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dc.contributor.advisorZaldivar Navarro, Daniel
dc.contributor.advisorCuevas Jiménez, Erik Valdemar
dc.contributor.advisorPérez Cisneros, Marco Antonio
dc.contributor.authorDíaz Guerrero, Primitivo Emanuel
dc.contributor.editorCUCEI
dc.contributor.editorUniversidad de Guadalajara
dc.contributor.otherMAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRONICA Y COMPUTACION
dc.date.accessioned2019-12-24T02:33:23Z-
dc.date.available2019-12-24T02:33:23Z-
dc.date.issued1969-12-31
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/79994-
dc.description.abstractEn 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.tableofcontentsCapítulo 1: INTRODUCCIÓN 1.1 ANTECEDENTES 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.3 OBJETIVOS DE LA TESIS 1.4 DESCRIPCIÓN DE CAPÍTULOS Capítulo 2: SISTEMAS HAMMERSTEIN 2.1 INTRODUCCIÓN 2.2 SISTEMAS NO LINEALES ORIENTADOS A BLOQUES 2.3 SISTEMAS HAMMERSTEIN Capítulo 3: LÓGICA DIFUSA 3.1 INTRODUCCIÓN 3.2 CONJUNTOS DIFUSOS 3.3 FUNCIONES DE MEMBRESÍA 3.3.1 Función Trapezoidal 3.3.2 Función Triangular 3.3.3 Función Gaussiana 3.3.4 Función Campana 3.3.5 Función Sigmoide 3.4 OPERACIONES DIFUSAS 3.4.1 Complemento 3.4.2 Intersección 3.4.3 Unión 3.5 VARIABLES LINGÜÍSTICAS 3.6 REGLAS DIFUSAS Si – Entonces 3.7 SISTEMAS INFERENCIALES DIFUSOS 3.7.1 Fuzzificación de entradas 3.7.2 Evaluación de Reglas 3.7.3 Defuzzificación Capítulo 4: ANFIS 4.1 INTRODUCCIÓN 4.2 REDES ADAPTIVAS 4.3 ARQUITECTURA ANFIS 4.3.1 Capa I 4.3.2 Capa II 4.3.3 Capa III 4.3.4 Capa IV 4.3.5 Capa V Capítulo 5: OPTIMIZACIÓN 5.1 INTRODUCCIÓN 5.2 TIPOS DE OPTIMIZACIÓN 5.3 HEURÍSTICA Y META-HEURÍSTICA 5.4 ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN 5.5 ALGORITMOS EVOLUTIVO 5.6 PROCESO DE EVOLUCIÓN 5.7 EVOLUCIÓN ARTIFICIAL 5.8 INTELIGENCIA COLECTIVA 5.9 DE LO INDIVIDUAL A LO COLECTIVO 5.10 AUTO-ORGANIZACIÓN 5.11 FUNCIONAMIENTO DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS 5.11.1 Población Inicial 5.11.2 Funciones Objetivo 5.11.3 Selección y Reproducción 5.11.4 Selección Proporcional 5.11.5 Selección Basada en el Rango 5.11.6 Mutación 5.12 ALGORITMOS 5.13 ALGORITMO DE BÚSQUEDA GRAVITACIONAL (GSA) 5.13.1 Pseudocódigo de Algoritmo GSA 5.13.2 Diagrama de Flujo de Algoritmo GSA Capítulo 6: EXPERIMENTACIÓN 6.1 INTRODUCCIÓN 6.2 ESTRUCTURA PROPUESTA 6.3 FASE DE APRENDIZAJE 6.4 EXPERIMENTACIÓN 6.4.1 Experimento I 6.4.2 Experimento II 6.4.3 Experimento III 6.4.4 Experimento IV 6.4.5 Experimento V 6.4.6 Experimento VI 6.5 ANÁLISIS ESTADÍSTICO Capítulo 7: CONCLUSIONES REFERENCIAS
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isoes
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectEstructura Difusa Anfis
dc.subjectFuncion No Lineal
dc.subjectBusqueda Gravitacional
dc.subjectModelo Difuso Takagisugeno
dc.titleIDENTIFICACIÓN HAMMERSTEIN DE SISTEMAS: UN ENFOQUE INTELIGENTE
dc.typeMaestria
dc.typeTesis
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderDÍaz Guerrero, Primitivo Emanuel
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