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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/2962| Título : | Propuesta de una Neurona Artificial Dinámica para Propósitos de Modelado Entrada-Salida |
| Autor : | Luna Pliego, Henry Magdaleno%850874 |
| metadata.dc.subject.other: | técnicas de modelado, identificación de sistemas, sistemas estáticos, sistemas dinámicos, neurona artificial |
| Fecha de publicación : | 2019-11-15 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descripción : | Un modelo matemático es la aproximación de un sistema, y la precisión depende de distintos factores, como puede ser las suposiciones que se asumen en el proceso de modelado, la incerti- dumbre que se presente en el sistema, debidas a desgaste interno en los parámetros del sistema o dinámicas no modeladas. El modelo matemático de un sistema se puede obtener mediante algu- nas técnicas de modelado, como puede ser el que se basa en las leyes físicas que rigen al sistema y otra técnica, la cual se basa en el uso de datos de entrada y salida obtenidos directamente de un experimento, y recibe el nombre de identificación de sistemas. Este trabajo de investigación propone una metodología alterna de modelado entrada-salida, la cual es formalizada por medio del planteamiento de un teorema, que manifiesta las condiciones necesarias para lograr la aproximación de sistemas estáticos y dinámicos utilizando una neurona artificial dinámica y una ley de aprendizaje. Se verifica el buen desempeño de la neurona artificial dinámica y la metodología propuesta en esta tesis con la realización de distintos ejemplos de simulación, donde se obtiene como resultado el modelo matemático de sistemas con distinta naturaleza. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica |
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