{"id":102718,"date":"2010-09-07T00:00:00","date_gmt":"2010-09-07T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelado-e-implementacion-electronica-eficiente-de-sistemas-neuro-fuzzy-de-alta-dimensionalidad\/"},"modified":"2010-09-07T00:00:00","modified_gmt":"2010-09-07T00:00:00","slug":"modelado-e-implementacion-electronica-eficiente-de-sistemas-neuro-fuzzy-de-alta-dimensionalidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/modelado-e-implementacion-electronica-eficiente-de-sistemas-neuro-fuzzy-de-alta-dimensionalidad\/","title":{"rendered":"Modelado e implementaci\u00f3n electr\u00f3nica eficiente de sistemas neuro-fuzzy de alta dimensionalidad"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Guillermo Bosque Perez <\/strong><\/h2>\n<p>En este trabajo se estudia la modelizaci\u00f3n, dise\u00f1o e implementaci\u00f3n sobre fpgas (field programmable gate arrays), de sistemas neuro-fuzzy de alta dimensionalidad. En particular se presenta un sistema neuro-fuzzy tipo anfis (adaptive neural-fuzzy inference system) con una serie de restricciones en sus funciones de pertenencia que dan lugar a un modelo con respuesta multilineal a tramos (pwm, piecewise multilinear) computacionalmente muy eficiente.  Esta eficiencia se demuestra formalmente a trav\u00e9s de un estudio pormenorizado de su costo computacional en relaci\u00f3n con un sistema anfis gen\u00e9rico. Las redes anfis son entrenadas por medio de un algoritmo h\u00edbrido donde se combinan los m\u00e9todos de m\u00ednimos cuadrados y gradiente descendente. A pesar de las restricciones impuestas sobre el sistema, \u00e9ste no presenta p\u00e9rdidas significativas en su capacidad de aprendizaje y de aproximaci\u00f3n como as\u00ed lo demuestran los m\u00faltiples ejemplos que se muestran en el trabajo. Estos ejemplos hacen referencia a funciones no-lineales y de alta dimensionalidad.   por otra parte se presenta una metodolog\u00eda de desarrollo de sistemas pwm-anfis que cubre las diferentes etapas que intervienen en el mismo como son: especificaci\u00f3n y an\u00e1lisis, dise\u00f1o, simulaci\u00f3n y ajuste e implementaci\u00f3n. Para dar soporte a dicha metodolog\u00eda se ha creado una herramienta de dise\u00f1o asistido sobre el entorno matlab a la que hemos denominado pwm-anfis tool. Esta herramienta, que presenta un interface gr\u00e1fico amigable para el usuario, permite definir un sistema con cualquier n\u00famero de entradas, funciones de pertenencia, par\u00e1metros de aprendizaje, etc. El entorno permite desarrollar sistemas tanto para aprendizaje off-line como on-line.  por \u00faltimo, se han realizado diversas implementaciones heterog\u00e9neas hw\/sw sobre dispositivos reconfigurables tipo fpga. Previamente se ha realizado el dise\u00f1o de la partici\u00f3n hw\/sw demostrando las ventajas del dise\u00f1o heterog\u00e9neo frente a implementaciones hardware puras. Para la partici\u00f3n hardware de la fpga se desarrolla una arquitectura hardware eficiente, escalable y reutilizable que implementa el sistema de inferencias de la red. El desarrollo se realiza utilizando el lenguaje de descripci\u00f3n hardware vhdl. En todos los casos se ha verificado el correcto funcionamiento del sistema en tiempo real y se han analizado los recursos empleados en los dispositivos as\u00ed como las diferentes frecuencias de operaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelado e implementaci\u00f3n electr\u00f3nica eficiente de sistemas neuro-fuzzy de alta dimensionalidad<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelado e implementaci\u00f3n electr\u00f3nica eficiente de sistemas neuro-fuzzy de alta dimensionalidad <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Guillermo Bosque Perez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Pa\u00eds vasco\/euskal herriko unibertsitatea<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 09\/07\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Javier Echanove Arias<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: pedro Jes\u00fas Burillo lopez <\/li>\n<li>Santiago S\u00e1nchez solano (vocal)<\/li>\n<li>eugenio Villar bonet (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 ramon Gonzalez de mendivil moreno (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Guillermo Bosque Perez En este trabajo se estudia la modelizaci\u00f3n, dise\u00f1o e implementaci\u00f3n sobre fpgas (field programmable 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