Implementación de algoritmos de control en tiempo real, mediante la utilización de redes neuronales PDF Download
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Author: José Salvador González Romero
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Languages : es
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Author: José Salvador González Romero
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Languages : es
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Languages : es
Pages : 15
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Author: CESAR PEREZ LOPEZ
Publisher: CESAR PEREZ
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Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 307
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MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a partir de valores pasados de esa serie de tiempo y valores pasados de una segunda serie de tiempo x(t). Esta forma de predicción se denomina red autorregresiva no lineal con entrada exógena (externa), o NARX. En el segundo tipo de problema de series temporales, sólo hay una serie involucrada. Los valores futuros de una serie temporal y(t) se predicen sólo a partir de valores pasados de esa serie. Esta forma de predicción se llama autorregresiva no lineal o NAR. El tercer problema de series de tiempo es similar al primer tipo, en el sentido de que están involucradas dos series, una serie de entrada (predictores) x(t) y una serie de salida (respuestas) y(t). Este libro desarrolla los métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales con MATLAB.
Author: Fausto Miguel Castro Caicedo
Publisher: Editorial Academica Espanola
ISBN: 9783659096396
Category :
Languages : es
Pages : 112
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Las redes neuronales artificiales son sistemas de procesamiento inspirados en la estructura biologica del cerebro, que han sido ampliamente utilizadas en aplicaciones relacionadas con el procesamiento digital de senales, el reconocimiento de patrones, el control automatico y en general para resolver todos aquellos problemas que involucran inmensas cantidades de datos en los que puede existir mucha incertidumbre respecto a como son obtenidos. Este texto recoge los fundamentos teoricos de las redes neuronales artificiales enfocandose principalmente en las redes perceptron multicapa-MLP las cuales toman un papel protagonico en las aplicaciones practicas por ser el modelo mas ampliamente utilizado; se tratan los algoritmos mas importantes en el contexto de estas redes y se presenta la aplicacion del proceso de aprendizaje de un algoritmo para filtrado adaptativo que se basa en la segunda derivada del gradiente (AR ) en el entrenamiento de una red neuronal MLP mostrando finalmente los resultados de su aplicacion. Se trata de un libro con alto contenido practico dirigido principalmente a aquellos desarrolladores interesados en mejorar el rendimiento de las redes neuronales artificiales."
Author: Raquel Flórez López
Publisher: Netbiblo
ISBN: 9788497452465
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 156
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Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
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Languages : es
Pages : 174
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Languages : es
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Resumen Últimamente se ha incrementado considerablemente la utilización de la inteligencia artificial en los campos de la electrónica de potencia y de los sistemas de control de la velocidad y del posicionamiento. Estos métodos, basados en sistemas expertos, la lógica difusa y las redes neuronales artificiales, necesitan una gran base de datos o conocimientos que describan el funcionamiento del sistema junto a un análisis lógico, en lugar del análisis matemático, para controlar el sistema y facilitar la toma de decisiones. Uno de estos métodos corresponde a las redes neuronales artificiales. En esta tesis doctoral se presenta la aplicación de redes neuronales artificiales en los sistemas de control vectorial y control directo del par para una máquina de inducción. Esta tecnología, relativamente nueva, sirve para poder reemplazar eficientemente algunos equipos analógicos ya existentes. Los datos necesarios para entrenar las redes neuronales artificiales se obtienen, en primer lugar, de los resultados de las simulaciones del sistema formado por el motor y su control, y en segundo lugar, a partir de los resultados experimentales. A tal fin se implementa un modelo del motor de inducción que se prueba con motores de diferentes valores nominales y se controla con diferentes sistema de control: control vectorial por el método indirecto con y sin realimentación de velocidad, control vectorial por el método directo con realimentación de velocidad y control directo del par. Para el caso de los sistemas del control vectorial por el método indirecto, con y sin realimentación de velocidad se han utilizado redes neuronales artificiales de respuesta a impulso finito (FIRANN) para emular algunos bloques de los sistemas del control vectorial tales como la estimación de referencia de corriente estator. Cada red neuronal artificial se ha diseñado, entrenado y probado como una parte del conjunto del sistema de control. Con respecto al control vectorial por el método directo y con reali.
Author: Rafik Lasri
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ISBN: 9788490281512
Category :
Languages : es
Pages : 155
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Author: Andries P. Engelbrecht
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9780470512500
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 628
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Computational Intelligence: An Introduction, Second Edition offers an in-depth exploration into the adaptive mechanisms that enable intelligent behaviour in complex and changing environments. The main focus of this text is centred on the computational modelling of biological and natural intelligent systems, encompassing swarm intelligence, fuzzy systems, artificial neutral networks, artificial immune systems and evolutionary computation. Engelbrecht provides readers with a wide knowledge of Computational Intelligence (CI) paradigms and algorithms; inviting readers to implement and problem solve real-world, complex problems within the CI development framework. This implementation framework will enable readers to tackle new problems without any difficulty through a single Java class as part of the CI library. Key features of this second edition include: A tutorial, hands-on based presentation of the material. State-of-the-art coverage of the most recent developments in computational intelligence with more elaborate discussions on intelligence and artificial intelligence (AI). New discussion of Darwinian evolution versus Lamarckian evolution, also including swarm robotics, hybrid systems and artificial immune systems. A section on how to perform empirical studies; topics including statistical analysis of stochastic algorithms, and an open source library of CI algorithms. Tables, illustrations, graphs, examples, assignments, Java code implementing the algorithms, and a complete CI implementation and experimental framework. Computational Intelligence: An Introduction, Second Edition is essential reading for third and fourth year undergraduate and postgraduate students studying CI. The first edition has been prescribed by a number of overseas universities and is thus a valuable teaching tool. In addition, it will also be a useful resource for researchers in Computational Intelligence and Artificial Intelligence, as well as engineers, statisticians, operational researchers, and bioinformaticians with an interest in applying AI or CI to solve problems in their domains. Check out http://www.ci.cs.up.ac.za for examples, assignments and Java code implementing the algorithms.
Author: José Folgueras Méndez
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3642211984
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 1363
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Book Description
This volume presents the proceedings of the CLAIB 2011, held in the Palacio de las Convenciones in Havana, Cuba, from 16 to 21 May 2011. The conferences of the American Congress of Biomedical Engineering are sponsored by the International Federation for Medical and Biological Engineering (IFMBE), Society for Engineering in Biology and Medicine (EMBS) and the Pan American Health Organization (PAHO), among other organizations and international agencies and bringing together scientists, academics and biomedical engineers in Latin America and other continents in an environment conducive to exchange and professional growth.
