Treinamento de uma rede neural de base radial usando computação evolutiva: implementação e aplicações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nagashima, Renato [UNESP]
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/87238
Resumo: Este trabalho apresenta a implementação de uma Rede Neural de Base Radial (RNBR) utilizando tecnologia 0.8æm BiCMOS da ÁustriaMicroSystems (AMS) e seu respectivo treinamento utilizando a Computação Evolucionária (CE). O Algoritmo Genético (AG) foi o algoritmo de treinamento utilizado, pois é de simples operação, fácil implementação, eficaz na busca da região onde, provavelmente, encontra-se o mínimo global e é aplicável em situações onde não se conhece o modelo matemático ou este é impreciso. A finalidade deste trabalho é mostrar a capacidade de se fazer o treinamento de uma rede neural em um hardware, utilizando a Computação Evolucionária. Para demonstrar a viabilidade desta rede foram implementadas duas aplicações: a conversão de um sinal triangular em um sinal senoidal e a linearização de um oscilador controlado por tensão. Os resultados experimentais obtidos mostram a viabilidade deste treinamento.
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