desarrollo de la personalidad 17

Personalidad: conjunto de atributos que definen la individualidad 21

Estrategias en el estudio de la personalidad 23

Psicología general y psicología de la personalidad 25

Carácter, temperamento, constitución .26

CAPÍTULO 2

DESCRIPCIÓN DE LA PERSONALIDAD 29

Tipos y rasgos: dos enfoques 29

Tipologías: aproximación tradicional a la individualidad y la diversidad .30

Teorías de rasgos: identificación los atributos que definen la individualidad y la diversidad 35

Una teoría influyente en Psicopatología: el Psicoanálisis 42

CAPÍTULO 3

NORMALIDAD-ANORMALIDAD.

LA PERSONALIDAD NORMAL Y MADURA 53

La visión de cuatro posturas teóricas 53

De lo normal a lo patológico 56

Criterios de normalidad-anormalidad 59

Personalidad normal y madura 63

CAPÍTULO 4

VULNERABILIDAD, AFRONTAMIENTO

Y CAPACIDAD DE RECUPERACIÓN. 71

Estrés y vulnerabilidad 72

Capacidad de afrontamiento 75

Capacidad de recuperación, elasticidad o “resiliencia” 80

Factores etiológicos en la niñez y adolescencia 85

CAPÍTULO 5

PROBLEMAS FRECUENTES DEL DESARROLLO: APEGO Y ANSIEDAD .87

Áreas problemáticas del desarrollo psicosocial. 87

Apego, dependencia-independencia, autonomía. 90

Ansiedad, inseguridad-seguridad y estabilidad emocional. 97

CAPÍTULO 6

PROBLEMAS FRECUENTES DEL DESARROLLO:

AGRESIVIDAD, AUTOCONTROL Y LOGRO .103

Agresividad, acometividad, autocontrol 103

Conciencia y conducta moral 109

Motivos, aspiraciones y motivación de logro 123

CAPÍTULO 7

DIFICULTADES SOCIOEMOCIONALES: ANSIEDAD Y DEPRESIÓN .131

Infracontrol, sobrecontrol y desarrollo emocional normal 131

Los algoritmos diagnósticos de la ansiedad y depresión 134

Algoritmo de la ansiedad 136

Algoritmo del estado de ánimo depresivo. 142

CAPÍTULO 8

DIFICULTADES SOCIOEMOCIONALES

EN LA NIÑEZ Y ADOLESCENCIA .147

Percepción de la competencia social y estatus sociométrico 147

Problemas académicos y alteraciones socioemocionales .150

Ansiedad y depresión en la niñez y adolescencia 152

Facilitación del desarrollo socioemocional. .158

CAPÍTULO 9

DIFICULTADES DEL APRENDIZAJE

Y NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES .163

Necesidades educativas especiales. La normativa chilena 163

Dificultades (problemas) de aprendizaje 173

Tipos de dificultades de aprendizaje y de necesidades educativas especiales 178

Necesidades educativas especiales asociadas a discapacidad .183

Necesidades educativas especiales no asociadas a discapacidad .193

CAPÍTULO 10

DIFICULTADES ESPECÍFICAS DEL APRENDIZAJE .197

Dificultades de aprendizaje y dificultades específicas de aprendizaje (TEA) 197

Problemas en la delimitación del área: definiciones y aspectos involucrados 203

Una definición esclarecedora 205

Enfoques en la identificación de las dificultades específicas del aprendizaje 207

El enfoque “respuesta a la intervención” en la identificación de las LD

(Learning Disabilities) 209

NEE y las pruebas SIMCE de medición nacional de logros en el aprendizaje 218

CAPÍTULO 11

LAS DISLEXIAS Y OTRAS DIFICULTADES ESPECÍFICAS

DEL APRENDIZAJE .221

Dislexias y dificultades de aprendizaje de la lengua escrita .221

La dislexia o las dislexias 224

Una definición práctica .228

Tipos de dislexia 232

Trastornos de la lectura y escritura en el DSM IV-TR y la CIE 10 235

Otras “learning disabilities” (LD) o dificultades específicas del aprendizaje (TEA) 237

Disgrafía 238

Disortografía 242

Discalculia 243

CAPÍTULO 12

DIFICULTADES EN EL AUTOCONTROL

Y CONTROL DE LA ATENCIÓN 251

Disfunción cerebral mínima: antecedentes históricos .251

Hiperactividad, TDAH (ADHD) y alteraciones conductuales .260

Criterios para el diagnóstico, según el DSM IV .263

Comorbilidad .265

Algunos alcances y explicaciones biológicas. 267

Procedimientos de detección 271

Procedimientos psicopedagógicos para facilitar el autocontrol 275

CAPÍTULO 13

TRASTORNOS DEL LENGUAJE Y LA COMUNICACIÓN. Primera Parte .285

Competencias y valoraciones asociadas 285

Algunas clasificaciones 288

Descripción de los trastornos del lenguaje y la comunicación. 295

Trastornos del habla y la articulación 297

Trastorno fonológico .304

Trastornos de la articulación y expresión del habla. .307

Trastornos de la voz y la resonancia 312

Trastornos del ritmo y la fluidez 317

CAPÍTULO 14

TRASTORNOS DEL LENGUAJE Y LA COMUNICACIÓN. Segunda Parte .325

Trastornos del lenguaje: afasias 325

Trastorno específico del desarrollo del lenguaje TEL 331

Trastorno del lenguaje expresivo 338

Trastorno del lenguaje mixto receptivo-expresivo 338

Trastornos del lenguaje secundarios a otras condiciones 342

Mutismo selectivo .344

Trastornos del lenguaje no verbal 345

CAPÍTULO 15

DIFERENCIAS COGNITIVO-INTELECTUALES .347

Diversidad: inteligencia y otras variables 347

Diversidad: inteligencia y CI (Cociente Intelectual) .350

Niveles del déficit intelectual: CI y comportamiento adaptativo 352

Otras consideraciones acerca del déficit intelectual .359

Capacidad intelectual límite .362

Capacidad intelectual superior 368

La educación de niños con talento en Iberomérica 369

CI y desempeño académico 373

CAPÍTULO 16

TRASTORNOS GENERALIZADOS DEL DESARROLLO 375

Trastornos del desarrollo: específicos y generalizados .375

Los trastornos generalizados del desarrollo: descripción 378

Autismo: ¿categoría única o espectro con dimensiones variadas? 379

Una revisión del autismo desde la investigación actual 381

Estrategias educativas 384

CAPÍTULO 17

OTRAS VARIABLES QUE DETERMINAN

LA DIVERSIDAD EN EL AULA .389

La diversidad en el aula .389

Prejuicios, discriminación, estereotipos, pedagogía intercultural y educación multicultural .391

Diversidad de sexo o género: niños y niñas .396

Orientación sexual 398

Diversidad y valores: pluralismo, relativismo 403

BIBLIOGRAFÍA 407

APÉNDICE

CLASIFICACIONES DE LAS ALTERACIONES .417

PAUTAS DE APLICACIÓN EN EL AULA 430

PROTOCOLO PARA LA DETERMINACIÓN

DE NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES. PARTE (A) 430

PROTOCOLO PARA LA DETERMINACIÓN

DE NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES. PARTE (B) 433

PAUTA DE OBSERVACIÓN DEL AULA Y SU DINÁMICA INTERNA 436

PAUTA DE OBSERVACIÓN DEL ALUMNO-A EN EL AULA

Y EN EL AMBIENTE ESCOLAR 438

INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON APLICACIONES A LA INGENIERÍA

Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería, los expone de manera sencilla y accesible con múltiples aplicaciones, este libro ayudará a los lectores a desarrollar un amplio conocimiento del comportamiento de los sistemas de IA aplicada a control, instrumentación y modelado de sistemas así como de las herramientas necesarias para analizar e implementar estos sistemas. Presenta gráficas e ilustraciones que refuerzan los principios expuestos a lo largo del texto. Cuenta con ejemplos completamente desarrollados en MATLAB ®, que permiten una mejor comprensión de los temas expuestos.


Este libro está dirigido a profesores, alumnos y profesionistas de cualquier disciplina de la ingeniería, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable.

VENTAJAS

Cada capítulo contiene: Una amplia cobertura, enfoque práctico y aplicado con objetivos bien definidos y puntualmente desarrollados. Incluye numerosos casos de estudios para el uso de modelos de sistemas que proporcionan un "contexto del mundo real" al fin de introducir al lector a las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.

En la Web de la editorial encontrará archivos para descargar con todas las aplicaciones desarrolladas en el libro para las herramientas MATLAB® y Simulink®.

Aprenda

La teoría que sustenta a la lógica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos genéticos.

La aplicación de la IA para el desarrollo de sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de modelos, aprendizaje de las máquinas, incertidumbre y lógica difusa, robótica, automatización y control.

Conozca

Cómo adecuar la solución de diferentes problemas en problemas de ingeniería.

Cómo emplear MATLAB® y Simulink®. para elaborar el diseño del sistema de IA.

Desarrolle sus habilidades y capacidades para

Solucionar problemas de ingeniería mediante el uso de los métodos de la IA.

Proponer y validar las mejores alternativas de solución.

CAPÍTULO 1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL




ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

RAMAS QUE COMPONEN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

LÓGICA DIFUSA

Historia de la lógica difusa

REDES NEURALES ARTIFICIALES

Historia de las redes neurales

Perceptrón

Redes de retropropagación (backpropagation)

ALGORITMOS GENÉTICOS

Historia de los algoritmos genéticos

Definiciones

Herencia

¿Qué es herencia?

El código genético

Selección natural

Operaciones genéticas en cadenas binarias

Selección

Cruzamiento

Mutación

EJEMPLOS

APLICACIONES

Desentrelazado de señales de video con lógica difusa

Procedimiento

Conclusiones

Marcadores anatómicos de los ventrículos del corazón

Procedimiento

Resultados

Conclusiones

Segmentación de imágenes cerebrales de resonancia magnética basada en redes neuronales

Procedimiento

Resultados y conclusiones

Referencias

Optimización de sistemas para tratamiento de agua (Austria, lógica difusa)

Monitoreo de glaucoma a través de redes neuronales

Algoritmos genéticos para el diseño de sistemas de MRI (magnetic resonance imaging)





CAPÍTULO 2 LÓGICA DIFUSA

Qué es una variable lingüística

Aplicaciones

Cámaras de video

Reconocimiento

Controladores

Sistemas de control en lazo abierto

Sistema de control en lazo cerrado

Uso de lógica difusa en el Transporte

Uso de lógica difusa en los sistemas de control

CONCEPTOS DE LÓGICA BOOLEANA Y DIFUSA

LÓGICA BOOLEANA

Axiomas de los conjuntos convencionales

Operaciones en la lógica convencional

Leyes de De Morgan

LÓGICA DIFUSA

Lógica simbólica

Tautologías y quasi-tautologías

Representación de conjuntos difusos discretos

Operaciones en la lógica difusa empleando conjuntos difusos

Ejemplo de programa de operación difusa realizado en MATLAB®

Norma triangular (T)

Co-normas T (normas S)

Aseveraciones booleanas aplicadas a la lógica difusa

Operaciones entre conjuntos difusos

Producto de dos conjuntos difusos

Potencia de un conjunto difuso

Concentración

Dilación

Intensificación de contraste

Corte alfa

Propiedades de los conjuntos difusos

Funciones de membresía y sus partes básicas

Función de saturación

Función hombro

Función triangular

Función trapecio o Pi

Función “S” o sigmoidal

Descripción matemática de las funciones de membresía

Aplicaciones reales de las distintas funciones de membresía

Partes de una función de membresía

Cálculo de función de pertenencia

Método HORIZONTAL

Método VERTICAL

Método de comparación de parejas (Saaty, )

Método basado en la especificación del problema

Método basado en la optimización de parámetros

Método basado en la agrupación difusa (Fuzzy Clustering)

El principio de extensión: generalización

PRINCIPIO DE EXTENSIÓN

NÚMEROS DIFUSOS

Suma de números difusos

RELACIONES NÍTIDAS Y DIFUSAS

Producto cartesiano

Relaciones nítidas

Relaciones difusas

Composición

Composición sup-estrella

Operaciones con relaciones difusas

Unión

Intersección

Complemento

Producto cartesiano difuso y composición

Reglas difusas

Modus ponens y modus tollens

CONTROLADORES DIFUSOS

Interfaz de difusificación

Base de conocimientos

Lógica de decisiones

Interfaz de desdifusificación

Método de centro de área o gravedad

Método de centro máximo

Método de izquierda máximo

Método de derecha máximo

Aproximación de sistemas difusos

Definición de las entradas y salidas del sistema

Ejemplo de un sistema difuso con retardos en la información para aproximaciones difusas

Funciones de membresía

Reglas lingüísticas

Superficie de salida

Diseño de controladores con base en Mamdani

Ejemplo

Aplicaciones reales de controladores difusos

Controlador difuso clásico

Ejemplo

Controladores P

Controladores PD

Controladores PI

Controlador PID

Simulación de un Control PID difuso

Controlador difuso con PID convencional como respaldo

Controlador difuso como sintonizador de PID convencional

Concepto de estabilidad

Punto de equilibrio

Asintóticamente estable

Entrada-cero de estabilidad

Teorema (Estabilidad de Lyapunov para sistemas autónomos)

Estabilidad de Lyapunov para sistemas difusos

Teorema

La construcción para muestreo de datos

PRINCIPIO DE EXTENSIÓN

NÚMEROS DIFUSOS

Suma de números difusos

RELACIONES NÍTIDAS Y DIFUSAS

Producto cartesiano

Relaciones nítidas

Relaciones difusas

Composición

Composición sup-estrella

Operaciones con relaciones difusas

Unión

Intersección

Complemento

Producto cartesiano difuso y composición

Reglas difusas

Modus ponens y modus tollens

CONTROLADORES DIFUSOS

Interfaz de difusificación

Base de conocimientos

Lógica de decisiones

Interfaz de desdifusificación

Método de centro de área o gravedad

Método de centro máximo

Método de izquierda máximo

Método de derecha máximo

Aproximación de sistemas difusos

Definición de las entradas y salidas del sistema

Ejemplo de un sistema difuso con retardos en la información para aproximaciones difusas

Funciones de membresía

Reglas lingüísticas

Superficie de salida

Diseño de controladores con base en Mamdani

Ejemplo

Aplicaciones reales de controladores difusos

Controlador difuso clásico

Ejemplo

Controladores P

Controladores PD

Controladores PI

Controlador PID

Simulación de un Control PID difuso

Controlador difuso con PID convencional como respaldo

Controlador difuso como sintonizador de PID convencional

Concepto de estabilidad

Punto de equilibrio

Asintóticamente estable

Entrada-cero de estabilidad

Teorema (Estabilidad de Lyapunov para sistemas autónomos)

Estabilidad de Lyapunov para sistemas difusos

Teorema

La construcción para muestreo de datos

Controlador difuso-convencional autosintonizable por lógica difusa

Método Ziegler-Nichols

Controlador proporcional difuso

PD autosintonizable

PI autosintonizable

PID autosintonizable

Análisis de resultados

Autosintonización vs Ziegler-Nichols

Controlador difuso como programador de ganancias para PID

Estabilidad

Diseño con base en Sugeno

Ejemplo

ALGORITMO DEL RAZONAMIENTO

Ejemplo

Diseño digital con base en estabilidad

Ejemplo

EJEMPLO SISTEMA DIFUSO SUGENO

EJEMPLO DE MOTOR DC

EJEMPLO DE SISTEMA DE 2 ENTRADAS

MÉTODOS DE INFERENCIA

Método de Tsukamoto

Método de Larsen

AGRUPAMIENTOS DIFUSOS

Validez de un cluster

Clusters nítidos

Ejemplo

Clusters difusos

Ejemplo

Aplicaciones reales de los agrupamientos difusos

Aproximaciones de sistemas reales por el método de Sugeno

Aproximación de un deshumidifi cador desecante

Aproximación de un potenciómetro

Aproximación de un sensor óptico

Ejemplo de aplicación de método para optimización de clusters con lógica difusatipo Mamdani

Calculadora difusa por método Mamdani

Caracterización de un controlador tipo PID mediante un controlador tipo Sugeno

Controlador difuso basado en control directo del par (DTC)

Control de velocidad sin sensores usando control directo del par (DTC) basado en la modulación del ancho de pulso mediante vectores espaciales (SVPWM)

Agrupamientos difusos con pesos

Segmentación de imágenes médicas a través de agrupamientos difusos

Aproximación de un modelado de sentimientos humanos basado en el reconocimiento de expresiones faciales con lógica difusa

Aproximación a los sentimientos humanos a través de lógica difusa

PROGRAMAS BÁSICOS EN MATLAB®

SATURACIÓN

HOMBRO

TRIANGULAR

TRAPEZOIDAL

SIGMOIDAL

CLUSTERS DIFUSOS Y SISTEMA SUGENO

CALCULADORA DIFUSA MATLAB®



CAPÍTULO 3 REDES NEURALES ARTIFICIALES

REDES NEURALES BIOLÓGICAS

Fundamentos biológicos de las redes neurales naturales

Máquinas inteligentes

Sistema eléctrico neuronal

MODELOS DE NEURONAS

Ruido

Neuronas de dos estados

La neurona genérica

APLICACIONES DE LAS REDES NEURALES ARTIFICIALES (RNA)

DEFINICIÓN DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL

FUNCIONES DE ACTIVACIÓN

Función escalón

Función lineal y mixta

Función tangente hiperbólica

Función sigmoidal

Función de Gauss

TOPOLOGÍAS DE LAS REDES NEURALES

Elementos de una red neuronal artifi cial

ENTRENAMIENTO DE LAS REDES NEURALES

REDES DE UNA CAPA

Perceptrón

Separación de variables linealmente separables con el perceptrón

ADALINE (Adaptive Linear Neuron)

Problema del operador lógico XOR por uso del perceptrón

Desarrollo

OR

AND

XOR

Control de un motor de pasos con un grupo de perceptrones

Teorema de Kolmogorov

REDES MULTICAPA

Perceptrón multicapa

Redes de retropropagación (backpropagation)

Principios para entrenar una red multicapa empleando el algoritmo de retropropagación

Redes neurales - Retropropagación del error

Capas intermedias

Algoritmo de retropropagación con momento (Backpropagation with Momentum)

DISEÑO DE FILTROS FIR CON REDES NEURALES ARTIFICIALES

Filtro

Filtros adaptativos digitales

Emulación del fi ltro empleando una red neuronal programada en MATLAB®

EJEMPLO RECONOCIMIENTO DE LETRAS EMPLEANDO ENTRENAMIENTO DE

RETROPROPAGACIÓN DEL ERROR

Resultados

REDES AUTOORGANIZABLES

Aprendizaje asociativo

Red de una sola neurona

Tipos de estímulos

Ejemplo

Interpretación de la Regla de Hebb en asociadores lineales

TOPOLOGÍA DE REDES NEURONALES EMPLEADAS PARA LA CLASIFICACIÓN,

PREDICCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES

Red Instar

Red Outstar

Redes Competitivas

Red de Kohonen

Red de Hamming

Mapas de Autoorganización (SOM)

Learning Vector Quantization (LVQ)

Redes Recurrentes

Red Hopfi eld

Redes ANFIS

Algoritmo de un sistema ANFIS

Algoritmo de entrenamiento de un sistema ANFIS

Arquitectura de ANFIS

Método de mínimos cuadrados

Mínimos cuadrados recursivos

Ejemplo ANFIS con línea de comandos

Ejemplo sistema ANFIS empleando ANFIS EDIT de MATLAB®

Empleo de función Genfis

EJEMPLO DE UN SISTEMA ANFIS Y DIFUSO PARA EL MODELADO DE MÁQUINAS DE

CORRIENTE ALTERNA, EN UN ESQUEMA DE CONTROL VECTORIAL

Etapas del control difuso tipo Sugeno

Fusificación

Evaluación de reglas

Desarrollo

Control vectorial

Modelo difuso del motor de inducción

Fusificación

Edición de reglas

Modelo ANFIS del motor de inducción

Control vectorial difuso

APROXIMADOR NEURO-DIFUSO CON CLUSTERS Y REDES NEURALES

TRIGONOMÉTRICAS

Entrenamiento de retropropagación

Redes neurales basadas en Fourier

Cálculo de la función de la red neuronal basada en Fourier

Establecimiento de los pesos



















































CAPÍTULO 4 ALGORITMOS GENÉTICOS



CHARLES DARWIN Y LA TEORÍA DE LA EVOLUCIÓN

ALGORITMOS GENÉTICOS

Algoritmos genéticos

Definiciones

Operaciones genéticas en cadenas binarias

Selección

Cruzamiento

Mutación

Algoritmo

Ejemplo

Análisis

El Teorema del Schema

La óptima asignación de los procesos

Paralelismo implícito

Conjunto difuso de sintonización

Codificación de un subconjunto difuso en un intervalo

Funciones de aptitud estándar

















































CAPÍTULO 5 EJEMPLO DE AG EN MATLAB®



DETERMINAR LA IMPEDANCIA NECESARIA DE UN COMPONENTE PARA QUE

UN CIRCUITO AC LE TRANSFIERA LA MÁXIMA POTENCIA DE ENERGÍA

Aplicaciones

Problema de máxima transferencia de potencia

El algoritmo genético

Problema de optimización

Representación

Población inicial

Evaluación

Crear una nueva población

ALGORITMOS GENÉTICOS

ALGORITMO GENÉTICO CONVENCIONAL BINARIO

ALGORITMO GENERACION DE NUEVOS INDIVIDUOS MEDIANTE OPERACIONES

DE CRUZA Y MUTACIÓN

ALGORITMO DE SELECCIÓN PROPORCIONAL O RULETA

ARCHIVOS M DE MATLAB® PARA EL ALGORITMO .MAIN

FUNCIÓN OBJETIVO

EVAL POBLACIÓN

EVAL EACH

CONVERTIR BITNUM

NEXT POPULATION


























ANEXO A MATLAB® GENETIC ALGORITHMS TOOLBOX

REDES CISCO CCNP A FONDO "Guía de estudio para profesionales"

La certificación CCNP es una de las certificaciones de redes más prestigiosas, mundialmente avalada por Cisco Systems. Los técnicos en posesión de esta certificación representan una garantía profesional para las empresas que requieren personal cualificado en conceptos como enrutamniento, conmutación, redes privadas, acceso remoto, etc. En la mayoría de los casos el personal certificado CCNP realiza tareas de soporte de alto nivel, resolviendo incidencias a grandes clientes u operaciones de configuración de dispositivos de alta gama.Una vez lograda la certificación CCNA, el CCNP es, sin duda, la meta a alcanzar por el personal técnico que aspira ampliar sus conocimientos y su horizonte laboral. La obra proporciona los conceptos, comandos y gráficos necesarios para configurar los dispositivos Cisco en redes corporativas y alcanzar la tan valorada certificación.




Este libro cubre sin duda, un espacio vacío hasta el momento para lo quines no solo persiguen la tan valorada certificación CCNP, sino que también sirve de material de consulta para aquéllos que deseen ampliar sus conocimientos.



VENTAJAS COMPETITIVAS

 Este libro rompe la barrera el idioma al tener un material de consulta simplificada en castellano.

 Las terminologías respeta el argot empleado en las comunicaciones para que el uso del idioma español no represente un obstáculo.

 Representa un avance en la manera de encarar esta certificación aportando un valioso material en español que contiene cuarenta y cuatro capítulos divididos en cuatro partes donde se abarcan temas como enrutamiento, conmutación, VoIP, MPLS, seguridad, wireless, QoS, etc., cuyo orden facilita la lectura y el aprendizaje.



CONOZCA



Acceso RDSI

Activación de RDSI PRI

Autenticación y asociación WLAN

Bucles de capa 2

Bucles de enrutamiento

CCNA Security

CCNA Wireless

Clases de protocolos de enrutamiento

Comando boot system

Comandos ayuda

Comandos Show

Comparación entre el direccionamiento IPv4 e IPv6

Comparación entre IGRP y RIP

Componentes principales de hardware de un router

Conceptos básicos sobre redes inalámbricas

Conectándose por primera vez al router

Configuración básica de Frame-Relay

Configuración de contraseñas de consola, auxiliar y telnet

Configuración de EIGRP

Configuración de enrutamiento dinámico

Configuración de IGRP

Configuración de interfaces

Configuración de OSPF

Configuración de RIP

Configuración de subinterfaces Frame-Relay

Configuración de VLAN

Configuración del Nombre y contraseña del router

Configuración inicial del switch

Configuración por navegador

Conmutación de capa 2

Consideraciones importantes sobre listas de acceso

Copia de seguridad del IOS

Creación de Subredes (resumen)

CSMA/CD

Descripción de las siete capas del modelo OSI

Determinación de rutas IP

Dirección de broadcast

Direccion de Capa Tres

Direccionamiento IP

Dispositivos de Capa de Red

Distancia administrativa

Dominios de Colisión y Difusión

El CCNA y el Modelo OSI

El Modelo TCP/IP

Elección del CCNA

Encapsulación de capa 2 de Wan

Enrutamiento entre Vlans

Enrutamiento por estado de enlace

Enrutamiento por llamada telefónica bajo demanda (DDR)

Enrutamiento por vector distancia

Establecimiento y activación de BRI

Estados de los puertos de STP(spanning-tree)

Estándares WLAN

Etiquetado de trama

Frame-Relay

Funciones de la capa de enlaces de datos

Funciones de la capa de red

Funciones de la Capa de Transporte

Funciones de la capa fisica

Guardar, copiar y borrar las configuraciones

Hot Standby Router Protocol (HSRP)

Lan virtuales (Vlan)

Las tres capas del Modelo Jerárquico de Cisco

Listas de Acceso

Listas de acceso con nombre

Más sobre IPv6

Máscara de subred de longitud variable

Mensajes o banners

Métricas IGRP

Modelo Cisco de tres capas

Modelo de referencia OSI

Modos de configuración inicial

Modos de operación VTP

Nombre del Cisco IOS

Números binarios

Números hexadecimales

Principio de enrutamiento

Procedimiento para la creación de subredes

Proceso de configuración de ACL

Proceso de configuración de OSPF en una sola área

Proceso de creación de VLSM

Proceso de encapsulación de datos

Protocolo CDP

Protocolo de árbol de extensión(STP)

Protocolo Punto a Punto

Protocolos (introducción)

Protocolos de enrutamiento

Recuperación de contraseñas

Red Digital de Servicios Integrados (RDSI)

Redes de área amplia (WAN)

Redistribución estática en RIP

Registro de configuración

Resumen de ruta con VLSM

Routing, Introduccion

Rutas Estáticas

Rutas estáticas por default

Sintaxis de la configuración de IGRP

Subredes

Tabla de host

Tecnologias de conmutación

Tipos de listas de acceso

Topologías OSPF

Traducción de direcciones de red

Trunking

Uso de Wilcard en las ACL

Verificación de la configuración de RIP

Vlan Trunking Protocol (VTP)

Wan y routers

Wilcard



APRENDA

• Configuración de Rutas Estáticas

• Configuración de OSPF

• Configuración de EIGRP

• Configuración de RIP

• Configuración de las interfaces del router

• Configuración inicial del router

INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON APLICACIONES A LA INGENIERÍA

Esta es una obra completa sobre los temas más importantes de la Inteligencia artificial que se emplean en ingeniería, los expone de manera sencilla y accesible con múltiples aplicaciones, este libro ayudará a los lectores a desarrollar un amplio conocimiento del comportamiento de los sistemas de IA aplicada a control, instrumentación y modelado de sistemas así como de las herramientas necesarias para analizar e implementar estos sistemas. Presenta gráficas e ilustraciones que refuerzan los principios expuestos a lo largo del texto. Cuenta con ejemplos completamente desarrollados en MATLAB ®, que permiten una mejor comprensión de los temas expuestos.


Este libro está dirigido a profesores, alumnos y profesionistas de cualquier disciplina de la ingeniería, que busquen entender y aplicar los conocimientos avanzados de inteligencia artificial en su área de acción correspondiente de una manera sencilla y amigable.

VENTAJAS

Cada capítulo contiene: Una amplia cobertura, enfoque práctico y aplicado con objetivos bien definidos y puntualmente desarrollados. Incluye numerosos casos de estudios para el uso de modelos de sistemas que proporcionan un "contexto del mundo real" al fin de introducir al lector a las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.

En la Web de la editorial encontrará archivos para descargar con todas las aplicaciones desarrolladas en el libro para las herramientas MATLAB® y Simulink®.

Aprenda

La teoría que sustenta a la lógica difusa, redes neurales, sistemas neuro-difusos, algoritmos genéticos.

La aplicación de la IA para el desarrollo de sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de modelos, aprendizaje de las máquinas, incertidumbre y lógica difusa, robótica, automatización y control.

Conozca

Cómo adecuar la solución de diferentes problemas en problemas de ingeniería.

Cómo emplear MATLAB® y Simulink®. para elaborar el diseño del sistema de IA.

Desarrolle sus habilidades y capacidades para

Solucionar problemas de ingeniería mediante el uso de los métodos de la IA.

Proponer y validar las mejores alternativas de solución.

AREA: Ingeniería
 
SUBÁREA :Mecatrónica y Robótica


NIVEL: Intermedio y Avanzado

CAPÍTULO 1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL




ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

RAMAS QUE COMPONEN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

LÓGICA DIFUSA

Historia de la lógica difusa

REDES NEURALES ARTIFICIALES

Historia de las redes neurales

Perceptrón

Redes de retropropagación (backpropagation)

ALGORITMOS GENÉTICOS

Historia de los algoritmos genéticos

Definiciones

Herencia

¿Qué es herencia?

El código genético

Selección natural

Operaciones genéticas en cadenas binarias

Selección

Cruzamiento

Mutación

EJEMPLOS

APLICACIONES

Desentrelazado de señales de video con lógica difusa

Procedimiento

Conclusiones

Marcadores anatómicos de los ventrículos del corazón

Procedimiento

Resultados

Conclusiones

Segmentación de imágenes cerebrales de resonancia magnética basada en redes neuronales

Procedimiento

Resultados y conclusiones

Referencias

Optimización de sistemas para tratamiento de agua (Austria, lógica difusa)

Monitoreo de glaucoma a través de redes neuronales

Algoritmos genéticos para el diseño de sistemas de MRI (magnetic resonance imaging)





CAPÍTULO 2 LÓGICA DIFUSA

Qué es una variable lingüística

Aplicaciones

Cámaras de video

Reconocimiento

Controladores

Sistemas de control en lazo abierto

Sistema de control en lazo cerrado

Uso de lógica difusa en el Transporte

Uso de lógica difusa en los sistemas de control

CONCEPTOS DE LÓGICA BOOLEANA Y DIFUSA

LÓGICA BOOLEANA

Axiomas de los conjuntos convencionales

Operaciones en la lógica convencional

Leyes de De Morgan

LÓGICA DIFUSA

Lógica simbólica

Tautologías y quasi-tautologías

Representación de conjuntos difusos discretos

Operaciones en la lógica difusa empleando conjuntos difusos

Ejemplo de programa de operación difusa realizado en MATLAB®

Norma triangular (T)

Co-normas T (normas S)

Aseveraciones booleanas aplicadas a la lógica difusa

Operaciones entre conjuntos difusos

Producto de dos conjuntos difusos

Potencia de un conjunto difuso

Concentración

Dilación

Intensificación de contraste

Corte alfa

Propiedades de los conjuntos difusos

Funciones de membresía y sus partes básicas

Función de saturación

Función hombro

Función triangular

Función trapecio o Pi

Función “S” o sigmoidal

Descripción matemática de las funciones de membresía

Aplicaciones reales de las distintas funciones de membresía

Partes de una función de membresía

Cálculo de función de pertenencia

Método HORIZONTAL

Método VERTICAL

Método de comparación de parejas (Saaty, )

Método basado en la especificación del problema

Método basado en la optimización de parámetros

Método basado en la agrupación difusa (Fuzzy Clustering)

El principio de extensión: generalización

PRINCIPIO DE EXTENSIÓN

NÚMEROS DIFUSOS

Suma de números difusos

RELACIONES NÍTIDAS Y DIFUSAS

Producto cartesiano

Relaciones nítidas

Relaciones difusas

Composición

Composición sup-estrella

Operaciones con relaciones difusas

Unión

Intersección

Complemento

Producto cartesiano difuso y composición

Reglas difusas

Modus ponens y modus tollens

CONTROLADORES DIFUSOS

Interfaz de difusificación

Base de conocimientos

Lógica de decisiones

Interfaz de desdifusificación

Método de centro de área o gravedad

Método de centro máximo

Método de izquierda máximo

Método de derecha máximo

Aproximación de sistemas difusos

Definición de las entradas y salidas del sistema

Ejemplo de un sistema difuso con retardos en la información para aproximaciones difusas

Funciones de membresía

Reglas lingüísticas

Superficie de salida

Diseño de controladores con base en Mamdani

Ejemplo

Aplicaciones reales de controladores difusos

Controlador difuso clásico

Ejemplo

Controladores P

Controladores PD

Controladores PI

Controlador PID

Simulación de un Control PID difuso

Controlador difuso con PID convencional como respaldo

Controlador difuso como sintonizador de PID convencional

Concepto de estabilidad

Punto de equilibrio

Asintóticamente estable

Entrada-cero de estabilidad

Teorema (Estabilidad de Lyapunov para sistemas autónomos)

Estabilidad de Lyapunov para sistemas difusos

Teorema

La construcción para muestreo de datos

PRINCIPIO DE EXTENSIÓN

NÚMEROS DIFUSOS

Suma de números difusos

RELACIONES NÍTIDAS Y DIFUSAS

Producto cartesiano

Relaciones nítidas

Relaciones difusas

Composición

Composición sup-estrella

Operaciones con relaciones difusas

Unión

Intersección

Complemento

Producto cartesiano difuso y composición

Reglas difusas

Modus ponens y modus tollens

CONTROLADORES DIFUSOS

Interfaz de difusificación

Base de conocimientos

Lógica de decisiones

Interfaz de desdifusificación

Método de centro de área o gravedad

Método de centro máximo

Método de izquierda máximo

Método de derecha máximo

Aproximación de sistemas difusos

Definición de las entradas y salidas del sistema

Ejemplo de un sistema difuso con retardos en la información para aproximaciones difusas

Funciones de membresía

Reglas lingüísticas

Superficie de salida

Diseño de controladores con base en Mamdani

Ejemplo

Aplicaciones reales de controladores difusos

Controlador difuso clásico

Ejemplo

Controladores P

Controladores PD

Controladores PI

Controlador PID

Simulación de un Control PID difuso

Controlador difuso con PID convencional como respaldo

Controlador difuso como sintonizador de PID convencional

Concepto de estabilidad

Punto de equilibrio

Asintóticamente estable

Entrada-cero de estabilidad

Teorema (Estabilidad de Lyapunov para sistemas autónomos)

Estabilidad de Lyapunov para sistemas difusos

Teorema

La construcción para muestreo de datos

Controlador difuso-convencional autosintonizable por lógica difusa

Método Ziegler-Nichols

Controlador proporcional difuso

PD autosintonizable

PI autosintonizable

PID autosintonizable

Análisis de resultados

Autosintonización vs Ziegler-Nichols

Controlador difuso como programador de ganancias para PID

Estabilidad

Diseño con base en Sugeno

Ejemplo

ALGORITMO DEL RAZONAMIENTO

Ejemplo

Diseño digital con base en estabilidad

Ejemplo

EJEMPLO SISTEMA DIFUSO SUGENO

EJEMPLO DE MOTOR DC

EJEMPLO DE SISTEMA DE 2 ENTRADAS

MÉTODOS DE INFERENCIA

Método de Tsukamoto

Método de Larsen

AGRUPAMIENTOS DIFUSOS

Validez de un cluster

Clusters nítidos

Ejemplo

Clusters difusos

Ejemplo

Aplicaciones reales de los agrupamientos difusos

Aproximaciones de sistemas reales por el método de Sugeno

Aproximación de un deshumidifi cador desecante

Aproximación de un potenciómetro

Aproximación de un sensor óptico

Ejemplo de aplicación de método para optimización de clusters con lógica difusatipo Mamdani

Calculadora difusa por método Mamdani

Caracterización de un controlador tipo PID mediante un controlador tipo Sugeno

Controlador difuso basado en control directo del par (DTC)

Control de velocidad sin sensores usando control directo del par (DTC) basado en la modulación del ancho de pulso mediante vectores espaciales (SVPWM)

Agrupamientos difusos con pesos

Segmentación de imágenes médicas a través de agrupamientos difusos

Aproximación de un modelado de sentimientos humanos basado en el reconocimiento de expresiones faciales con lógica difusa

Aproximación a los sentimientos humanos a través de lógica difusa

PROGRAMAS BÁSICOS EN MATLAB®

SATURACIÓN

HOMBRO

TRIANGULAR

TRAPEZOIDAL

SIGMOIDAL

CLUSTERS DIFUSOS Y SISTEMA SUGENO

CALCULADORA DIFUSA MATLAB®



CAPÍTULO 3 REDES NEURALES ARTIFICIALES

REDES NEURALES BIOLÓGICAS

Fundamentos biológicos de las redes neurales naturales

Máquinas inteligentes

Sistema eléctrico neuronal

MODELOS DE NEURONAS

Ruido

Neuronas de dos estados

La neurona genérica

APLICACIONES DE LAS REDES NEURALES ARTIFICIALES (RNA)

DEFINICIÓN DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL

FUNCIONES DE ACTIVACIÓN

Función escalón

Función lineal y mixta

Función tangente hiperbólica

Función sigmoidal

Función de Gauss

TOPOLOGÍAS DE LAS REDES NEURALES

Elementos de una red neuronal artifi cial

ENTRENAMIENTO DE LAS REDES NEURALES

REDES DE UNA CAPA

Perceptrón

Separación de variables linealmente separables con el perceptrón

ADALINE (Adaptive Linear Neuron)

Problema del operador lógico XOR por uso del perceptrón

Desarrollo

OR

AND

XOR

Control de un motor de pasos con un grupo de perceptrones

Teorema de Kolmogorov

REDES MULTICAPA

Perceptrón multicapa

Redes de retropropagación (backpropagation)

Principios para entrenar una red multicapa empleando el algoritmo de retropropagación

Redes neurales - Retropropagación del error

Capas intermedias

Algoritmo de retropropagación con momento (Backpropagation with Momentum)

DISEÑO DE FILTROS FIR CON REDES NEURALES ARTIFICIALES

Filtro

Filtros adaptativos digitales

Emulación del fi ltro empleando una red neuronal programada en MATLAB®

EJEMPLO RECONOCIMIENTO DE LETRAS EMPLEANDO ENTRENAMIENTO DE

RETROPROPAGACIÓN DEL ERROR

Resultados

REDES AUTOORGANIZABLES

Aprendizaje asociativo

Red de una sola neurona

Tipos de estímulos

Ejemplo

Interpretación de la Regla de Hebb en asociadores lineales

TOPOLOGÍA DE REDES NEURONALES EMPLEADAS PARA LA CLASIFICACIÓN,

PREDICCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES

Red Instar

Red Outstar

Redes Competitivas

Red de Kohonen

Red de Hamming

Mapas de Autoorganización (SOM)

Learning Vector Quantization (LVQ)

Redes Recurrentes

Red Hopfi eld

Redes ANFIS

Algoritmo de un sistema ANFIS

Algoritmo de entrenamiento de un sistema ANFIS

Arquitectura de ANFIS

Método de mínimos cuadrados

Mínimos cuadrados recursivos

Ejemplo ANFIS con línea de comandos

Ejemplo sistema ANFIS empleando ANFIS EDIT de MATLAB®

Empleo de función Genfis

EJEMPLO DE UN SISTEMA ANFIS Y DIFUSO PARA EL MODELADO DE MÁQUINAS DE

CORRIENTE ALTERNA, EN UN ESQUEMA DE CONTROL VECTORIAL

Etapas del control difuso tipo Sugeno

Fusificación

Evaluación de reglas

Desarrollo

Control vectorial

Modelo difuso del motor de inducción

Fusificación

Edición de reglas

Modelo ANFIS del motor de inducción

Control vectorial difuso

APROXIMADOR NEURO-DIFUSO CON CLUSTERS Y REDES NEURALES

TRIGONOMÉTRICAS

Entrenamiento de retropropagación

Redes neurales basadas en Fourier

Cálculo de la función de la red neuronal basada en Fourier

Establecimiento de los pesos


CAPÍTULO 4 ALGORITMOS GENÉTICOS

CHARLES DARWIN Y LA TEORÍA DE LA EVOLUCIÓN

ALGORITMOS GENÉTICOS

Algoritmos genéticos

Definiciones

Operaciones genéticas en cadenas binarias

Selección

Cruzamiento

Mutación

Algoritmo

Ejemplo

Análisis

El Teorema del Schema

La óptima asignación de los procesos

Paralelismo implícito

Conjunto difuso de sintonización

Codificación de un subconjunto difuso en un intervalo

Funciones de aptitud estándar

















































CAPÍTULO 5 EJEMPLO DE AG EN MATLAB®



DETERMINAR LA IMPEDANCIA NECESARIA DE UN COMPONENTE PARA QUE

UN CIRCUITO AC LE TRANSFIERA LA MÁXIMA POTENCIA DE ENERGÍA

Aplicaciones

Problema de máxima transferencia de potencia

El algoritmo genético

Problema de optimización

Representación

Población inicial

Evaluación

Crear una nueva población

ALGORITMOS GENÉTICOS

ALGORITMO GENÉTICO CONVENCIONAL BINARIO

ALGORITMO GENERACION DE NUEVOS INDIVIDUOS MEDIANTE OPERACIONES

DE CRUZA Y MUTACIÓN

ALGORITMO DE SELECCIÓN PROPORCIONAL O RULETA

ARCHIVOS M DE MATLAB® PARA EL ALGORITMO .MAIN

FUNCIÓN OBJETIVO

EVAL POBLACIÓN

EVAL EACH

CONVERTIR BITNUM

NEXT POPULATION

































ANEXO A MATLAB® GENETIC ALGORITHMS TOOLBOX