Modelagem Neural De Sistemas Dinamicos
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1. Uma metodologia de modelagem empírica utilizando o integrador neural de múltiplos passos do tipo Adams-Bashforth
Este artigo apresenta e desenvolve uma metodologia empírica alternativa para modelar e obter as funções de derivadas instantâneas para sistemas dinâmicos não-lineares através de um treinamento supervisionado utilizando integradores numéricos neurais de múltiplos passos do tipo Adams-Bashforth. Esta abordagem a rede neural desempenha o papel das fun�
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2010-10
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2. Metodologia de modelagem empÃrica utilizando integradores neurais aplicada a sistemas dinÃmicos nÃo-lineares.
Este trabalho apresenta e desenvolve uma metodologia empÃrica para modelar e obter as funÃÃes de derivadas instantÃneas para sistemas dinÃmicos nÃo-lineares, utilizando integradores numÃricos neurais de mÃltiplos passos do tipo Adams-Bashforth. A modelagem empÃrica consiste em utilizar as estruturas de integradores numÃricos consideradas, tanto par
Publicado em: 2008
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3. Abordagem neurofuzzy para modelagem de sistemas dinamicos não lineares / Neurofuzzy approach for nonlinear dynamical systems modeling
This work suggests a systematic procedure to develop models of complex nonlinear dynamical systems using neural fuzzy networks. The neural fuzzy networks are able to extract knowledge from input/output data and to encode it explicitly in the form of if-then rules. Therefore, linguistic models are obtained in a form suitable for human understanding. Two new c
Publicado em: 2008
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4. Motor Control Modeling to Entropy Generation Minimization in Peripheral Mechanical Processes / Modelagem do controle motor para minimização de geração de entropia em processos mecânicos periféricos
Objectives: Classical studies showed that the transition among gait patterns, in vertebrate locomotion, occur when there is an increase in energetic demand. Since the muscular movement is performed under central nervous system control, it is this one that determines the gait pattern in the end. Therefore, this structure is able to translate mechanical events
Publicado em: 2008
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5. Predictive control with mean derivative based neural euler integrator dynamic model
Redes neurais podem ser treinadas para obter o modelo de trabalho interno para esquemas de controle de sitemas dinâmicos. A forma usual adotada é projetar a rede neural na forma de um modelo discreto com entradas atrasadas do tipo NARMA (Non-linear Auto Regressive Moving Average). Em trabalhos recentes a utilização de uma rede neural inserida em uma estr
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2007-03
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6. Estruturas de integração neural Feedforward testadas em problemas de controle preditivo / Strutures of feedforward neural integration tested in problems of predictive control
Este trabalho apresenta, desenvolve e testa metodologia de modelagem de sistemas dinâmicos, aplicada em esquema de controle preditivo. Redes neurais feedforward são usadas na estrutura de integradores numéricos de equações diferenciais ordinárias, modelando a função de derivadas de sistemas dinâmicos autônomos. O integrador neural resultante é um
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 18/12/2003
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7. Estruturas de integração neural Feedforward testadas em problemas de controle preditivo / Strutures of feedforward neural integration tested in problems of predictive control
Este trabalho apresenta, desenvolve e testa metodologia de modelagem de sistemas dinâmicos, aplicada em esquema de controle preditivo. Redes neurais feedforward são usadas na estrutura de integradores numéricos de equações diferenciais ordinárias, modelando a função de derivadas de sistemas dinâmicos autônomos. O integrador neural resultante é um
Publicado em: 2003
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8. Estruturas de integração neural Feedforward testadas em problemas de controle preditivo / Strutures of feedforward neural integration tested in problems of predictive control
Este trabalho apresenta, desenvolve e testa metodologia de modelagem de sistemas dinâmicos, aplicada em esquema de controle preditivo. Redes neurais feedforward são usadas na estrutura de integradores numéricos de equações diferenciais ordinárias, modelando a função de derivadas de sistemas dinâmicos autônomos. O integrador neural resultante é um
Publicado em: 2003
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9. MODELAGEM E CONTROLE NEURO-FUZZY DE SISTEMAS DINÂMICOS / NEURO-FUZZY MODELLING AND CONTROL OF DYNAMIC SISTEMS
In this work procedures for neuro-fuzzy modelling and control of dynamic systems are reviewed and a new structure is proposed. In this, modelling and closed-loop control are performed simultaneously by using a neuro-fuzzy approach. In the modelling stage the input space of a dynamic system (plant) is initially divided into a number of fuzzy operating regions
Publicado em: 2002
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10. Controle de suspensões ativas utilizando redes neurais
Neste trabalho, é feito um estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais na identificação e no controle de suspensões ativas não lineares. Considerando um modelo de um quarto de veículo, a modelagem matemática de sistemas passivos e ativos é detalhada. Noções básicas da aplicação das redes neurais, arquitetura, tipos de aprendizado, al
Publicado em: 2001
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11. Novas abordagens em assililação de dados meteorológicos / New approaches to meteorologic data assimilation
Esta tese examina duas novas abordagens para o problema de assimilação de dados atmosféricos, o uso de um Filtro de Kalman Estendido Adaptativo e Redes Neurais de Perceptrons Multicamadas. Primeiro, o Filtro de Kalman Estendido Adaptativo é usado para assimilação de dados em três sistemas dinâmicos não-lineares: sistema de tempo discreto caótico de
Publicado em: 2001
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12. Redes neurais nebulosas aplicadas em problemas de modelagem e controle autonomo
Neste trabalho propõem-se novas classes de redes neurais nebulosas para aplicação em modelagem e em controle autônomo. As redes neurais nebulosas aplicadas em modelagem são capazes de extrair conhecimento de dados entrada/saída e representá-Io na forma de regras nebulosas do tipo se-então, gerando modelos lingüísticos convenientes para a compreens�
Publicado em: 1997