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...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
1997
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24064 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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