Analise de uma classe de neuronios artificiais para aplicações em sistemas roboticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1996
Autor(a) principal: Cerqueira, Jes de Jesus Fiais
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: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes neurais (Computação)
Robótica
Controle de processo
Sistemas de controle ajustável
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1584235
Resumo: Orientador: Alvaro Geraldo Badan Palhares
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spelling Analise de uma classe de neuronios artificiais para aplicações em sistemas roboticosRedes neurais (Computação)RobóticaControle de processoSistemas de controle ajustávelOrientador: Alvaro Geraldo Badan PalharesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Neste trabalho são analisadas as estruturas recursivas e não recursivas da classe perceptron de Redes Neurais Artificiais. A lei de aprendizado utilizada é baseada no gradiente com a inclusão da retro-propagação (back-propagation) de sinais através da rede. É apresentada uma formulação vetorial para os modelos e estabelecido um critério para análise de convergência baseado no segundo método de Lyapunov. Como exemplo, uma rede que mistura neurônios recursivos e não recursivos é testada por simulação em um sistema de controle para o acionamento das juntas de um robô de dois graus de liberdade, sendo propostos um identificador e um controlador adaptativo por modelo referência, com os resultados apresentados que mostram a eficiência do métodoAbstract: This work analyses the recurrent and no recurrent dynamic structures of the perceptron class of artificial neural networks. The learning law used is based on the gradient with the inclusion of back-propagation of signals through the network. A vectorial formulation to modelsis presented and a criterion for convergence analysis based on the second Lyapunov's method is established. As on example, a mix network is tested through simulation in a control system for the activation of the joints of a two degree of freedom robot, and an identifier and an adaptive controller by reference modeI are proposed, the results showing the efficiency of the method being presented.MestradoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Palhares, Alvaro Geraldo Badan, 1944-Geromel, José CláudioAraujo, Aluizio Fausto RibeiroUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCerqueira, Jes de Jesus Fiais19961996-10-24T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf103f.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1584235CERQUEIRA, Jes de Jesus Fiais. Analise de uma classe de neuronios artificiais para aplicações em sistemas roboticos. 1996. 103f Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1584235. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/113828porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T02:32:24Zoai::113828Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T02:32:24Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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