Analise de uma classe de neuronios artificiais para aplicações em sistemas roboticos
Jes de Jesus Fiais Cerqueira
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP C335a
Campinas, SP : [s.n.], 1996.
103f.
Orientador: Alvaro Geraldo Badan Palhares
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Neste trabalho são analisadas as estruturas recursivas e não recursivas da classe perceptron de Redes Neurais Artificiais. A lei de aprendizado utilizada é baseada no gradiente com a inclusão da retro-propagação (back-propagation) de sinais através da rede. É apresentada uma formulação...
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Resumo: Neste trabalho são analisadas as estruturas recursivas e não recursivas da classe perceptron de Redes Neurais Artificiais. A lei de aprendizado utilizada é baseada no gradiente com a inclusão da retro-propagação (back-propagation) de sinais através da rede. É apresentada uma formulação vetorial para os modelos e estabelecido um critério para análise de convergência baseado no segundo método de Lyapunov. Como exemplo, uma rede que mistura neurônios recursivos e não recursivos é testada por simulação em um sistema de controle para o acionamento das juntas de um robô de dois graus de liberdade, sendo propostos um identificador e um controlador adaptativo por modelo referência, com os resultados apresentados que mostram a eficiência do método
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Abstract: This work analyses the recurrent and no recurrent dynamic structures of the perceptron class of artificial neural networks. The learning law used is based on the gradient with the inclusion of back-propagation of signals through the network. A vectorial formulation to modelsis presented...
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Abstract: This work analyses the recurrent and no recurrent dynamic structures of the perceptron class of artificial neural networks. The learning law used is based on the gradient with the inclusion of back-propagation of signals through the network. A vectorial formulation to modelsis presented and a criterion for convergence analysis based on the second Lyapunov's method is established. As on example, a mix network is tested through simulation in a control system for the activation of the joints of a two degree of freedom robot, and an identifier and an adaptive controller by reference modeI are proposed, the results showing the efficiency of the method being presented.
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Palhares, Alvaro Geraldo Badan, 1944-
Orientador
Geromel, José Cláudio, 1952-
Avaliador
Araujo, Aluizio Fausto Ribeiro
Avaliador
Analise de uma classe de neuronios artificiais para aplicações em sistemas roboticos
Jes de Jesus Fiais Cerqueira
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