Analise de uma classe de neuronios artificiais para aplicações em sistemas roboticos

AUTOR(ES)

Jes de Jesus Fiais Cerqueira

DATA DE PUBLICAÇÃO

1996

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

ASSUNTO(S)

sistemas de controle ajustavel robotica redes neurais (computação) controle de processo

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