Identificação de sistemas dinâmicos via redes neurais artificiais.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: José Alfredo Ruiz Vargas
Data de Publicação: 1997
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1375
Resumo: Este trabalho investiga e propõe algoritmos de aprendizado para o treinamento de redes neurais artificiais (RNA), objetivando a identificação de sistemas dinâmicos não-lineares multivariáveis. De modo a se tratar sistemas não-lineares arbitrários e estabelecer algoritmos de aprendizado estáveis, são empregados recurrent high-order neural networks (RHONN), métodos de Lyapunov e adaptações de resultados já disponíveis na teoria de controle adaptativo para sistemas lineares. Inicialmente, de modo a explicitar o problema de identificação, é apresentada uma breve revisão sobre a literatura relativa à identificação de sistemas dinâmicos, RNA e identificação de sistemas dinâmicos usando RNA. A seguir, são analisados os trabalhos de Kosmatopoulos et alii [
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