Patrones de Sistemas de Primero y Segundo Orden, en un Ambiente de Instrumentación Virtual
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Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Instituto Politécnico Nacional
2003
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876490899326763008 |
|---|---|
| author | Luis Pastor Sánchez Fernández |
| author_facet | Luis Pastor Sánchez Fernández |
| contents | Patrones de Sistemas de Primero y Segundo Orden, en un Ambiente de Instrumentación Virtual Luis Pastor Sánchez Fernández Computación virtual patrones neuronales predicción supervisión En el artículo se analizan los patrones para reconocer modelos dinámicos de sistemas de primero y segundoorden mediante una red neuronal (RN) backpropagation. La RN de tres capas, tiene 30 neuronas de entrada,11 en la capa oculta y 4 neuronas de salida. Se utiliza un almacenador circular para guardar los n últimosvalores adquiridos de cada variable. Antes de ejecutar la RN, los datos almacenados son filtradosdigitalmente. Posteriormente se realiza una conversión de la frecuencia de muestreo para obtener 30 puntos.La salida de la RN indicará el modelo más apropiado. El software es desarrollado utilizando el LabVIEW yDLL escritas en DELPHI y C. 2003 artículo científico 1405-5546 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61570203 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=615 Computación y Sistemas application/pdf Instituto Politécnico Nacional Computación y Sistemas (México) Num.2 Vol.7 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_61570203 |
| institution | Redalyc |
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| publishDate | 2003 |
| publisher | Instituto Politécnico Nacional |
| spellingShingle | Patrones de Sistemas de Primero y Segundo Orden, en un Ambiente de Instrumentación Virtual Luis Pastor Sánchez Fernández Computación virtual patrones neuronales predicción supervisión Patrones de Sistemas de Primero y Segundo Orden, en un Ambiente de Instrumentación Virtual Luis Pastor Sánchez Fernández Computación virtual patrones neuronales predicción supervisión En el artículo se analizan los patrones para reconocer modelos dinámicos de sistemas de primero y segundoorden mediante una red neuronal (RN) backpropagation. La RN de tres capas, tiene 30 neuronas de entrada,11 en la capa oculta y 4 neuronas de salida. Se utiliza un almacenador circular para guardar los n últimosvalores adquiridos de cada variable. Antes de ejecutar la RN, los datos almacenados son filtradosdigitalmente. Posteriormente se realiza una conversión de la frecuencia de muestreo para obtener 30 puntos.La salida de la RN indicará el modelo más apropiado. El software es desarrollado utilizando el LabVIEW yDLL escritas en DELPHI y C. 2003 artículo científico 1405-5546 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61570203 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=615 Computación y Sistemas application/pdf Instituto Politécnico Nacional Computación y Sistemas (México) Num.2 Vol.7 |
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