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Estudio y simulación de las deformaciones corticales asociadas a la variación del campo gravitacional, usando redes neuronales artificiales

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Author(s): Figueredo Báez Yaqueline | Díaz Ramiro

Journal: Earth Sciences Research Journal
ISSN 1794-6190

Issue: 7;
Start page: 35;
Date: 2003;
Original page

Keywords: Gravity field | neural network | stress | crustal

ABSTRACT
This work is development with two strategies of processing: the neural computation and the conventional computation. In the conventional computation the mathematical base for the simulation is the theory mechanic of the continuum medium, by means of which an evolutionary algorithm is obtained in function of the evolutionary time estimated; that allows the simulation of models that showing the deformations of the crust in terms of geometric variations. These deformations can be used for the calculation of the gravity anomaly and magnetic anomaly through the method of Talwani. The neural computation assimilates the biological neurons as process elements that are assumed as the gravity information and the magnetic information in the inverse problem, being processed in a Neural Network Artificial with architecture Hopfield and in a Neural Network Artificial with structure cluster.Para este trabajo se utilizaron dos estrategias de procesamiento: la computación neuronal y la computaci6n convencional. En la computación convencional, la base matemática para la simulación es la teoría mecánica del medio continuo, mediante la cual se obtiene un algoritmo evolutivo en función de la estimación de un tiempo evolutivo, que permite la simulación de modelos que muestran las deformaciones de la corteza en términos de variaciones geométricas, de tal manera que estas deformaciones se pueden utilizar para el cálculo de las anomalías gravitacional y magnética a través del método de Talwani. La computación neuronal asimila las neuronas biológicas como elementos de proceso, que en el problema de inversión se asumen como información gravimétrica e información magnética, siendo procesadas en una red neuronal artificial con arquitectura Hopfield y en una red neuronal artificial con estructura cluster.
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