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dc.contributor.advisorSanjuán Mejía, Marco Enrique (dir.)
dc.contributor.authorPosada Aguilar, José David
dc.date.accessioned2010-08-20T14:36:22Zes
dc.date.accessioned2012-07-25T20:30:37Z
dc.date.available2010-08-20T14:36:22Zes
dc.date.available2012-07-25T20:30:37Z
dc.date.issued2010-08-20T14:36:22Z
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/2126
dc.descriptionTesis (Ingeniero Electrónico)es_ES
dc.description.abstractEn esta investigación, se desarrolló una estrategia adaptativa que consta de tres bloques funcionales: un controlador dinámico matricial (DMC) con modelo de referencia, un modelo no lineal en redes neuronales y un algoritmo de optimización multiobjetivo llamado Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) II. La estrategia se basa en la integración y adecuación de cada uno de los algoritmos a la solución del problema de control adaptativo. Aquí el algoritmo evolutivo se encarga de encontrar los mejores parámetros para el controlador DMC en cada período de muestreo, basándose en la respuesta que la red neuronal le entrega al mismo, simulando un conjunto de controladores sobre esta, minimizando el error cuadrático de seguimiento y las acciones de control.es_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad del Norte. Programa de Ingeniería Electrónicaes_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectInteligencia artificial.es_ES
dc.subjectControladores de dispositivo (Programas de computador)es_ES
dc.subjectRedes neurales (Computadores)es_ES
dc.titleDMC adaptativo para procesos no lineales utilizando inteligencia artificiales_ES
dc.typemasterThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.type.hasVersionacceptedVersiones_ES
dc.publisher.programPregrado en Ingeniería Electrónicaes_ES
dc.publisher.departmentIngenieríases_ES
dc.creator.degreeIngeniero Electrónicoes_ES


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