{"id":36752,"date":"1998-01-01T00:00:00","date_gmt":"1998-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/contribucion-a-la-identificacion-de-sistemas-dinamicos-mediante-metodos-conexionistas\/"},"modified":"1998-01-01T00:00:00","modified_gmt":"1998-01-01T00:00:00","slug":"contribucion-a-la-identificacion-de-sistemas-dinamicos-mediante-metodos-conexionistas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/contribucion-a-la-identificacion-de-sistemas-dinamicos-mediante-metodos-conexionistas\/","title":{"rendered":"Contribucion a la identificacion de sistemas dinamicos mediante metodos conexionistas."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Roberto Gri\u00f1\u00f3 Cubero <\/strong><\/h2>\n<p>El presente trabajo de tesis doctoral propone una clase de modelos, con estructura de red neuronal con din\u00e1mica aditiva evolucionando en tiempo continuo, para la identificaci\u00f3n de sistemas din\u00e1micos.  para la clase de modelos propuesta se efect\u00faa, utilizando herramientas del dominio frecuencial, un estudio de estabilidad absoluta obteni\u00e9ndose una serie de condiciones suficientes para esta en funci\u00f3n de los par\u00e1metros del modelo.  asimismo, se desarrollan dos m\u00e9todos de adaptaci\u00f3n de par\u00e1metros para llevar a cabo la identificaci\u00f3n en l\u00ednea:  uno basado en t\u00e9cnicas de gradiente y an\u00e1lisis de sensibilidad, y el otro en t\u00e9cnicas de control \u00f3ptimo e inmersi\u00f3n invariante.  la generaci\u00f3n de los modelos y los algoritmos de adaptaci\u00f3n se efect\u00faa autom\u00e1ticamente mediante el uso de t\u00e9cnicas de c\u00e1lculo simb\u00f3lico, lo cual permite iterar de forma r\u00e1pida en el proceso de identificaci\u00f3n. Tanto los modelos como los algoritmos de adaptaci\u00f3n de par\u00e1metros han sido probados frente a plantas dotadas de funciones no lineales est\u00e1ndar y frente a un conjunto de datos reales. Asimismo, se han evaluado sus prestaciones en comparaci\u00f3n a la identificaci\u00f3n de estos mismos casos mediante modelos neuronales est\u00e1ticos, que constituyen, actualmente, una t\u00e9cnica tan establecida que permite su uso como marco de referencia.  el trabajo de tesis se ha realizado bajo una \u00f3ptica unificadora entre la teor\u00eda de control y la teor\u00eda de redes neuronales. Se ha puesto especial \u00e9nfasis en tratar con herramientas y visi\u00f3n de la teor\u00eda de control las redes neuronales que se usan, desde el punto de vista de control, para identificar un sistema y, desde el punto de vista de la neurociencia, para aprender un determinado comportamiento. En particular, la clase de modelos de identificaci\u00f3n se formula de forma compacta usando productos de kronecker, t\u00e9cnica habitual en teor\u00eda de sistemas y el estudio de estabilidad de los modelos se efe<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Contribucion a la identificacion de sistemas dinamicos mediante metodos conexionistas.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Contribucion a la identificacion de sistemas dinamicos mediante metodos conexionistas. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Roberto Gri\u00f1\u00f3 Cubero <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 01\/01\/1998<\/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>Carme Torras Gen\u00eds<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Luis Bas\u00e1\u00f1ez Villaluenga <\/li>\n<li>Javier Aracil (vocal)<\/li>\n<li>Joseba-jokin Quevedo Casin (vocal)<\/li>\n<li>Pedro Albertos P\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Roberto Gri\u00f1\u00f3 Cubero El presente trabajo de tesis doctoral propone una clase de modelos, con estructura de 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