Simulación de moduladores / demoduladores, utilizando la teoría de redes neuronales.
Fuente:
Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín
2004
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| Subjects: | |
| Online Access: | |
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| _version_ | 1876441106941476864 |
|---|---|
| author | Adriana Cisneros |
| author_facet | Adriana Cisneros |
| contents | Simulación de moduladores / demoduladores, utilizando la teoría de redes neuronales. Adriana Cisneros Ingeniería algoritmo moduladores demoduladores redes neuronales error medio cuadrático En el presente trabajo se desarrollan modelos para la simulación de moduladores / demoduladores utilizando la teoría de redes neuronales. Para ello se generan los datos de entrada / salida a la red neuronal a través del modelo matemático que describe los diversos moduladores / demoduladores, y se busca una aproximación al comportamiento real de los mismos, mediante el desarrollo de redes del tipo Backpropagation. El algoritmo elegido para trabajar con estas redes es el algoritmo de Levenverg Marquardt. Para encontrar el modelo más óptimo de cada modulador, se realizó una comparación del error medio cuadrático obtenido de la combinación de diversas funciones de transferencia en la capa oculta y de salida, se fijó el número de capas e iteraciones a la red neuronal, y se eligió como moduladores / demoduladores aquellos modelos en los cuales el error medio cuadrático era mínimo. La herramienta utilizada para generar los datos y el desarrollo de los diversos modelos de esta investigación, fue el Toolbox Neural Network del Matlab, versión 6.0 2004 artículo científico 1856-4194 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=78430210 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=784 Télématique application/pdf Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín Télématique (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.3 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_78430210 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2004 |
| publisher | Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín |
| spellingShingle | Simulación de moduladores / demoduladores, utilizando la teoría de redes neuronales. Adriana Cisneros Ingeniería algoritmo moduladores demoduladores redes neuronales error medio cuadrático Simulación de moduladores / demoduladores, utilizando la teoría de redes neuronales. Adriana Cisneros Ingeniería algoritmo moduladores demoduladores redes neuronales error medio cuadrático En el presente trabajo se desarrollan modelos para la simulación de moduladores / demoduladores utilizando la teoría de redes neuronales. Para ello se generan los datos de entrada / salida a la red neuronal a través del modelo matemático que describe los diversos moduladores / demoduladores, y se busca una aproximación al comportamiento real de los mismos, mediante el desarrollo de redes del tipo Backpropagation. El algoritmo elegido para trabajar con estas redes es el algoritmo de Levenverg Marquardt. Para encontrar el modelo más óptimo de cada modulador, se realizó una comparación del error medio cuadrático obtenido de la combinación de diversas funciones de transferencia en la capa oculta y de salida, se fijó el número de capas e iteraciones a la red neuronal, y se eligió como moduladores / demoduladores aquellos modelos en los cuales el error medio cuadrático era mínimo. La herramienta utilizada para generar los datos y el desarrollo de los diversos modelos de esta investigación, fue el Toolbox Neural Network del Matlab, versión 6.0 2004 artículo científico 1856-4194 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=78430210 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=784 Télématique application/pdf Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín Télématique (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.3 |
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| topic | Ingeniería algoritmo moduladores demoduladores redes neuronales error medio cuadrático |
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