Patrones de sistemasa de primero y segundo orden, en un ambiente de instrumentación virtual
Document title: Patrones de sistemasa de primero y segundo orden, en un ambiente de instrumentación virtual
Journal: Computación y sistemas
Database: PERIÓDICA
System number: 000252695
ISSN: 1405-5546
Authors: 1
Institutions: 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, Distrito Federal. México
Year:
Season: Oct-Dic
Volumen: 7
Number: 2
Pages: 92-101
Country: México
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Aplicado
Spanish abstract En el artículo se analizan los patrones para reconocer modelos dinámicos de sistemas de primero y segundo orden 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 últimos valores adquiridos de cada variable. Antes de ejecutar la RN, los datos almacenados son filtrados digitalmente. 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 Lab VIEW y DLL escritas en DELPHI y C
English abstract This paper presents the analysis of patterns which allow to recognize dynamic models of first and second order systems by means of a backpropagation neuronal network. The neuronal network is of three layers. The input layer has 30 neurons, the hidden layer has 11 neurons and the exit layer has 4 neurons. A circular buffer is used to store the n last acquired values from each variable. The stored data are filtered digitally before executing the neuronal network. The conversion of the sampling frequency does possible to obtain 30 points. The exit of the neuronal network will indicate the most appropriate model. Software is developed using Lab VIEW and DLL written in DELPHI and C
Disciplines: Ciencias de la computación
Keyword: Patrones,
Redes neuronales artificiales,
Predicción,
Supervisión
Keyword: Computer science,
Patterns,
Artificial neural networks,
Prediction,
Supervision
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