1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
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7. Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica

Titre:	Estimador M de Huber para la Identificación de un Modelo en Red Neuronal
Auteur(s):	Zuniga Aguilar, Carlos Jesus%590896
Date de publication:	2016-06-30
Editeur:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description:	En esta tesis se presenta una metodología para realiza la identi ficación de sistemas con valores atípicos con el uso de redes neuronales arti ficiales y el estimador M de Huber. Se obtuvieron conjuntos de datos entrada-salida de sistemas SISO con y sin valores atípicos; con este conjunto de datos se entrenó a una red neuronal fuera de línea con el n de optimizar los pesos sinápticos que la conforman y de esta manera lograr que se ajuste la salida de la red a la salida del sistema real. Se estudiaron en gran medida las redes neuronales artifi ciales, el estimador M de Huber y algunos de los algoritmos de optimización más utilizados y e cientes para encontrar la manera de que estos aspectos funcionaran en conjunto. Se compararon los resultados del estimador M de Huber contra el estimador L2 para comprobar que la función de Huber es capaz de realizar una estimación igual o más e ciente bajo las mismas condiciones, es decir, la pruebas se realizaron con la misma estructura de red neuronal, el mismo número de neuronas, el mismo número de regresores y el mismo algoritmo de optimización. También se compararon los resultados obtenidos de la identi ficación con la función de Huber y la red neuronal seleccionada contra la red neuronal de MATLAB para la identi ficación de sistemas no lineales, NLARX.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :	Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica

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