Aplicación de MATLAB para la identificación de sistemas con redes neuronales y modelos paramétricos PDF Download
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Author: Álvaro Redondo Fernández
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 392
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Author: Álvaro Redondo Fernández
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Category :
Languages : es
Pages : 392
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Author: Cesar Perez Lopez
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781978319974
Category :
Languages : es
Pages : 158
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Book Description
Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci�n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci�n que se les alimenta. La principal caracter�stica de esta nueva tecnolog�a de redes neuronales es que puede aplicarse a gran n�mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te�ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im�genes, reconocimiento de voz, an�lisis y filtrado de se�ales, clasificaci�n, discriminaci�n, an�lisis financiero, predicci�n din�mica, etc. Las redes neuronales tratan de emular el sistema nervioso, de forma que son capaces de reproducir algunas de las principales tareas que desarrolla el cerebro humano, al reflejar las caracter�sticas fundamentales de comportamiento del mismo. Lo que realmente intentan modelizar las redes neuronales es una de las estructuras fisiol�gicas de soporte del cerebro, la neurona y los grupos estructurados e interconectados de varias de ellas, conocidos como redes de neuronas. De este modo, construyen sistemas que presentan un cierto grado de inteligencia. No obstante, debemos insistir en el hecho de que los sistemas neuronales artificiales, como cualquier otra herramienta construida por el hombre, tienen limitaciones y s�lo poseen un parecido superficial con sus contrapartidas biol�gicas. Las redes neuronales, en relaci�n con el procesamiento de informaci�n, heredan tres caracter�sticas b�sicas de las redes de neuronas biol�gicas: paralelismo masivo, respuesta no lineal de las neuronas frente a las entradas recibidas y procesamiento de informaci�n a trav�s de m�ltiples capas de neuronas.Una de las principales propiedades de estos modelos es su capacidad de aprender y generalizar a partir de ejemplos reales. Es decir, la red aprende a reconocer la relaci�n (que no deja de ser equivalente a estimar una dependencia funcional) que existe entre el conjunto de entradas proporcionadas como ejemplos y sus correspondientes salidas, de modo que, finalizado el aprendizaje, cuando a la red se le presenta una nueva entrada (aunque est� incompleta o posea alg�n error), en base a la relaci�n funcional establecida en el mismo, es capaz de generalizarla ofreciendo una salida. En consecuencia, podemos definir una red neuronal artificial como un sistema inteligente capaz, no s�lo de aprender, sino tambi�n de generalizar.En este libro se presentan ejemplos pr�cticos del trabajo con redes neuronales a trav�s de MATLAB. Se muestran aplicaciones sobre ajuste de modelos, reconocimiento de patrones, an�lisis cl�ster, predicci�n de series temporales, Big Data y redes neoronales, computaci�n paralela con redes nuronales y otros ejemplos similares
Author: César Pérez López
Publisher:
ISBN: 9781549923265
Category :
Languages : es
Pages : 143
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MATLAB dispone de la herramienta "Toolbox de redes neuronales" que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar, y simular redes neuronales. MATLAB permite utilizar las redes neuronales para la clasificación, regresión, clustering, reducción de la dimensionalidad, predicción de series de tiempo, y el modelado de sistemas dinámicos y control.El Toolbox (caja de herramientas) incluye redes neuronales convolucionales, deep learnig, autoencoder, algoritmos de clasificación de imágenes y tareas de aprendizaje. Para acelerar el trabajo con grandes conjuntos de datos, puede distribuir los cálculos y datos a través de los procesadores de varios núcleos, GPU, y clusters de ordenadores utilizando Parallel Computing Toolbox.Este libro presenta, a través de ejemplos, el trabajo con el Toolbox de redes neuronales de MATLAB para ajuste de modelos, análisis clúster, predicción con series temporales, reconocimiento de patrones, implementación de paralelismo y tareas de Big Data.
Author: Óscar Reinoso García
Publisher: Universidad Miguel Hernández
ISBN: 8418177268
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 113
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En este libro se recogen algunos ejercicios y desarrollos en los que se exponen diferentes alternativas de aplicación de procedimientos y métodos de Inteligencia Artificial mediante el uso de diferentes herramientas para su aplicación. En particular, a lo largo de este texto se van a presentar diferentes redes neuronales que pueden ser empleadas para la resolución de diferentes ejemplos y aplicaciones prácticas. En concreto, a lo largo de las diferentes unidades se hace uso tanto de Matlab, como de Python como herramientas para el desarrollo y evaluación práctica de estos ejercicios. MATLAB, acrónimo de MATrix LABoratory, constituye hoy en día una herramienta matemática muy potente y muy empleada por multitud de investigadores de todo tipo en todo el mundo, particularmente en Ingeniería. Constituye un software de carácter general muy empleado en universidades y centros de investigación de todo el mundo. Por otro lado, el lenguaje de programación Python se ha convertido durante los últimos años en un lenguaje muy empleado para abordar diferentes problemas y algoritmos que emplean técnicas de Inteligencia Artificial. No es el cometido de este libro abordar las características principales de este lenguaje de programación sino presentar algunas opciones en las que utilizando este lenguaje se pueden implementar estos algoritmos para abordar problemas sencillos de inteligencia artificial. Por último, nos centramos en abordar ejemplos prácticos de cómo se pueden emplear diferentes modelos de redes neuronales para solucionar algunos casos.
Author: Johanna Andrea Álvarez Marín
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Languages : es
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Resumen: La identificación de sistemas trata de la estimación de modelos de sistemas dinámicos a partir de los datos observados. Esta tesis dirige su esfuerzo principalmente hacia la creación de una interfaz gráfica de usuario, que facilite la resolución de los problemas de identificación en los sistemas dinámicos cuyos parámetros no admiten una lectura directa, por lo tanto no es posible plantear un modelo lineal a partir de las leyes físicas. El objetivo de este trabajo es la construcción de una herramienta de software que permita la identificación de sistemas, es decir modelos matemáticos de sistemas dinámicos, que se obtendrán a partir de la medición de los datos de entrada/salida, para observar el sistema como “caja negra”; Se desea proponer una función de transferencia o ecuación diferencial como modelo del sistema dinámico. Mediante la interfaz gráfica realizada en Matlab, utilizando programas (scripts) similares al del Systems Identification Toolbox de Matlab, se realiza la comprensión de la respuesta en frecuencia o la respuesta al escalón del sistema, analizándolo como una “caja negra” [1]; para llegar a la estimación de la función de transferencia lineal del sistema determinista. La función de transferencia [2] se parametriza como cuadro negro y sin un orden determinado ya que es elegido a priori.
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Languages : es
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El presente trabajo de tesis doctoral propone una clase de modelos, con estructura de red neuronal con dinámica aditiva evolucionando en tiempo continuo, para la identificación de sistemas dinámicos. Para la clase de modelos propuesta se efectúa, utilizando herramientas del dominio frecuencial, un estudio de estabilidad absoluta obteniéndose una serie de condiciones suficientes para esta en función de los parámetros del modelo. Asimismo, se desarrollan dos métodos de adaptación de parámetros para llevar a cabo la identificación en línea: uno basado en técnicas de gradiente y análisis de sensibilidad, y el otro en técnicas de control óptimo e inmersión invariante. La generación de los modelos y los algoritmos de adaptación se efectúa automáticamente mediante el uso de técnicas de cálculo simbólico, lo cual permite iterar de forma rápida en el proceso de identificación. Tanto los modelos como los algoritmos de adaptación de parámetros han sido probados frente a plantas dotadas de funciones no lineales estándar y frente a un conjunto de datos reales. Asimismo, se han evaluado sus prestaciones en comparación a la identificación de estos mismos casos mediante modelos neuronales estáticos, que constituyen, actualmente, una técnica tan establecida que permite su uso como marco de referencia. El trabajo de tesis se ha realizado bajo una óptica unificadora entre la teoría de control y la teoría de redes neuronales. Se ha puesto especial énfasis en tratar con herramientas y visión de la teoría de control las redes neuronales que se usan, desde el punto de vista de control, para identificar un sistema y, desde el punto de vista de la neurociencia, para aprender un determinado comportamiento. En particular, la clase de modelos de identificación se formula de forma compacta usando productos de Kronecker, técnica habitual en teoría de sistemas y el estudio de estabilidad de los modelos.
Author: Andreas S. Weigend
Publisher: Routledge
ISBN: 042997227X
Category : Social Science
Languages : en
Pages : 665
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The book is a summary of a time series forecasting competition that was held a number of years ago. It aims to provide a snapshot of the range of new techniques that are used to study time series, both as a reference for experts and as a guide for novices.
Author: Sebastian Raschka
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1783555149
Category : Computers
Languages : en
Pages : 455
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Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics About This Book Leverage Python's most powerful open-source libraries for deep learning, data wrangling, and data visualization Learn effective strategies and best practices to improve and optimize machine learning systems and algorithms Ask – and answer – tough questions of your data with robust statistical models, built for a range of datasets Who This Book Is For If you want to find out how to use Python to start answering critical questions of your data, pick up Python Machine Learning – whether you want to get started from scratch or want to extend your data science knowledge, this is an essential and unmissable resource. What You Will Learn Explore how to use different machine learning models to ask different questions of your data Learn how to build neural networks using Keras and Theano Find out how to write clean and elegant Python code that will optimize the strength of your algorithms Discover how to embed your machine learning model in a web application for increased accessibility Predict continuous target outcomes using regression analysis Uncover hidden patterns and structures in data with clustering Organize data using effective pre-processing techniques Get to grips with sentiment analysis to delve deeper into textual and social media data In Detail Machine learning and predictive analytics are transforming the way businesses and other organizations operate. Being able to understand trends and patterns in complex data is critical to success, becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. Python can help you deliver key insights into your data – its unique capabilities as a language let you build sophisticated algorithms and statistical models that can reveal new perspectives and answer key questions that are vital for success. Python Machine Learning gives you access to the world of predictive analytics and demonstrates why Python is one of the world's leading data science languages. If you want to ask better questions of data, or need to improve and extend the capabilities of your machine learning systems, this practical data science book is invaluable. Covering a wide range of powerful Python libraries, including scikit-learn, Theano, and Keras, and featuring guidance and tips on everything from sentiment analysis to neural networks, you'll soon be able to answer some of the most important questions facing you and your organization. Style and approach Python Machine Learning connects the fundamental theoretical principles behind machine learning to their practical application in a way that focuses you on asking and answering the right questions. It walks you through the key elements of Python and its powerful machine learning libraries, while demonstrating how to get to grips with a range of statistical models.
Author: Graciela Laura Kaminsky
Publisher: International Monetary Fund
ISBN: 1451955863
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 44
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This paper examines the empirical evidence on currency crises and proposes a specific early warning system. This system involves monitoring the evolution of several indicators that tend to exhibit an unusual behavior in the periods preceding a crisis. When an indicator exceeds a certain threshold value, this is interpreted as a warning “signal” that a currency crisis may take place within the following 24 months. The variables that have the best track record within this approach include exports, deviations of the real exchange rate from trend, the ratio of broad money to gross international reserves, output, and equity prices.
Author: E. Valsami-Jones
Publisher: IWA Publishing
ISBN: 1843390019
Category : Science
Languages : en
Pages : 681
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Phosphorus in Environmental Technology: Principles and Applications, provides a definitive and detailed presentation of state-of-the-art knowledge on the environmental behaviour of phosphorus and its applications to the treatment of waters and soils. Special attention is given to phosphorus removal for recovery technologies, a concept that has emerged over the past 5-6 years. The book features an all-encompassing approach: the fundamental science of phosphorus (chemistry, geochemistry, mineralogy, biology), key aspects of its environmental behaviour and mobility, industrial applications (treatment, removal, recovery) and the principles behind such applications, novel biotechnologies and, importantly, it also addresses socio-economic issues which often influence implementation and the ultimate success of any new technology. A detailed subject index helps the reader to find their way through the different scientific and technological aspects covered, making it an invaluable reference work for students, professionals and consultants dealing with phosphorus-related environmental technologies. State-of-the-art knowledge on the behaviour of phosphorus and its applications to environmental science and technology. Covers all aspects of phosphorus in the environment, engineered and biological systems; an interdisciplinary text.
