@prefix config: . @prefix meta: . @prefix rdf: . @prefix rdfs: . @prefix xsd: . @prefix owl: . @prefix dc: . @prefix dcmitype: . @prefix dcterms: . @prefix foaf: . @prefix geo: . @prefix om: . @prefix locn: . @prefix schema: . @prefix skos: . @prefix dbpedia: . @prefix p: . @prefix yago: . @prefix units: . @prefix geonames: . @prefix prv: . @prefix prvTypes: . @prefix doap: . @prefix void: . @prefix ir: . @prefix ou: . @prefix teach: . @prefix time: . @prefix datex: . @prefix aiiso: . @prefix vivo: . @prefix bibo: . @prefix fabio: . @prefix vcard: . @prefix swrcfe: . @prefix frapo: . @prefix org: . @prefix ei2a: . @prefix pto: . dcterms:title "Redes Neuronales artificiales para el estudio del patrimonio "; dcterms:description "La tecnología de captura de imagen digital está siguiendo una constante evolución tanto en resolución como en calidad de las imágenes. La necesidad de archivo y divulgación global de imágenes de obras de arte hacen de esta tecnología una necesidad ineludible. Las nuevas metodologías de trabajo son cada vez más multidisciplinares y pueden utilizarse en distintos campos de la ciencia, la industria y la cultura. Una de estas nuevas tecnologías es la espectrografía de imagen hiperespectral. Por otra parte las redes neuronales artificiales se han aplicado a múltiples problemas reales de complejidad considerable. La ventaja más importante radica en resolver problemas que, mediante tecnologías convencionales, resultan muy complicados debido a que carecen de un algoritmo de solución o bien difíciles de encontrar. El aunar la experiencia del grupo tanto en el campo del análisis hiperespectral como en la computación neuronal en otros campos, permite augurar un éxito considerable en el planteamiento de la utilización de computación neuronal para el estudio, análisis y conservación del patrimonio histórico. "; a ou:LineaInvestigacion. ou:tieneLineaInvestigacion .