Resumen

En este documento, proponemos un algoritmo para identificar y resolver sistemas de ecuaciones de alto orden. Nos basamos en métodos de solución tradicionales para construir algoritmos que resuelvan ecuaciones automatizadas basadas en aprendizaje profundo. El método propuesto incluye dos pasos principales. En el primer paso, utilizamos YOLOV4 (Kumar et al. 2020; Canu, 2020) para reconocer ecuaciones y letras asociadas con la red VGG-16 (Simonyan y Zisserman, 2015) para clasificarlas. Luego utilizamos el modelo SymPy para resolver las ecuaciones en el segundo paso. Los datos son imágenes de sistemas de ecuaciones que son escritas y diseñadas por nosotros mismos o escritas a mano desde otras fuentes. Además, también creamos una aplicación web que ayuda a los usuarios a seleccionar una imagen desde sus dispositivos. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto alcanza una precisión del 95% para aplicaciones de educación inteligente.

• Materias:Anillos Modelos dinámicos Teoría de grupos Variedades de curvas Ecuación diferencial
• Subjects:Rings Dynamic models Group theory Varieties of curves Differential Equation
• Palabras claves:Algoritmo; Ecuaciones; Aprendizaje profundo; YOLOV4; Modelo SymPy; Aplicaciones de educación inteligente
• Keywords:Algorithm; Equations; Deep learning; YOLOV4; SymPy model; Smart-education applications