1. RIUdeG
  2. Tesis
  3. Maestría
  4. CUCEI
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/80757
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dc.contributor.advisorZaldívar Navarro, Daniel
dc.contributor.advisorCuevas Jiménez, Erik Valdemar
dc.contributor.authorDíaz Guerrero, Primitivo Emanuel
dc.date.accessioned2020-04-13T21:41:48Z-
dc.date.available2020-04-13T21:41:48Z-
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/80757-
dc.identifier.urihttp://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractRESUMEN 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.
dc.description.tableofcontentsINDICE GENERAL AGRADECIMIENTOS .............................................................................................................................. 1 ABSTRACT ............................................................................................................................................ 11 RESUMEN ........................................................................................................................................... 111 ÍNDICE DE FIGURAS ........................................................................................................................... VII ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................................................... X Capítulo 1: INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 1 1.1 ANTECEDENTES ................................................................................................................... 1 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ...................................................................................... 3 1.3 OBJETIVOS DE LA TESIS ....................................................................................................... 3 1.4 DESCRIPCIÓN DE CAPÍTULOS .............................................................................................. 4 Capítulo 2: SISTEMAS HAMMERSTEIN ................................................................................................ 6 2.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................... 6 2.2 SISTEMAS NO LINEALES ORIENTADOS A BLOQUES ............................................................. 7 2.3 SISTEMAS HAMMERSTEIN ................................................................................................... 8 Capítulo 3: LÓGICA DIFUSA ............................................................................................................... 11 3.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 11 3.2 CONJUNTOS DIFUSOS ........................................................................................................ 12 3.3 FUNCIONES DE MEMBRESÍA ............................................................................................. 13 3.3.1 Función Trapezoidal ......................................................................................................... 14 3.3.2 Función Triangular ............................................................................................................ 15 3.3.3 Función Gaussiana ............................................................................................................ 17 3.3.4 Función Campana ............................................................................................................. 17 3.3.5 Función Sigmoide ............................................................................................................. 18 IV 3.4 OPERACIONES DIFUSAS ..................................................................................................... 19 3.4.1 Complemento ................................................................................................................... 19 3.4.2 Intersección ...................................................................................................................... 20 3.4.3 Unión ................................................................................................................................ 20 3.5 VARIABLES LINGÜÍSTICAS ................................................................................................. 21 3.6 REGLAS DIFUSAS Si-Entonces ......................................................................................... 22 3.7 SISTEMAS INFERENCIALES DIFUSOS .................................................................................. 23 3.7.1 Fuzzificación de entradas ................................................................................................. 23 3.7.2 Evaluación de Reglas ........................................................................................................ 24 3.7.3 Defuzzificación ................................................................................................................. 26 Capítulo 4: ANFIS ............................................................................................................................... 31 4.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 31 4.2 REDES ADAPTIVAS ............................................................................................................. 31 4.3 ARQUITECTURA ANFIS ....................................................................................................... 32 4.3.1Capa1 ................................................................................................................................ 33 4.3.2 Capa 11 ............................................................................................................................... 34 4.3.3 Capa 111 .............................................................................................................................. 34 4.3.4 Capa IV .............................................................................................................................. 34 4.3.5 Capa V ............................................................................................................................... 35 Capítulo 5: OPTIMIZACIÓN ................................................................................................................ 38 5.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 38 5.2 TIPOS DE OPTIMIZACIÓN .................................................................................................. 40 5.3 HEURÍSTICA Y META-HEURÍSTICA ..................................................................................... 41 5.4 ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN ...................................................................................... 43 5.5 ALGORITMOS EVOLUTIVO ................................................................................................. 44 5.6 PROCESO DE EVOLUCIÓN .................................................................................................. 45 5. 7 EVOLUCIÓN ARTIFICIAL ..................................................................................................... 46 5.8 INTELIGENCIA COLECTIVA ................................................................................................. 47 5.9 DE LO INDIVIDUAL A LO COLECTIVO ................................................................................. 47 5.10 AUTO-ORGANIZACIÓN ...................................................................................................... 49 5.11 FUNCIONAMIENTO DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS .......................................................... 50 5.11.1 Población Inicial. ............................................................................................................. 51 5.11.2 Funciones Objetivo ......................................................................................................... 52 V 5.11.3 Selección y Reproducción ............................................................................................... 52 5.11.4 Selección Proporcional ................................................................................................... 53 5.11.5 Selección Basada en el Rango ........................................................................................ 53 5.11.6 Mutación ........................................................................................................................ 53 5.12 ALGORITMOS ..................................................................................................................... 54 5.13 ALGORITMO DE BÚSQUEDA GRAVITACIONAL (GSA) ........................................................ 54 5.13.1 Pseudocódigo de Algoritmo GSA .................................................................................... 55 5.13.2 Diagrama de Flujo de Algoritmo GSA ............................................................................. 57 Capítulo 6: EXPERIMENTACIÓN ......................................................................................................... 59 6.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 59 6.2 ESTRUCTURA PROPUESTA ................................................................................................. 59 6.3 FASE DE APRENDIZAJE ....................................................................................................... 61 6.4 EXPERIMENTACIÓN ........................................................................................................... 63 6.4.1 Experimento 1 ............................................................................................................ 64 6.4.2 Experimento 11 ........................................................................................................... 67 6.4.3 Experimento 111 .......................................................................................................... 70 6.4.4 Experimento IV .......................................................................................................... 73 6.4.5 Experimento V ........................................................................................................... 76 6.4.6 Experimento VI .......................................................................................................... 79 6.5 ANÁLISIS ESTADÍSTICO ............................................................................................................ 82 Capítulo 7: CONCLUSIONES ............................................................................................................... 87 REFERENCIAS ..................................................................................................................................... 89
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa-
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php
dc.titleIDENTIFICACIÓN HAMMERSTEIN DE SISTEMAS: UN ENFOQUE INTELIGENTE
dc.typeTesis de Maestria
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderDíaz Guerrero, Primitivo Emanuel
dc.coverageGuadalajara, Jalisco
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA EN ELECTRONICA Y COMPUTACION-
dc.degree.departmentCUCEI-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERIA EN ELECTRONICA Y COMPUTACION-
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