Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/80665
Título: IDENTIFICACIÓN HAMMERSTEIN DE SISTEMAS: UN ENFOQUE INTELIGENTE
Autor: Díaz Guerrero, Primitivo Emanuel
Asesor: Zaldívar Navarro, Daniel
Cuevas Jiménez, Erik Valdemar
Fecha de titulación: 2016
Editorial: Biblioteca Digital wdg.biblio
Universidad de Guadalajara
Resumen: RESUMEN En este trabajo de tesis, un nuevo enfoque a la estructura difusa ANFIS es propuesto para la identificación Hammerstein de sistemas. La función no lineal estática es modelada por las funciones de membresía del antecedente y el subsistema lineal dinámico por la función del consecuente. La estructura utiliza el modelo difuso Takagi-Sugeno la cual permite hacer la equivalencia entre las dos estructuras. El modelo ha sido entrenado utilizando el algoritmo de optimización de búsqueda gravitacional (GSA), esto para evitar problemas de óptimos locales que son causados por métodos de entrenamiento que utilizan estrategias tradicionales. La estructura propuesta se probó en funciones de evaluación y los resultados obtenidos demuestran que el modelo propuesto tiene buen desempeño. Para validar estos resultados un análisis estadístico se realiza y compara con el modelo ANFIS.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12104/80665
http://wdg.biblio.udg.mx
Programa educativo: MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN
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