Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7629Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Zuniga Aguilar, Carlos Jesus%590896 | - |
| dc.creator | Zuniga Aguilar, Carlos Jesus%590896 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-05-02T17:31:18Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-02T17:31:18Z | - |
| dc.date.issued | 2016-06-30 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7629 | - |
| dc.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. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | Estimador M de Huber para la Identificación de un Modelo en Red Neuronal | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Alvarado Martinez, Victor Manuel%26233 | - |
| dc.contributor.director | Lopez Lopez, Ma. Guadalupe%121844 | - |
| dc.folio | 982 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico | es_MX |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ME_Carlos_Jesus_Zuniga_Aguilar_2016.pdf | Tesis | 6.7 MB | Adobe PDF | View/Open |
| ME_Carlos_Jesus_Zuniga_Aguilar_2016_c.pdf Restricted Access | Cesión de derechos | 130.84 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License
