Identificação de sistemas dinâmicos via redes neurais artificiais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1997
Autor(a) principal: José Alfredo Ruiz Vargas
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes neurais
Sistemas dinâmicos
Inteligência artificial
Algoritmos
Computação
Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1375
Resumo: Este trabalho investiga e propõe algoritmos de aprendizado para o treinamento de redes neurais artificiais (RNA), objetivando a identificação de sistemas dinâmicos não-lineares multivariáveis. De modo a se tratar sistemas não-lineares arbitrários e estabelecer algoritmos de aprendizado estáveis, são empregados recurrent high-order neural networks (RHONN), métodos de Lyapunov e adaptações de resultados já disponíveis na teoria de controle adaptativo para sistemas lineares. Inicialmente, de modo a explicitar o problema de identificação, é apresentada uma breve revisão sobre a literatura relativa à identificação de sistemas dinâmicos, RNA e identificação de sistemas dinâmicos usando RNA. A seguir, são analisados os trabalhos de Kosmatopoulos et alii [
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