| Revista: | Memoria Electro - Congreso Internacional de Ingeniería Electrónica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000274879 |
| ISSN: | 1405-2172 |
| Autores: | Noriega Ponce, Alfonso1 Ordaz Hernández, Antonio2 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de Querétaro, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Querétaro. México 2Instituto Tecnológico de Querétaro, Departamento de Sistemas Computacionales, Querétaro. México |
| Año: | 1996 |
| Periodo: | Oct |
| Volumen: | 18 |
| Paginación: | 439-443 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | En el trabajo se explican las generalidades de diferentes estructuras de redes neuronales parcialmente recurrentes (Elman modificada, Jordan, Bengio y Bengio modificada) y su utilización en la identificación de sistemas dinámicos lineales de simple entrada - simple salida. Como método de aprendizaje para este tipo de redes neuronales se estudia el algoritmo de retropropagación recurrente a través de un intervalo de tiempo, el cual considera la retropropagación del error tanto en el espacio como en el tiempo. Se comparan los resultados obtenidos por las diferentes redes teniendo en consideración el tiempo de aprendizaje y la precisión de las respuestas |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Redes neuronales artificiales, Sistemas dinámicos lineales, Algoritmos, Retropropagación |
| Keyword: | Mathematics, Applied mathematics, Artificial neural networks, Linear dynamic systems, Algorithms, Backpropagation |
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