Artículo

Identificación No Lineal en Tiempo Real usando Redes Neuronales Recurrentes de Alto Orden

Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN, publicado en Computación y Sistemas, y cosechado de Revistas UNAM

Procedencia del contenido

Entidad o dependencia
Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN
Revista
Computación y Sistemas
Repositorio
Revistas UNAM
Contacto
Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Identificación No Lineal en Tiempo Real usando Redes Neuronales Recurrentes de Alto Orden. (2011). Computación y Sistemas; Vol 14, No 001, 2010. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/29521

Descripción del recurso

Colaborador(es)
Sanchez, Edgar N. ; Loukianov, Alexander G. ; Alanis, Alma Y.
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Identificación No Lineal en Tiempo Real usando Redes Neuronales Recurrentes de Alto Orden
Fecha
2011-06-29
Resumen
Este artículo trata el problema de identificación de sistemas no lineales discretos usando redes neuronales recurrentes de alto orden entrenadas con un algoritmo basado en el filtro de Kalman extendido (EKF). El artículo también incluye el análisis de estabilidad para el sistema completo, en las bases de la técnica de Lyapunov. La aplicabilidad del esquema se ilustra a través de la implementación en tiempo real para un motor de inducción trifásico.
Tema
Identificación Neuronal; Aprendizaje Usando Filtro De Kalman Extendido; Sistemas No Lineales Discretos; Motor De Inducción Trifásico
Idioma
spa
ISSN
1405-5546

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