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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7629| 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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| Fichier | Description | Taille | Format | |
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