Redes neurais fuzzy aplicadas em identificação e controle de sistemas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Luna Huamaní, Ivette Raymunda, 1978-
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597361
Resumo: Orientadores : Fernando Gomide, Rosangela Ballini
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spelling Redes neurais fuzzy aplicadas em identificação e controle de sistemasRedes neurais (Computação)Lógica fuzzyIdentificação de sistemasOrientadores : Fernando Gomide, Rosangela BalliniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre redes neurof uzzy hibridas, redes neurais e sistemas fuzzy, aplicados a problemas de identificação e controle de sistemas dinamicos nao lineares. Devido a necessidade de representação temporal e de elementos de memoria, para a resolução dos problemas tratados, duas estruturas de redes neuro fuzzy recorrentes sao propostas, a partir de uma rede neuro fuzzy estatica. As relações temporais sao induzidas por realimentação local e global internas nas redes neurofuzzy recorrentes. Para a aprendizagem das redes neurofuzzy propoe-se um algoritmo baseado no m'etodo do gradiente e no m'etodo de treinamento por reforço associativo. Resultados de simulação mostram que as redes neurofuzzy propostas proporcionam uma alternativa efetiva para modelar e controlar sistemas dinamicos nao linearesAbstract: This work compares the performance of neural fuzzy, neural network and fuzzy systems, to model and control non-linear dynamical systems. Due to the need of temporal representations, two recurrent neural fuzzy networks are proposed based on an hybrid static neural fuzzy architecture. Temporal processing is induced by local and global recurrence in the hidden layer neurons. A learning method based on gradient search and associative reinforcement learning is proposed. Computational experiments suggest that recurrent neural fuzzy networks provide an effective alternative to model and control non-linear dynamical systemsMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Gomide, Fernando Antonio Campos, 1951-Ballini, Rosangela, 1969-Caminhas, Walmir MatosSussner, PeterAmaral, Wagner Caradori doUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação não informadoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASLuna Huamaní, Ivette Raymunda, 1978-20032003-05-08T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf147p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597361LUNA HUAMANÍ, Ivette Raymunda. Redes neurais fuzzy aplicadas em identificação e controle de sistemas. 2003. 147p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1597361. Acesso em: 25 abr. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/307301porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T03:56:36Zoai::307301Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T03:56:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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