Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos

En este trabajo se presenta un modelo para la generación de controladores difusos basado en una combinación de redes neuronales y algoritmos genéticos. Un modelo de algoritmo genético denominado evolución simbiótica permite la construcción de las reglas difusas y la generación de los conjuntos difus...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cena, Marcelo Guillermo, Kavka, Carlos, Zhong Quian, Fu, Geng Feng, Wu
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	1997
Materias:	Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Sistemas difusos Neural nets Redes neuronales Evolución simbiótica Controladores difusos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24064
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

id	I19-R120-10915-24064
record_format	dspace
institution	Universidad Nacional de La Plata
institution_str	I-19
repository_str	R-120
collection	SEDICI (UNLP)
language	Español
topic	Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Sistemas difusos Neural nets Redes neuronales Evolución simbiótica Controladores difusos
spellingShingle	Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Sistemas difusos Neural nets Redes neuronales Evolución simbiótica Controladores difusos Cena, Marcelo Guillermo Kavka, Carlos Zhong Quian, Fu Geng Feng, Wu Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos
topic_facet	Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Sistemas difusos Neural nets Redes neuronales Evolución simbiótica Controladores difusos
description	En este trabajo se presenta un modelo para la generación de controladores difusos basado en una combinación de redes neuronales y algoritmos genéticos. Un modelo de algoritmo genético denominado evolución simbiótica permite la construcción de las reglas difusas y la generación de los conjuntos difusos utilizados como consecuentes en las reglas. Luego un modelo de red neuronal es utilizado para el ajuste de las reglas difusas obtenidas. El modelo fue validado empíricamente con un problema clásico en el ámbito de sistemas de control: el péndulo invertido.
format	Objeto de conferencia Objeto de conferencia
author	Cena, Marcelo Guillermo Kavka, Carlos Zhong Quian, Fu Geng Feng, Wu
author_facet	Cena, Marcelo Guillermo Kavka, Carlos Zhong Quian, Fu Geng Feng, Wu
author_sort	Cena, Marcelo Guillermo
title	Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos
title_short	Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos
title_full	Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos
title_fullStr	Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos
title_full_unstemmed	Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos
title_sort	un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos
publishDate	1997
url	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24064
work_keys_str_mv	AT cenamarceloguillermo unsistemahibridoneurogeneticoparalaconstrucciondecontroladoresdifusos AT kavkacarlos unsistemahibridoneurogeneticoparalaconstrucciondecontroladoresdifusos AT zhongquianfu unsistemahibridoneurogeneticoparalaconstrucciondecontroladoresdifusos AT gengfengwu unsistemahibridoneurogeneticoparalaconstrucciondecontroladoresdifusos
bdutipo_str	Repositorios
_version_	1764820466545983488

Un sistema híbrido neuro-genético para la construcción de controladores difusos

Ejemplares similares