ARQUITECTURA MULTICAPA

ARQUITECTURA MULTICAPA

Una arquitectura multicapa es un conjunto ordenado de subsistemas, cada uno de loscuales están constituidos en términos de los que tiene por debajo y proporciona la basede la implementación de aquellos queestán por encima de él. Los objetos decada capa suelen ser independientes,aunque suelen haber de pendencias entreobjetos de distintas capas. Existe unarelación cliente/servidor entre las capasinferiores, que son las que proporcionanlos servicios, y las capas superiores, losusuarios de estos servicios.Una arquitectura multicapa particionaltodo el sistema en distintas unidadesfuncionales: cliente, presentación, lógica-de-negocio, integración, y sistema deinformación empresarial (EIS). Esto asegura una división clara de responsabilidades yhace que el sistema sea más mantenible y extensible. Los sistemas con tres o más capasse han probado como más escalables y flexibles que un sistema cliente-servidor, en elque no existe la capa central de lógica-de-negocios.La capa de presentación expone los servicios de la capa de lógica-de-negocio a losusuarios. Sabe cómo procesar una petición de cliente, cómo interactuar con la capa delógica-de-negocio, y cómo seleccionar la siguiente vista a mostrar. La capa de la lógica-de-negocio contiene los objetos y servicios de negocio de la aplicación. Recibepeticiones de la capa de presentación, procesa la lógica de negocio basada en laspeticiones, y media en los accesos a los recursos de la capa EIS. Los componentes de lacapa de lógica-de-negocio se benefician de la mayoría de lo servicios a nivel de sistemacomo el control de seguridad, de transacciones y de recursos.La capa del cliente es donde se consumen y presentan los modelos de datos. Para unaaplicación Web, la capa cliente normalmente es un navegador web. Los clientespequeños basados-en-navegador no contienen lógica de presentación; se trata en la capade presentación.

||||||Redes de base radial

• Tres capas de neuronas

– Capa de entrada

Transmiten las señales de entrada a las neuronas ocultas sin realizar

procesamiento

Las conexiones de la capa de entrada a la capa oculta no llevan

pesos asociados

– Capa oculta

Realizan una transformación local y no lineal de dichas señales

– Capa de salida

Realiza una combinación lineal de las activaciones de laFunciones de base radial: determinan las activaciones de las neuronas ocultas en

función del vector de entrada

φs neuronasφ es una función de base radial

Ci=(ci1, c12, ...cip) son vectores: centros de las funciones de base radial

di son números reales: desviaciones de las funciones

|| . || es la distancia euclídea desde el vector de entrada al centro de la funciónFunciones de base radial más habituales as redes de base radial son un tipo de redes de neuronas artificiales que calculan la salida

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