BDBComp
Parceria:
SBC
Análise de robustez de modelos locais fuzzy Takagi-Sugeno para modelagem inversa de sistemas dinâmicos

Prof. Dr. Luís Gustavo M. SouzaProf. Dr. Guilherme de Alencar Barreto

Neste artigo 'e utilizado o modelo local fuzzy Takagi-Sugeno na modelagem inversa de dois sistemas din^amicos SISO (Single Input/Single Output). Seu desempenho 'e comparado `aqueles realizados pelo modelos globais padr~oes baseados na MLP e pelo modelo recentemente proposto ELM (Extreme Learning Machine). Em adic{c}~ao, n'os avaliamos quanto robusto 'e o modelo local fuzzy com respeito ao algoritmo de quantizac{c}~ao vetorial (QV) usado para obtenc{c}~ao dos pontos focais de cada regra. Para validac{c}~ao dos modelos utilizados na tarefa de modelagem inversa, t'ecnicas estat'isticas lineares e n~ao-lineares s~ao empregadas na an'alise dos res'iduos gerados. Os resultados obtidos mostram que o modelo local fuzzy tem seu desempenho melhor que os modelos globais baseados na MLP e ELM para os dois conjuntos de dados.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/cbsf/2012/0052.pdf

Caso o link acima esteja inválido, faça uma busca pelo texto completo na Web: Buscar na Web

Biblioteca Digital Brasileira de Computação - Contato: bdbcomp@lbd.dcc.ufmg.br
     Mantida por:
LBD