Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/79994
Título: IDENTIFICACIÓN HAMMERSTEIN DE SISTEMAS: UN ENFOQUE INTELIGENTE
Autor: Díaz Guerrero, Primitivo Emanuel
Asesor/Director de tesis: Zaldivar Navarro, Daniel
Cuevas Jiménez, Erik Valdemar
Pérez Cisneros, Marco Antonio
Editor: CUCEI
Universidad de Guadalajara
Carrera: MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRONICA Y COMPUTACION
Palabras clave: Estructura Difusa Anfis;Funcion No Lineal;Busqueda Gravitacional;Modelo Difuso Takagisugeno
Fecha de titulación: 31-dic-1969
Editorial: Biblioteca Digital wdg.biblio
Universidad de Guadalajara
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://wdg.biblio.udg.mx
https://hdl.handle.net/20.500.12104/79994
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