ESTE TRABAJO SE ENMARCA EN EL AMBITO DE NUEVOS METODOS
TECNICOS APLICADOS A LA ASTRONOMIA, Y POR TANTO CON UNA
CONSIDERABLE POTENCIALIDAD. EL NEXO DE UNION SON LAS
REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES Y CONSISTE BASICAMENTE EN
EL ESTUDIO DE SU APLICABILIDAD A TRES PROBLEMATICAS
DIFERENTES CON UTILIDAD EN EL CAMPO DE LA ASTRONOMIA: UN
METODO PARA CLASIFICACION DE OBJETOS DEBILES, UN METODO
DE PROYECCION DE UNA DISTRIBUCION NO DIMENSIONAL EN UN
ESPACIO DE 1, 2 O 3 DIMENSIONES, Y UN ACERCAMIENTO A UNA
TECNICA DE COMPRENSION DE IMAGENES DIGITALES.

PARA LA APLICACION DE CLASIFICACION HA ESTUDIADO UNA RED
DEL TIPO PERCEPTRON MULTICAPA, TIPO UTILIZADO TAMBIEN EN
LAS DEMAS APLICACIONES, EN BASE A LA COMPROBACION,
REALIZADA TAMBIEN EN ESTE TRABAJO, DE QUE LAS TECNICAS
SUPERVISADAS SON APROXIMACIONES A REGLAS DE DECISION
BAJESIANAS. EL METODO PROPUESTO SE HA APLICADO TANTO A
DATOS SIMULADOS COMO A DATOS OBSERVADOS.

EL NUEVO METODO PROPUESTO COMO PROYECTOR DE UNA
DISTRIBUCION NO DIMENSIONAL A UN ESPACIO MENOR QUE 3
DIMENSIONES ES COMPARADO CON EL ANALISIS DE COMPONENTES
PRINCIPALES MOSTRANDO QUE EL NUEVO METODO NO ESTA
RESTRINGIDO A TRANSFORMACIONES LINIALES.

SE PROPONE TAMBIEN COMO TERCERA APLICACION UNA TECNICA
DE COMPRENSION DE IMAGENES DIGITALES QUE AUNQUE MOSTRANDO
TAN SOLO RESULTADOS INICIALES, SE VISLUMBRA UNA
INTERESANTE UTILIDAD CUANDO NO SE REQUIERE GRAN PRECISION
ASTROMETRICA NI FOTOMETRICA.